(3条消息) 【学习笔记】python实现excel数据处理
概述
Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常用函数，用python语言实现excel基本操作。
常用数据类型序列sequence, 列表list, 元组tuple, array,字典dictionary，series,dataframe,集合set区别
序列
首先，序列是是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。每个索引对应一个元素。Python包含 6 中内建的序列，包括列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。
对于序列，都可以使用以下操作：
索引
切片
加
乘
成员检查
计算序列的长度
取序列中的最大、最小值
列表list
概述用途
一组有序项目的集合。可变的数据类型【可进行增删改查】
列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔。
列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表
列表可通过序号访问其中成员
声明方式
example = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
API
Python列表脚本操作符
Python列表函数
Python列表方法
切片
#列表操作补充--切片操作 example = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] #打印某一区间 左闭右开 print(example[4:8]) #想包含最后一个 print(example[4:]) #包含首个 print(example[:8]) #所有的 print(example[:]) #第三个参数为步长 print(example[1:8:2]) #倒序输出 print(example[::-1]) #列表合并 a = [1,2,3] b = [4,5,6] print(a+b) #替换 ex = [1,2,3,4,5,6] ex[4:]=[9,8,7] print(ex)#将56换为987
判断列表中
>>> list4=[123,["das","aaa"],234] >>> list4 >>> "aaa" in list4 #in只能判断一个层次的元素 False >>> "aaa" in list4[1] #选中列表中的列表进行判断 True >>> list4[1][1] 'aaa'
元组tuple
概述用途
不可变序列
元组是以圆括号“()”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔
与列表不同：元组中数据一旦确立就不能改变
通过下标进行访问
声明方式
L=(1,2,3) 含0个元素的元组: L = ()
元组操作
访问元组
>>> o =('a','b','c',('d1','d2'))
>>> print o[0]
>>> print o[3][0]
a
d1>>> age=22 >>> name='sandra' >>> print'%s is %d years old'%(name,age) sandra is 22 years old
修改元组
（元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合，如下实例）
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz');
# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100;
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2;
print tup3;
添加元组
#通过切片方法添加 a=(1,2,3,4,5,6) a=a[:2]+(10,)+a[2:] a
删除元素
del tup1
API
元组运算符
与字符串一样，元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。
元组内置函数
字典dictionary
概述用途
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中
声明方式
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
//键必须是唯一的，但值则不必。
//值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。
字典操作
访问字典里的值
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
dict['Name']
dict['Age']
修改字典
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
dict['Age'] = 8;
dict['School'] = "DPS School"
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。
显示删除一个字典用del命令，如下实例：
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
del dict['Name']; # 删除键是'Name'的条目
dict.clear(); # 清空词典所有条目
del dict ; # 删除词典
API
字典内置函数
字典内置方法
ndarray（数组）–numpy
概述用途
python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a’]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型
1）numpy array 必须有相同数据类型属性 ，Python list可以是多种数据类型的混合
2）numpy array有一些方便的函数
3）numpy array数组可以是多维的
声明方式
np.array用来创建ndarray类型
b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
API
series-pandas
概述用途
class pandas.Series（data = None，index = None，dtype = None，name = None，copy = False，fastpath = False ）
带轴标签的一维ndarray（包括时间序列）。
标签不一定是唯一的，但必须是可清洗的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。来自ndarray的统计方法已被覆盖，以自动排除缺失的数据（目前表示为NaN）。
Series（+， - ，/ , *）之间的操作根据其关联的索引值对齐值 - 它们不必是相同的长度。结果索引将是两个索引的排序并集。
声明
Python列表，index与列表元素个数一致
In [1]: import pandas as pd In [2]: list_a = [2,4,5,6] In [3]: pd.Series(list_a) Out[3]: 0 2 1 4 2 5 3 6 dtype: int64
标量值，index表达Series类型的尺寸
