我們在上一篇文章初識 Pandas中已經對 Pandas 作了一些基本介紹，本文我們進一步來學習 Pandas 的一些使用。

在現實中我們獲取到的數據有時會存在缺失項問題，對于這樣的數據，我們通常需要做一些基本處理，下面我們通過示例來看一下。

import numpy as np
from pandas import Series, DataFrames = Series(['1', '2', np.nan, '3'])
df = DataFrame([['1', '2'], ['3', np.nan], [np.nan, 4]])
print(s)
print(df)
#  清除缺失項
print(s.dropna())
print(df.dropna())
# 填充缺失項
print(df.fillna('9'))
print(df.fillna({0:'5', 1:'6'}))

我們通過示例來了解一下分組、聚合操作。

from pandas import DataFramedf = DataFrame({'name':['張三', '李四', '王五', '趙六'],'gender':['男', '女', '男', '女'],'age':[22, 11, 22, 33]})
# 根據 age 分組
gp1 = df.groupby('age')
# 根據 age、gender 分組
gp2 = df.groupby(['age', 'gender'])
# 根據 gender 進行分組，將 name 作為分組的鍵
gp3 = df['gender'].groupby(df['name'])
# 查看分組
print(gp2.groups)
# 分組數量
print(gp2.count())
# 選擇分組
print(gp2.get_group((22, '男')))
print('---------')
# 聚合
gp4 = df.groupby(df['gender'])
# 和
print(gp4.sum())
# 平均值
print(gp4.mean())
# 最大值
print(gp4.max())
# 最小值
print(gp4.min())
# 同時做多個聚合運算
print(gp4.agg(['sum', 'mean']))

Pandas 具有高性能內存中連接操作，與 SQL 相似，它提供了 merge() 函數作為 DataFrame 對象之間連接操作的入口，我們通過示例來看一下。

from pandas import DataFrame
import pandas as pddf1 = DataFrame({'A':[2, 4, 5], 'B':[1, 2, 3], 'C':[2, 3, 6]})
df2 = DataFrame({'D':[1, 3, 6], 'E':[2, 5, 7], 'F':[3, 6, 8]})
df3 = DataFrame({'G':[2, 3, 6], 'H':[3, 5, 7], 'I':[4, 6, 8]})
df4 = DataFrame({'G':[1, 3, 5], 'H':[4, 6, 8], 'I':[5, 7, 9]})
# 左連接（以 d1 為基礎）
print(df1.join(df2, how='left'))
# 右連接
print(df1.join(df2, how='right'))
# 外連接
print(df1.join(df2, how='outer'))
# 合并多個 DataFrame
print(df3.join([df1, df2]))
# 指定列名進行合并
print(pd.merge(df3, df4, on='G'))
print(pd.merge(df3, df4, on=['G', 'H']))
print(pd.merge(df3, df4, how='left'))
print(pd.merge(df3, df4, how='right'))
print(pd.merge(df3, df4, how='outer'))

Pandas 的 Series 和 DataFrame 的繪圖功能是包裝了 matplotlib 庫的 plot() 方法實現的，下面我們通過示例來看一下。

折線圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), columns=list('AB'))
df.plot()
plt.show()

看一下效果：

縱置條形圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=list('ABC'))
df.plot.bar()
plt.show()

看一下效果：

橫置條形圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=list('ABC'))
df.plot.barh()
plt.show()

看一下效果：

直方圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame({'A':np.random.randn(800)+1, 'B':np.random.randn(800)}, columns=list('AB'))
df.plot.hist(bins=10)
plt.show()

看一下效果：

我們還可以將 A、B 分開顯示，代碼實現如下：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame({'A':np.random.randn(800)+1, 'B':np.random.randn(800)}, columns=list('AB'))
df.hist(bins=10)
plt.show()

看一下效果：

散點圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame(np.random.rand(20, 2), columns=list('AB'))
df.plot.scatter(x='A', y='B')
plt.show()

看一下效果：

餅圖代碼實現如下所示：

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame([30, 20, 50], index=list('ABC'), columns=[''])
df.plot.pie(subplots=True)
plt.show()

看一下效果：