【数据发掘】Pandas之DataFrame

在 Pandas 中，DataFrame 提供了丰富的数据操纵功能，包括 查询、编辑、分类和汇总。

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1. 数据查询（Filtering & Querying）

1.1 按索引或列名查询

1. import pandas as pd
3. data = {
4.     "ID": [101, 102, 103, 104, 105],
5.     "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva"],
6.     "Age": [25, 30, 35, 40, 28],
7.     "Salary": [5000, 7000, 6000, 8000, 7200],
8.     "Department": ["HR", "IT", "Finance", "IT", "HR"]
9. }
11. df = pd.DataFrame(data)
13. # 查询某一列
14. print(df["Age"])  # 返回 Series
15. print(df[["Name", "Salary"]])  # 返回 DataFrame
17. # 查询某一行（基于索引）
18. print(df.loc[2])  # 按标签索引
19. print(df.iloc[2])  # 按行号索引

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1.2 按条件查询

1. # 查询 Age > 30 的员工
2. df[df["Age"] > 30]
4. # 查询 IT 部门的员工
5. df[df["Department"] == "IT"]
7. # 查询 Age 大于 30 且 Salary 大于 7000 的员工
8. df[(df["Age"] > 30) & (df["Salary"] > 7000)]

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1.3 利用 query() 方法

1. df.query("Age > 30 & Salary > 7000")

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2. 数据编辑（Updating & Modifying）

2.1 修改某列数据

1. # 调整所有工资增加 10%
2. df["Salary"] = df["Salary"] * 1.1

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2.2 修改某个单元格

1. df.at[2, "Salary"] = 6500  # 使用 `at`（基于标签）
2. df.iat[2, 3] = 6500  # 使用 `iat`（基于整数索引）

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2.3 添加新列

1. df["Bonus"] = df["Salary"] * 0.1

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2.4 删除行/列

1. df.drop(columns=["Bonus"], inplace=True)  # 删除列
2. df.drop(index=2, inplace=True)  # 删除某行

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2.5 重命名列

1. df.rename(columns={"Salary": "Income"}, inplace=True)

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3. 数据分类（Categorization）

3.1 按种别转换数据

1. # 将 'Department' 转换为分类数据类型
2. df["Department"] = df["Department"].astype("category")

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3.2 利用 cut() 举行数值分箱

1. df["Age Group"] = pd.cut(df["Age"], bins=[20, 30, 40, 50], labels=["Young", "Middle-aged", "Senior"])

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3.3 利用 map() 转换数据

1. df["Department_Code"] = df["Department"].map({"HR": 1, "IT": 2, "Finance": 3})

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4. 数据汇总（Aggregation & Grouping）

4.1 统计汇总

1. df.describe()  # 统计数值列的基本信息
2. df["Salary"].sum()  # 计算总工资
3. df["Salary"].mean()  # 计算平均工资
4. df["Salary"].median()  # 计算工资中位数
5. df["Salary"].std()  # 计算工资标准差

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4.2 按种别分组聚合

1. df.groupby("Department")["Salary"].mean()  # 按部门计算平均工资
2. df.groupby("Department")["Salary"].agg(["mean", "max", "min"])  # 计算多个统计指标

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4.3 透视表（Pivot Table）

1. df.pivot_table(values="Salary", index="Department", aggfunc="mean")

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总结

操纵方法查询df[df["Age"] > 30]，df.query()编辑df["Salary"] = df["Salary"] * 1.1，df.at[]，df.drop()分类df["Age Group"] = pd.cut()，df["Department"].astype("category")汇总df.groupby("Department").agg()，df.pivot_table() 这些 Pandas 操纵可以高效地管理和分析 DataFrame 数据，提高数据处置处罚服从！