In [4]: pd.Series(1,index = [1,2,3]) Out[4]: 1 1 2 1 3 1 dtype: int64
Python字典，键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作
In [5]: pd.Series({'a':1,'b':3})
Out[5]:
a 1
b 3
dtype: int64
#如果定义的index在原字典中已经存在，那么该索引会一直对应原字典的值，如果index对应不到原字典的值，则会返回NaN
In [11]: pd.Series({'a':1,'b':3},index = ['b','a','c'])
Out[11]:
b 3.0
a 1.0
c NaN
dtype: float64
ndarray，索引和数据都可以通过ndarray类型创建
In [9]: list_b = np.arange(6) In [10]: pd.Series(list_b) Out[10]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: int32
其他函数，range()函数等
In [12]: pd.Series(range(3)) Out[12]: 0 0 1 1 2 2 dtype: int32
series操作
Series类型包括index和values两部分
In [14]: a = pd.Series({'a':1,'b':5})
In [15]: a.index
Out[15]: Index(['a', 'b'], dtype='object')
In [16]: a.values #返回一个多维数组numpy对象
Out[16]: array([1, 5], dtype=int64)
Series类型的操作类似ndarray类型
#自动索引和自定义索引并存，但不能混用 In [17]: a[0] #自动索引 Out[17]: 1 #自定义索引 In [18]: a['a'] Out[18]: 1 #不能混用 In [20]: a[['a',1]] Out[20]: a 1.0 1 NaN dtype: float64
Series类型的操作类似Python字典类型
#通过自定义索引访问 #对索引保留字in操作，值不可以 In [21]: 'a' in a Out[21]: True In [22]: 1 in a Out[22]: False
Series类型在运算中会自动对齐不同索引的数据
In [29]: a = pd.Series([1,3,5],index = ['a','b','c']) In [30]: b = pd.Series([2,4,5,6],index = ['c,','d','e','b']) In [31]: a+b Out[31]: a NaN b 9.0 c NaN c, NaN d NaN e NaN
Series对象可以随时修改并即刻生效
In [32]: a.index = ['c','d','e'] In [33]: a Out[33]: c 1 d 3 e 5 dtype: int64 In [34]: a+b Out[34]: b NaN c NaN c, NaN d 7.0 e 10.0 dtype: float64
dataframe-pandas
概述用途
DataFrame提供的是一个类似表的结构，由多个Series组成，而Series在DataFrame中叫columns
声明方式
import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e']) print data
a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14
array
import pandas as pd import numpy as np s1=np.array([1,2,3,4]) s2=np.array([5,6,7,8]) df=pd.DataFrame([s1,s2]) print df
series列表（效果与二维array相同）
import pandas as pd import numpy as np s1=pd.Series(np.array([1,2,3,4])) s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8])) df=pd.DataFrame([s1,s2]) print df
value为Series的字典结构
import pandas as pd
import numpy as np
s1=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))
s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8]))
df=pd.DataFrame({"a":s1,"b":s2});
print df
操作
直接取值df.[]
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df=df[df.A>=2]
print df
使用.loc[]
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df=df.loc[df.A>2]
print df
.ix[]索引
print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121
API
group(groupby 形成group)
df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(),
'size': list('SSMMMLL'),
'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],
'adult' : [False] * 5 + [True] * 2});
#列出动物中weight最大的对应size
group=df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf['size'][subf['weight'].idxmax()])
print group
使用get_group 取出其中一分组
df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(),
'size': list('SSMMMLL'),
'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],
'adult' : [False] * 5 + [True] * 2});
group=df.groupby("animal")
cat=group.get_group("cat")
print cat
集合
概述作用
集合中包含一系列的元素，在Python中这些元素不需要是相同的类型，且这些元素在集合中是没有存储顺序的。
声明
>>> {1,2,"hi",2.23}
{2.23, 2, 'hi', 1}
>>> set("hello")
{'l', 'h', 'e', 'o'}
注：由于集合和字典都用{}表示，所以初始化空的集合只能通过set()操作，{}只是表示一个空的字典
集合操作
集合的增加
>>> a={1,2}
>>> a.update([3,4],[1,2,7])
>>> a
{1, 2, 3, 4, 7}
>>> a.update("hello")
>>> a
{1, 2, 3, 4, 7, 'h', 'e', 'l', 'o'}
>>> a.add("hello")
