[Python] Pandas 数据表的处理和数据运算
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1. 数据表的处理
1.1 转置数据表的行列
>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv('D:\git\python\code\第5章\产品统计表.csv')
>>> a = data.T
>>> print(a)
0 1 2 3 4 5 6
编号 a001 a002 a003 a004 a005 a006 a007
产品 背包 钱包 背包 手提包 钱包 单肩包 单肩包
成本价(元/个) 16 90 16 36 90 58 58
销售价(元/个) 65 187 65 147 187 124 124
数量(个) 60 50 23 26 78 63 58
成本(元) 960 4500 368 936 7020 3654 3364
收入(元) 3900 9350 1495 3822 14586 7812 7192
利润(元) 2940 4850 1127 2886 7566 4158 3828
1.2 将数据表转换为树形结构
将数据表转换为树形结构就是在维持二维表格的行标签不变的情况下，把列标签也变成行标签，通俗来讲，就是为二维表格建立层次化的索引。
>>> data = pd.read_excel('D:\git\python\code\第5章\产品统计表3.xlsx')
>>> print(data)
编号 产品 销售价(元/个) 数量(个) 收入(元)
0 a001 背包 65.0 60.0 3900.0
1 a002 钱包 187.0 50.0 9350.0
2 a003 单肩包 124.0 58.0 7192.0
用stack()函数将上述数据表转换为树形结构。
>>> print(data.stack())
0 编号 a001
产品 背包
销售价(元/个) 65.0
数量(个) 60.0
收入(元) 3900.0
1 编号 a002
产品 钱包
销售价(元/个) 187.0
数量(个) 50.0
收入(元) 9350.0
2 编号 a003
产品 单肩包
销售价(元/个) 124.0
数量(个) 58.0
收入(元) 7192.0
dtype: object
1.3 数据表的拼接
数据表的拼接是指将两个或多个数据表合并为一个数据表，主要会用到pandas模块中的merge()函数、concat()函数和append()函数。
merge()函数
>>> data1 = pd.read_excel('D:\git\python\code\第5章\产品表.xlsx', sheet_name=0)
>>> data2 = pd.read_excel('D:\git\python\code\第5章\产品表.xlsx', sheet_name=1)
>>> print(data1)
员工编号 员工姓名 员工性别
0 a001 张三 男
1 a002 李四 女
2 a003 王五 男
3 a004 赵六 男
>>> print(data2)
员工编号 员工姓名 销售业绩
0 a001 张三 360000.0
1 a002 李四 458000.0
2 a003 王五 369000.0
3 a004 赵六 450000.0
4 a005 钱七 500000.0
>>> print(pd.merge(data1,data2))
员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩
0 a001 张三 男 360000.0
1 a002 李四 女 458000.0
2 a003 王五 男 369000.0
3 a004 赵六 男 450000.0
>>> print(pd.merge(data1,data2,how='outer'))
员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩
0 a001 张三 男 360000.0
1 a002 李四 女 458000.0
2 a003 王五 男 369000.0
3 a004 赵六 男 450000.0
4 a005 钱七 NaN 500000.0
想合并两个表的所有数据，则需要为merge()函数添加参数how，并设置其值为'outer'。
如果两个表中相同的列标签不止一个，可以利用参数on来指定依据哪一列进行合并操作。
>>> print(pd.merge(data1,data2,on='员工编号'))
员工编号 员工姓名_x 员工性别 员工姓名_y 销售业绩
0 a001 张三 男 张三 360000.0
1 a002 李四 女 李四 458000.0
2 a003 王五 男 王五 369000.0
3 a004 赵六 男 赵六 450000.0
concat()函数
concat()函数采用的是全连接数据的方式，它可以直接将两个或多个数据表合并，即不需要两表的某些列或索引相同，也可以把数据整合到一起。
>>> print(pd.concat([data1,data2]))
员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩
0 a001 张三 男 NaN
1 a002 李四 女 NaN
2 a003 王五 男 NaN
3 a004 赵六 男 NaN
0 a001 张三 NaN 360000.0
1 a002 李四 NaN 458000.0
2 a003 王五 NaN 369000.0
3 a004 赵六 NaN 450000.0
4 a005 钱七 NaN 500000.0
合并后的表中每一行的行标签仍然为原先两个表各自的行标签，如果想要重置行标签，可以在concat()函数中设置参数ignore_index为True。
>>> print(pd.concat([data1,data2], ignore_index=True))
员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩
0 a001 张三 男 NaN
1 a002 李四 女 NaN
2 a003 王五 男 NaN
3 a004 赵六 男 NaN
4 a001 张三 NaN 360000.0
5 a002 李四 NaN 458000.0
6 a003 王五 NaN 369000.0
7 a004 赵六 NaN 450000.0
8 a005 钱七 NaN 500000.0
append()函数
append()函数的用法比较简单，它可以直接将一个或多个数据表中的数据合并到其他数据表中。
data1.append(data2)
和 print(pd.concat([data1,data2])) 结果一样
>>> g = data1.append({'员工编号':'a005','员工姓名':'孙七','员工性别':'男'}, ignore_index=True)
>>> print(g)
员工编号 员工姓名 员工性别
0 a001 张三 男
1 a002 李四 女
2 a003 王五 男
3 a004 赵六 男
4 a005 孙七 男
2. 数据的运算
有数据的统计运算、数值分布情况的获取、相关系数的计算、数据的分组汇总、数据透视表的创建。
2.1 数据的统计运算
常见的统计运算包括求和、求平均值、求最值，分别要用到sum()函数、mean()函数、max()函数和min()函数。
求和
>>> data = pd.read_csv('D:\git\python\code\第5章\产品统计表.csv')
>>> print(data.sum())
编号 a001a002a003a004a005a006a007
产品 背包钱包背包手提包钱包单肩包单肩包
成本价(元/个) 364
销售价(元/个) 899
数量(个) 358
成本(元) 20802
收入(元) 48157
利润(元) 27355
dtype: object
>>> print(data['利润(元)'].sum())
27355
对于非数值数据，运算结果是将它们依次连接得到的一个字符串；对于数值数据，运算结果才是数据之和。
求平均值、求最值
>>> print(data['利润(元)'].mean())
3907.8571428571427
