python函数参数为excel_关于Excel，你一定用的到的36个Python函数
從Excel到Python：最常用的36個(gè)Pandas函數(shù)
關(guān)于Excel，你一定用的到的36個(gè)Python函數(shù)
本文涉及pandas最常用的36個(gè)函數(shù)，通過(guò)這些函數(shù)介紹如何完成數(shù)據(jù)生成和導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理，以及最常見的數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)篩選，分類匯總，透視等最常見的操作。
生成數(shù)據(jù)表
常見的生成數(shù)據(jù)表的方法有兩種，第一種是導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)，第二種是直接寫入數(shù)據(jù)。
Excel中的“文件”菜單中提供了獲取外部數(shù)據(jù)的功能，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)和文本文件和頁(yè)面的多種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入。
Python支持從多種類型的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在開始使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入前需要先導(dǎo)入numpy和pandas庫(kù)
import numpy as np
import pandas as pd
導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)
df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df=pd.DataFrame(pd.read_Excel('name.xlsx'))c
里面有很多可選參數(shù)設(shè)置，例如列名稱、索引列、數(shù)據(jù)格式等
直接寫入數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102', periods=6),
"city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shen
zhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','2
10-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age',
'price'])
數(shù)據(jù)表檢查
數(shù)據(jù)表檢查的目的是了解數(shù)據(jù)表的整體情況，獲得數(shù)據(jù)表的關(guān)鍵信息、數(shù)據(jù)的概況，例如整個(gè)數(shù)據(jù)表的大小、所占空間、數(shù)據(jù)格式、是否有 空值和重復(fù)項(xiàng)和具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容，為后面的清洗和預(yù)處理做好準(zhǔn)備。
1.數(shù)據(jù)維度(行列)
Excel中可以通過(guò)CTRL+向下的光標(biāo)鍵，和CTRL+向右的光標(biāo)鍵 來(lái)查看行號(hào)和列號(hào)。Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。
df.shape
2.數(shù)據(jù)表信息
使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，包括數(shù)據(jù)維度、列名稱、數(shù)據(jù)格式和所占空間等信息。#數(shù)據(jù)表信息
df.info()
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 6 columns):
id 6 non-null int64
date 6 non-null datetime64[ns]
city 6 non-null object
category 6 non-null object
age 6 non-null int64
price 4 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(2), object(2)
memory usage: 368.0+ bytes
3.查看數(shù)據(jù)格式
Excel中通過(guò)選中單元格并查看開始菜單中的數(shù)值類型來(lái)判斷數(shù) 據(jù)的格式。Python中使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。
Dtypes是一個(gè)查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，可以一次性查看數(shù)據(jù)表中所 有數(shù)據(jù)的格式，也可以指定一列來(lái)單獨(dú)查看
#查看數(shù)據(jù)表各列格式
df.dtypes
id int64
date datetime64[ns]
city object
category object
age int64
price float64
dtype: object
#查看單列格式
df['B'].dtype
dtype('int64')
4.查看空值
Excel中查看空值的方法是使用“定位條件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄.
Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)
#檢查數(shù)據(jù)空值
df.isnull()
#檢查特定列空值
df['price'].isnull()
5.查看唯一值
Excel中查看唯一值的方法是使用“條件格式”對(duì)唯一值進(jìn)行顏色 標(biāo)記。
Python中使用unique函數(shù)查看唯一值。
#查看city列中的唯一值
df['city'].unique()
array(['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', '
BEIJING '], dtype=object)
6.查看數(shù)據(jù)表數(shù)值
Python中的Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值
#查看數(shù)據(jù)表的值
df.values
7.查看列名稱
Colums函數(shù)用來(lái)單獨(dú)查看數(shù)據(jù)表中的列名稱。
#查看列名稱
df.columns