>>> a
{1, 2, 3, 4, 'hello', 7, 'h', 'e', 'l', 'o'}
集合的删除
>>> a={1,2,3,4}
>>> a.discard(1)
>>> a
{2, 3, 4}
>>> a.discard(1)
>>> a
{2, 3, 4}
>>> a.remove(1)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
KeyError: 1
集合也支持pop()方法，不过由于集合是无序的，pop返回的结果不能确定，且当集合为空时调用pop会抛出KeyError错误，可以调用clear方法来清空集合：
>>> a={3,"a",2.1,1}
>>> a.pop()
>>> a.pop()
>>> a.clear()
>>> a
set()
>>> a.pop()
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop from an empty set'
API
集合操作
并集：set.union(s),也可以用a|b计算
交集：set.intersection(s)，也可以用a&b计算
差集：set.difference(s)，也可以用a-b计算
需要注意的是Python提供了一个求对称差集的方法set.symmetric_difference(s)，相当于两个集合互求差集后再求并集，其实就是返回两个集合中只出现一次的元素，也可以用a^b计算。
>>> a={1,2,3,4}
>>> b={3,4,5,6}
>>> a.symmetric_difference(b)
{1, 2, 5, 6}
2
4
set.update(s)操作相当于将两个集合求并集并赋值给原集合，其他几种集合操作也提供各自的update版本来改变原集合的值，形式如intersection_update(),也可以支持多参数形式。
包含关系
两个集合之间一般有三种关系，相交、包含、不相交。在Python中分别用下面的方法判断：
set.isdisjoint(s)：判断两个集合是不是不相交
set.issuperset(s)：判断集合是不是包含其他集合，等同于a>=b
set.issubset(s)：判断集合是不是被其他集合包含，等同于a<=b
如果要真包含关系，就用符号操作>和<。
不变集合
Python提供了不能改变元素的集合的实现版本，即不能增加或删除元素，类型名叫frozenset，使用方法如下：
>>> a = frozenset("hello")
>>> a
frozenset({'l', 'h', 'e', 'o'})
2
需要注意的是frozenset仍然可以进行集合操作，只是不能用带有update的方法。如果要一个有frozenset中的所有元素的普通集合，只需把它当作参数传入集合的构造函数中即可：
python excel操作
##生成数据表
准备
import numpy as np import pandas as pd
导入数据表
df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))
创建数据表
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102', periods=6),
"city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age','price'])
数据表检查
python中处理的数据量通常会比较大，，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。
数据维度
#查看数据表的维度 df.shape (6, 6)
数据表信息
#数据表信息 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 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
查看数据格式
#查看数据表各列格式
df.dtypes
id int64
date datetime64[ns]
city object
category object
age int64
price float64
dtype: object
#查看单列格式
df['B'].dtype
dtype('int64')
查看空值
Isnull是Python中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。
#检查数据空值 df.isnull()
#检查特定列空值 df['price'].isnull() 0 False 1 True 2 False 3 False 4 True 5 False Name: price, dtype: bool
查看唯一值 （删除重复项）
#查看city列中的唯一值 df['city'].unique() array(['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], dtype=object)
查看数据表数值
#查看数据表的值
df.values
array([[1001, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 'Beijing ', '100-A', 23,
1200.0],
[1002, Timestamp('2013-01-03 00:00:00'), 'SH', '100-B', 44, nan],
[1003, Timestamp('2013-01-04 00:00:00'), ' guangzhou ', '110-A', 54,
2133.0],
[1004, Timestamp('2013-01-05 00:00:00'), 'Shenzhen', '110-C', 32,
5433.0],
[1005, Timestamp('2013-01-06 00:00:00'), 'shanghai', '210-A', 34,
nan],
[1006, Timestamp('2013-01-07 00:00:00'), 'BEIJING ', '130-F', 32,
4432.0]], dtype=object)
查看列名称
#查看列名称 df.columns Index(['id', 'date', 'city', 'category', 'age', 'price'], dtype='object')
查看前10行数据
#查看前3行数据 df.head(3)
查看后10行数据
#查看最后3行 df.tail(3)
数据表清洗
处理空值
#删除数据表中含有空值的行 df.dropna(how='any')
#使用数字0填充数据表中空值 df.fillna(value=0)
#使用数字0填充数据表中空值 df.fillna(value=0)
#使用price均值对NA进行填充 df['price'].fillna(df['price'].mean()) 0 1200.0 1 3299.5 2 2133.0 3 5433.0 4 3299.5 5 4432.0 Name: price, dtype: float64
清理空格
#清除city字段中的字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip)
大小写转换
#city列大小写转换 df['city']=df['city'].str.lower()
更改数据格式
#更改数据格式
df['price'].astype('int')
0 1200
1 3299
2 2133
3 5433
4 3299
