Python库常用函数-数据分析
Python库常用函数
1.pandas库
(1)数据读取与写入
读取 CSV 文件:
data = pd.read_csv('file.csv')
读取 Excel 文件:
data = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
写入 CSV 文件:
data.to_csv('new_file.csv', index=False)
写入 Excel 文件:
data.to_excel('new_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
(2)数据查看与探索
查看数据前几行:
data.head(n)(n为要查看的行数,默认为 5)
查看数据基本信息(列名、数据类型、非空值数量等):
data.info()
查看数据统计描述(计数、均值、标准差、最小值、最大值等):
data.describe()
获取数据形状(行数和列数):
data.shape
获取列名列表:
data.columns
(3)数据选择与过滤
按列名选择单列:
column_data = data['column_name']
按列名选择多列:
selected_data = data[['column1', 'column2', 'column3']]
按行索引选择单行:
row_data = data.loc[index]
按行索引选择多行:
selected_rows = data.loc[start_index:end_index]
按条件过滤数据:
filtered_data = data[data['column_name'] > value]
(4)数据处理与清洗
删除包含缺失值的行:
data.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)(axis=0表示按行操作,how='any'表示只要有一个缺失值就删除该行,inplace=True表示直接在原数据上修改)
删除包含缺失值的列:
data.dropna(axis=1, how='any', inplace=True)
填充缺失值:
data.fillna(value, inplace=True)(value为要填充的值)
数据去重:
data.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first', inplace=True)(subset指定要根据哪些列去重,keep='first'表示保留第一次出现的重复行)
数据类型转换:
data['column_name'] = data['column_name'].astype('new_type')(new_type可以是int、float、str等)
(5)数据分组与聚合
按列分组并计算某列的总和:
grouped_data = data.groupby('group_column')['sum_column'].sum()
按列分组并计算多个聚合函数:
grouped_data = data.groupby('group_column').agg({'sum_column': 'sum', 'count_column': 'count'})
(6)数据合并与连接
按索引合并两个数据框:
merged_data = pd.merge(data1, data2, left_index=True, right_index=True)
按指定列合并两个数据框:
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='common_column')
2.numpy库
(1)创建数组
创建一维数组:
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
创建二维数组:
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
(2)数组基本操作
获取数组形状:
arr.shape
获取数组维度:
arr.ndim
获取数组元素个数:
arr.size
数组索引与切片(与 Python 列表类似)
(3)数组计算与统计
数组元素求和:
np.sum(arr)
数组元素均值:
np.mean(arr)
数组元素标准差:
np.std(arr)
数组元素最大值:
np.max(arr)
数组元素最小值:
np.min(arr)
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