Index(['id', 'date', 'city', 'category', 'age', 'price'], dtype='
object')
8.查看前10行數(shù)據(jù)
Head函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的前N行數(shù)據(jù)
#查看前3行數(shù)據(jù)
df.head(3)
9.查看后10行數(shù)據(jù)
Tail行數(shù)與head函數(shù)相反，用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中后N行的數(shù)據(jù)
#查看最后3行
df.tail(3)
數(shù)據(jù)表清洗
本章介紹對(duì)數(shù)據(jù)表中的問題進(jìn)行清洗，包括對(duì)空值、大小寫問題、數(shù)據(jù)格式和重復(fù)值的處理。
1.處理空值(刪除或填充)
Excel中可以通過(guò)“查找和替換”功能對(duì)空值進(jìn)行處理
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用 Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。
#刪除數(shù)據(jù)表中含有空值的行
df.dropna(how='any')
也可以使用數(shù)字對(duì)空值進(jìn)行填充
#使用數(shù)字0填充數(shù)據(jù)表中空值
df.fillna(value=0)
使用price列的均值來(lái)填充NA字段，同樣使用fillna函數(shù)，在要填充的數(shù)值中使用mean函數(shù)先計(jì)算price列當(dāng)前的均值，然后使用這個(gè)均值對(duì)NA進(jìn)行填充。
#使用price均值對(duì)NA進(jìn)行填充
df['price'].fillna(df['price'].mean())
Out[8]:
0 1200.0
1 3299.5
2 2133.0
3 5433.0
4 3299.5
5 4432.0
Name: price, dtype: float64
2.清理空格
字符中的空格也是數(shù)據(jù)清洗中一個(gè)常見的問題
#清除city字段中的字符空格
df['city']=df['city'].map(str.strip)
3.大小寫轉(zhuǎn)換
在英文字段中，字母的大小寫不統(tǒng)一也是一個(gè)常見的問題。Excel中有UPPER，LOWER等函數(shù)，Python中也有同名函數(shù)用來(lái)解決 大小寫的問題。
#city列大小寫轉(zhuǎn)換
df['city']=df['city'].str.lower()
4.更改數(shù)據(jù)格式
Excel中通過(guò)“設(shè)置單元格格式”功能可以修改數(shù)據(jù)格式。
Python中通過(guò)astype函數(shù)用來(lái)修改數(shù)據(jù)格式。
#更改數(shù)據(jù)格式
df['price'].astype('int')
0 1200
1 3299
2 2133
3 5433
4 3299
5 4432
Name: price, dtype: int32
5.更改列名稱
Rename是更改列名稱的函數(shù)，我們將來(lái)數(shù)據(jù)表中的category列更改為category-size。
#更改列名稱
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
6.刪除重復(fù)值
Excel的數(shù)據(jù)目錄下有“刪除重復(fù)項(xiàng)”的功能
Python中使用drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值
df['city']
0 beijing
1 sh
2 guangzhou
3 shenzhen
4 shanghai
5 beijing
Name: city, dtype: object
city列中beijing存在重復(fù)，分別在第一位和最后一位 drop_duplicates()函數(shù)刪除重復(fù)值
#刪除后出現(xiàn)的重復(fù)值
df['city'].drop_duplicates()
0 beijing
1 sh
2 guangzhou
3 shenzhen
4 shanghai
Name: city, dtype: object
設(shè)置keep='last‘’參數(shù)后，與之前刪除重復(fù)值的結(jié)果相反，第一位 出現(xiàn)的beijing被刪除
#刪除先出現(xiàn)的重復(fù)值
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
1 sh
2 guangzhou
3 shenzhen
4 shanghai
5 beijing
Name: city, dtype: objec
7.數(shù)值修改及替換
Excel中使用“查找和替換”功能就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)值的替換
Python中使用replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換
#數(shù)據(jù)替換
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
0 beijing
1 shanghai
2 guangzhou
3 shenzhen
4 shanghai
5 beijing
Name: city, dtype: object
數(shù)據(jù)預(yù)處理
本章主要講的是數(shù)據(jù)的預(yù)處理，對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作。主要包括數(shù)據(jù)表的合并，排序，數(shù)值分列，數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。
1.數(shù)據(jù)表合并
在Excel中沒有直接完成數(shù)據(jù)表合并的功能，可以通過(guò)VLOOKUP函數(shù)分步實(shí)現(xiàn)。在Python中可以通過(guò)merge函數(shù)一次性實(shí)現(xiàn)。
#建立df1數(shù)據(jù)表
df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008],
"gender":['male','female','male','female','male
','female','male','female'],
"pay":['Y','N','Y','Y','N','Y','N','Y',],
"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})