5 4432
Name: price, dtype: int32
更改列名称
#更改列名称
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
删除重复值
#删除后出现的重复值 df['city'].drop_duplicates() 0 beijing 1 sh 2 guangzhou 3 shenzhen 4 shanghai Name: city, dtype: object
#删除先出现的重复值 df['city'].drop_duplicates(keep='last') 1 sh 2 guangzhou 3 shenzhen 4 shanghai 5 beijing Name: city, dtype: objec
数值修改及替换
#数据替换
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
数据预处理
数据表合并
首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表df1，并将df和df1两个数据表进行合并。在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。在python中可以通过merge函数一次性实现。下面建立df1数据表，用于和df数据表进行合并。
#数据表匹配合并，inner模式 df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner') #其他数据表匹配模式 df_left=pd.merge(df,df1,how='left') df_right=pd.merge(df,df1,how='right') df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer')
设置索引列
#设置索引列
df_inner.set_index('id')
排序（按索引，按数值）
#按特定列的值排序 df_inner.sort_values(by=['age'])
#按索引列排序 df_inner.sort_index()
数据分组（vlookup）
Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组。相应的 python中使用where函数完成数据分组。
#如果price列的值>3000，group列显示high，否则显示low df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low')
#对复合多个条件的数据进行分组标记 df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=1
数据分列（对字段拆分）
#对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size'])#将完成分列后的数据表与原df_inner数据表进行匹配 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)
数据提取
按标签提取(loc)
#按索引提取单行的数值 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
使用冒号可以限定提取数据的范围，冒号前面为开始的标签值，后面为结束的标签值。下面提取了0到5的数据行。
#按索引提取区域行数值 df_inner.loc[0:5]
Reset_index函数用于恢复索引，这里我们重新将date字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。
#重设索引 df_inner.reset_index()
#设置日期为索引
df_inner=df_inner.set_index('date')
使用冒号限定提取数据的范围，冒号前面为空表示从0开始。提取所有2013年1月4日以前的数据。
#提取4日之前的所有数据 df_inner[:'2013-01-04']
按位置提取(iloc)
使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。
#使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2]
iloc函数除了可以按区域提取数据，还可以按位置逐条提取，前面方括号中的0,2,5表示数据所在行的位置，后面方括号中的数表示所在列的位置。
#使用iloc按位置单独提取数据 df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]]
按标签和位置提取(ix)
ix是loc和iloc的混合，既能按索引标签提取，也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置，列按位置设置。
#使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df_inner.ix[:'2013-01-03',:4]
按条件提取(区域和条件值)
除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据。下面使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
使用isin函数对city中的值是否为beijing进行判断。
#判断city列的值是否为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
将isin函数嵌套到loc的数据提取函数中，将判断结果为Ture数据提取出来。这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。
#先判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])]
数值提取还可以完成类似数据分列的工作，从合并的数值中提取出制定的数值。
category=df_inner['category'] 0 100-A 3 110-C 5 130-F 4 210-A 1 100-B 2 110-A Name: category, dtype: object #提取前三个字符，并生成数据表 pd.DataFrame(category.str[:3])
数据筛选
使用与，或，非三个条件配合大于，小于和等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。与excel中的筛选功能和countifs和sumifs功能相似。
按条件筛选（与，或，非）
#使用“与”条件进行筛选 df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]
#使用“或”条件筛选 df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['age'])
在前面的代码后增加price字段以及sum函数，按筛选后的结果将price字段值进行求和，相当于excel中sumifs的功能。
#对筛选后的数据按price字段进行求和 df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender','price']].sort(['age']).price.sum() 19796
#使用“非”条件进行筛选 df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id'])