>>> print(data['利润(元)'].max())
>>> data
编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元)
0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940
1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850
2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127
3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886
4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566
5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
>>> data.min()
编号 a001
产品 单肩包
成本价(元/个) 16
销售价(元/个) 65
数量(个) 23
成本(元) 368
收入(元) 1495
利润(元) 1127
dtype: object
2.2 获取数值分布情况
pandas模块中的describe()函数可以按列获取数据表中所有数值数据的分布情况，包括数据的个数、均值、最值、方差、分位数等。
>>> data.describe()
成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元)
count 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000
mean 52.000000 128.428571 51.142857 2971.714286 6879.571429 3907.857143
std 31.112698 50.483849 20.053500 2391.447659 4352.763331 2002.194498
min 16.000000 65.000000 23.000000 368.000000 1495.000000 1127.000000
25% 26.000000 94.500000 38.000000 948.000000 3861.000000 2913.000000
50% 58.000000 124.000000 58.000000 3364.000000 7192.000000 3828.000000
75% 74.000000 167.000000 61.500000 4077.000000 8581.000000 4504.000000
max 90.000000 187.000000 78.000000 7020.000000 14586.000000 7566.000000
>>> data['利润(元)'].describe()
count 7.000000
mean 3907.857143
std 2002.194498
min 1127.000000
25% 2913.000000
50% 3828.000000
75% 4504.000000
max 7566.000000
Name: 利润(元), dtype: float64
2.3 计算相关系数
相关系数通常用来衡量两个或多个元素之间的相关程度，使用pandas模块中的corr()函数可以计算相关系数。
>>> data = pd.read_excel('D:\git\python\code\第5章\相关性分析.xlsx')
>>> print(data)
代理商编号 年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元）
0 A-001 20.5 15.6 2.00 0.80
1 A-003 24.5 16.7 2.54 0.94
2 B-002 31.8 20.4 2.96 0.88
3 B-006 34.9 22.6 3.02 0.79
4 B-008 39.4 25.7 3.14 0.84
5 C-003 44.5 28.8 4.00 0.80
6 C-004 49.6 32.1 6.84 0.85
7 C-007 54.8 35.9 5.60 0.91
8 D-006 58.5 38.7 6.45 0.90
>>> data.corr()
年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元）
年销售额（万元） 1.000000 0.996275 0.914428 0.218317
年广告费投入额（万元） 0.996275 1.000000 0.918404 0.223187
成本费用（万元） 0.914428 0.918404 1.000000 0.284286
管理费用（万元） 0.218317 0.223187 0.284286 1.000000
如果只想查看某一列与其他列的相关系数，可以用列标签来指定列。
>>> data.corr()['年销售额（万元）']
年销售额（万元） 1.000000
年广告费投入额（万元） 0.996275
成本费用（万元） 0.914428
管理费用（万元） 0.218317
Name: 年销售额（万元）, dtype: float64
2.4 分组汇总数据
pandas模块中的groupby()函数可以对数据进行分组。
>>> data = pd.read_csv('D:\git\python\code\第5章\产品统计表.csv')
>>> data
编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元)
0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940
1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850
2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127
3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886
4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566
5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
>>> data.groupby('产品')['数量(个)','利润(元)'].sum()
数量(个) 利润(元)
产品
单肩包 121 7986
手提包 26 2886
背包 83 4067
钱包 128 12416
2.5 创建数据透视表
数据透视表可对数据表中的数据进行快速分组和计算。pandas模块中的pivot_table()函数可以制作数据透视表。
>>> pd.pivot_table(data, values=['利润(元)','成本(元)'], index='产品', aggfunc='sum')
利润(元) 成本(元)
产品
单肩包 7986 7018
手提包 2886 936
背包 4067 1328
钱包 12416 11520
>>> pd.pivot_table(data, values=['利润(元)','成本(元)'], index=['产品','编号'], aggfunc='sum')
利润(元) 成本(元)
产品 编号
单肩包 a006 4158 3654
a007 3828 3364
手提包 a004 2886 936
背包 a001 2940 960
a003 1127 368
钱包 a002 4850 4500
a005 7566 7020
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的[Python] Pandas 数据表的处理和数据运算全部内容，希望文章能够帮你解决[Python] Pandas 数据表的处理和数据运算所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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