使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，將 兩個(gè)數(shù)據(jù)表中共有的數(shù)據(jù)匹配到一起生成新的數(shù)據(jù)表。并命名為 df_inner。
#數(shù)據(jù)表匹配合并
df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner')
合并的方式還有l(wèi)eft，right和outer方式
df_left=pd.merge(df,df1,how='left')
df_right=pd.merge(df,df1,how='right')
df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer')
2.設(shè)置索引列
索引列可以進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，匯總，數(shù)據(jù)篩選
#設(shè)置索引列
df_inner.set_index('id')
3.排序(按索引，按數(shù)值)
Excel中可以通過(guò)數(shù)據(jù)目錄下的排序按鈕直接對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行排 序
Python中需要使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序
#按特定列的值排序
df_inner.sort_values(by=['age'])
Sort_index函數(shù)用來(lái)將數(shù)據(jù)表按索引列的值進(jìn)行排序。
#按索引列排序
df_inner.sort_index()
4.數(shù)據(jù)分組
Excel中可以通過(guò)VLOOKUP函數(shù)進(jìn)行近似匹配來(lái)完成對(duì)數(shù)值的分組，或者使用“數(shù)據(jù)透視表”來(lái)完成分組
Python中使用Where函數(shù)用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和分組
#如果price列的值>3000，group列顯示high，否則顯示low
df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low
')
還可以對(duì)多個(gè)字段的值進(jìn)行判斷后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，下面的代碼中對(duì)city列等于beijing并且price列大于等于4000的數(shù)據(jù)標(biāo)記為1。
#對(duì)復(fù)合多個(gè)條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組標(biāo)記
df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price']
>= 4000), 'sign']=1
5.數(shù)據(jù)分列
Excel中的數(shù)據(jù)目錄下提供“分列”功能。
在Python中使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列在數(shù)據(jù)表中category列中的數(shù)據(jù)包含有兩個(gè)信息，前面的數(shù)字為類別id，后面的字母為size值。中間以連字符進(jìn)行連接。我們使用split函數(shù)對(duì)這個(gè)字段進(jìn)行拆分，并將拆分后的數(shù)據(jù)表匹配回原數(shù)據(jù)表中。
#對(duì)category字段的值依次進(jìn)行分列，并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，索引值為df_inner的索引列，列名稱為category和size
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=d
f_inner.index,columns=['category','size'])
#將完成分列后的數(shù)據(jù)表與原df_inner數(shù)據(jù)表進(jìn)行匹配
df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=Tru
e)
數(shù)據(jù)提取
1.按標(biāo)簽提取(loc)
#按索引提取單行的數(shù)值
df_inner.loc[3]
id 1004
date 2013-01-05 00:00:00
city shenzhen
category 110-C
age 32
price 5433
gender female
m-point 40
pay Y
group high
sign NaN
category_1 110
size C
Name: 3, dtype: object
使用冒號(hào)可以限定提取數(shù)據(jù)的范圍，冒號(hào)前面為開始的標(biāo)簽值后面為結(jié)束的標(biāo)簽值。
#按索引提取區(qū)域行數(shù)值
df_inner.loc[0:5]
Reset_index函數(shù)用于恢復(fù)索引，這里我們重新將date字段的日期 設(shè)置為數(shù)據(jù)表的索引，并按日期進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。
#重設(shè)索引
df_inner.reset_index()
#設(shè)置日期為索引
df_inner=df_inner.set_index('date')
#提取4日之前的所有數(shù)據(jù)
df_inner[:'2013-01-04']
2.按位置提取(iloc)
使用iloc函數(shù)按位置對(duì)數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，這里冒號(hào)前后 的數(shù)字不再是索引的標(biāo)簽名稱，而是數(shù)據(jù)所在的位置，從0開始。
#使用iloc按位置區(qū)域提取數(shù)據(jù)
df_inner.iloc[:3,:2]
iloc函數(shù)除了可以按區(qū)域提取數(shù)據(jù)，還可以按位置逐條提取
#使用iloc按位置單獨(dú)提取數(shù)據(jù)
df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]]
前面方括號(hào)中的0,2,5表示數(shù)據(jù)所在行的位置，后面方括號(hào)中的數(shù)表示所在列的位置。
3.按標(biāo)簽和位置提取(ix)
ix是loc和iloc的混合，既能按索引標(biāo)簽提取，也能按位置進(jìn)行數(shù) 據(jù)提取.