在前面的代码后面增加city列，并使用count函数进行计数。相当于excel中的countifs函数的功能。
#对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count() 4
还有一种筛选的方式是用query函数。下面是具体的代码和筛选结果。
#使用query函数进行筛选
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
在前面的代码后增加price字段和sum函数。对筛选后的price字段进行求和，相当于excel中的sumifs函数的功能。
#对筛选后的结果按price进行求和
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
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数据汇总
Excel中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总，python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。下面分别介绍这两个函数的使用方法。
分类汇总
Groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式，常见的是计数和求和两种。
#对所有列进行计数汇总
df_inner.groupby('city').count()#对特定的ID列进行计数汇总
df_inner.groupby('city')['id'].count()
city
beijing 2
guangzhou 1
shanghai 2
shenzhen 1
Name: id, dtype: int64#对两个字段进行汇总计数 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
除了计数和求和外，还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算，下面的代码中按城市对price字段进行汇总，并分别计算price的数量，总金额和平均金额。
#对city字段进行汇总并计算price的合计和均值。
df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean])
数据透视
Excel中的插入目录下提供“数据透视表”功能对数据表按特定维度进行汇总。Python中也提供了数据透视表功能。通过pivot_table函数实现同样的效果。
数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式，并且功能上比groupby要强大一些。下面的代码中设定city为行字段，size为列字段，price为值字段。分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。
#数据透视表 pd.pivot_table(df_inner,index=["city"],values=["price"],columns=["size"],aggfunc=[len,np.sum],fill_value=0,margins=True)
数据统计
数据采样
Python通过sample函数完成数据采样。
#简单的数据采样 df_inner.sample(n=3)
Weights参数是采样的权重，通过设置不同的权重可以更改采样的结果，权重高的数据将更有希望被选中。这里手动设置6条数据的权重值。将前面4个设置为0，后面两个分别设置为0.5。
#手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] f_inner.sample(n=2, weights=weights)
#采样后不放回 df_inner.sample(n=6, replace=False)
#采样后放回 df_inner.sample(n=6, replace=True)
描述统计
Python中可以通过Describe对数据进行描述统计。
Describe函数是进行描述统计的函数，自动生成数据的数量，均值，标准差等数据。下面的代码中对数据表进行描述统计，并使用round函数设置结果显示的小数位。并对结果数据进行转置。
#数据表描述性统计 df_inner.describe().round(2).T
标准差
Python中的Std函数用来接算特定数据列的标准差。
#标准差 df_inner['price'].std() 1523.3516556155596
协方差
Excel中的数据分析功能中提供协方差的计算，python中通过cov函数计算两个字段或数据表中各字段间的协方差。
Cov函数用来计算两个字段间的协方差，可以只对特定字段进行计算，也可以对整个数据表中各个列之间进行计算。
#两个字段间的协方差 df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 17263.200000000001 #数据表中所有字段间的协方差 df_inner.cov()
相关分析
Excel的数据分析功能中提供了相关系数的计算功能，python中则通过corr函数完成相关分析的操作，并返回相关系数。
Corr函数用来计算数据间的相关系数，可以单独对特定数据进行计算，也可以对整个数据表中各个列进行计算。相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关。
#相关性分析 df_inner['price'].corr(df_inner['m-point']) 0.77466555617085264 #数据表相关性分析 df_inner.corr()
数据输出
处理和分析完的数据可以输出为xlsx格式和csv格式。
写入excel
#输出到excel格式
df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc')
写入csv
#输出到CSV格式
df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')
在数据处理的过程中，大部分基础工作是重复和机械的，对于这部分基础工作，我们可以使用自定义函数进行自动化。以下简单介绍对数据表信息获取自动化处理。
#创建数据表
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102', periods=6),
"city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age','price'])
#创建自定义函数
def table_info(x):
shape=x.shape
types=x.dtypes
colums=x.columns
print("数据维度(行，列):\n",shape)
print("数据格式:\n",types)
print("列名称:\n",colums)
#调用自定义函数获取df数据表信息并输出结果
table_info(df)
数据维度(行，列):
(6, 6)
数据格式:
id int64
date datetime64[ns]
city object
category object
age int64
price float64
dtype: object
列名称:
Index(['id', 'date', 'city', 'category', 'age', 'price'], dtype='object')
参考
【python】pandas库Series类型与基本操作详解