#使用ix按索引標(biāo)簽和位置混合提取數(shù)據(jù)
df_inner.ix[:'2013-01-03',:4]
4.按條件提取(區(qū)域和條件值)
使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取
#判斷city列的值是否為beijing
df_inner['city'].isin(['beijing'])
date
2013-01-02 True
2013-01-05 False
2013-01-07 True
2013-01-06 False
2013-01-03 False
2013-01-04 False
Name: city, dtype: bool
將isin函數(shù)嵌套到loc的數(shù)據(jù)提取函數(shù)中，將判斷結(jié)果為Ture數(shù)據(jù) 提取出來(lái)。這里我們把判斷條件改為city值是否為beijing和shanghai。如果是就把這條數(shù)據(jù)提取出來(lái)。
#先判斷city列里是否包含beijing和shanghai，然后將復(fù)合條件的數(shù)據(jù)提取出來(lái)。
df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])]
數(shù)據(jù)篩選
按條件篩選(與、或、非)
Excel數(shù)據(jù)目錄下提供了“篩選”功能，用于對(duì)數(shù)據(jù)表按不同的條 件進(jìn)行篩選。
Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能。配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用“與”條件進(jìn)行篩選，條件是年齡大于25歲，并且城市為 beijing。
#使用“與”條件進(jìn)行篩選
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beiji
ng'), ['id','city','age','category','gender']]/
#使用“或”條件篩選
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beiji
ng'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['age'])
#使用“非”條件進(jìn)行篩選
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age',
'category','gender']].sort(['id'])
在前面的代碼后面增加city列，并使用count函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。相當(dāng)于Excel中的countifs函數(shù)的功能
#對(duì)篩選后的數(shù)據(jù)按city列進(jìn)行計(jì)數(shù)
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age',
'category','gender']].sort(['id']).city.count()
還有一種篩選的方式是用query函數(shù)
#使用query函數(shù)進(jìn)行篩選
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
在前面的代碼后增加price字段和sum函數(shù)。對(duì)篩選后的price字段 進(jìn)行求和，相當(dāng)于Excel中的sumifs函數(shù)的功能。
#對(duì)篩選后的結(jié)果按price進(jìn)行求和
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
12230
數(shù)據(jù)匯總
Excel中使用分類匯總和數(shù)據(jù)透視可以按特定維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。
1.分類匯總
#對(duì)所有列進(jìn)行計(jì)數(shù)匯總
df_inner.groupby('city').count()/
#對(duì)特定的ID列進(jìn)行計(jì)數(shù)匯總
df_inner.groupby('city')['id'].count()
city
beijing 2
guangzhou 1
shanghai 2
shenzhen 1
Name: id, dtype: int64
#對(duì)兩個(gè)字段進(jìn)行匯總計(jì)數(shù)
df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()
city size
beijing A 1
F 1
guangzhou A 1
shanghai A 1
B 1
shenzhen C 1
Name: id, dtype: int64
還可以對(duì)匯總后的數(shù)據(jù)同時(shí)按多個(gè)維度進(jìn)行計(jì)算
#對(duì)city字段進(jìn)行匯總并計(jì)算price的合計(jì)和均值。
df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean])
2.數(shù)據(jù)透視
Python中通過(guò)pivot_table函數(shù)實(shí)現(xiàn)同樣的效果
#設(shè)定city為行字段，size為列字段，price為值字段。
分別計(jì)算price的數(shù)量和金額并且按行與列進(jìn)行匯總。
pd.pivot_table(df_inner,index=["city"],values=["price"],columns=[
"size"],aggfunc=[len,np.sum],fill_value=0,margins=True)
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
1.數(shù)據(jù)采樣
Excel的數(shù)據(jù)分析功能中提供了數(shù)據(jù)抽樣的功能
Python通過(guò)sample函數(shù)完成數(shù)據(jù)采樣
#簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采樣
df_inner.sample(n=3)
Weights參數(shù)是采樣的權(quán)重，通過(guò)設(shè)置不同的權(quán)重可以更改采樣的結(jié)果
#手動(dòng)設(shè)置采樣權(quán)重
weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
df_inner.sample(n=2, weights=weights)
Sample函數(shù)中參數(shù)replace，用來(lái)設(shè)置采樣后是否放回
#采樣后不放回
df_inner.sample(n=6, replace=False)
#采樣后放回
df_inner.sample(n=6, replace=True)
2.描述統(tǒng)計(jì)
Python中可以通過(guò)Describe對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)
#數(shù)據(jù)表描述性統(tǒng)計(jì)
df_inner.describe().round(2).T
3.相關(guān)分析
Python中則通過(guò)corr函數(shù)完成相關(guān)分析的操作，并返回相關(guān)系數(shù)。
#相關(guān)性分析
df_inner['price'].corr(df_inner['m-point'])
0.77466555617085264
#數(shù)據(jù)表相關(guān)性分析
df_inner.corr()
數(shù)據(jù)輸出
1.寫入Excel
#輸出到Excel格式
df_inner.to_Excel('Excel_to_Python.xlsx', sheet_name='bluewhale_c
c')
2.寫入csv
#輸出到CSV格式
df_inner.to_csv('Excel_to_Python.csv')
#在學(xué)習(xí)Python的過(guò)程中，往往因?yàn)闆]有資料或者沒人指導(dǎo)從而導(dǎo)致自己不想學(xué)下去了，因此我特意準(zhǔn)備了個(gè)群 592539176 ，群里有大量的PDF書籍、教程都給大家免費(fèi)使用！不管是學(xué)習(xí)到哪個(gè)階段的小伙伴都可以獲取到自己相對(duì)應(yīng)的資料！
參考
王彥平《從Excel到Python：數(shù)據(jù)分析進(jìn)階指南》
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python函数参数为excel_关于Excel，你一定用的到的36个Python函数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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