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## 深入浅出pandas-2
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如果使用 pandas 做数据分析，那么`DataFrame`一定是被使用得最多的类型，它可以用来保存和处理异质的二维数据。这里所谓的“异质”是指`DataFrame`中每个列的数据类型不需要相同，这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。`DataFrame`提供了极为丰富的属性和方法，帮助我们实现对数据的重塑、清洗、预处理、透视、呈现等一系列操作。
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### 创建DataFrame对象
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#### 通过二维数组创建DataFrame对象
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代码：
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```python
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scores = np.random.randint(60, 101, (5, 3))
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courses = ['语文', '数学', '英语']
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stu_ids = np.arange(1001, 1006)
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df1 = pd.DataFrame(data=scores, columns=courses, index=stu_ids)
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df1
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```
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输出：
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```
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语文 数学 英语
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1001 69 80 79
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1002 71 60 100
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1003 94 81 93
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1004 88 88 67
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1005 82 66 60
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```
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#### 通过字典创建DataFrame对象
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代码：
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```python
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scores = {
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'语文': [62, 72, 93, 88, 93],
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'数学': [95, 65, 86, 66, 87],
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'英语': [66, 75, 82, 69, 82],
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}
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stu_ids = np.arange(1001, 1006)
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df2 = pd.DataFrame(data=scores, index=stu_ids)
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df2
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```
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输出：
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```
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语文 数学 英语
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1001 62 95 66
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1002 72 65 75
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1003 93 86 82
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1004 88 66 69
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1005 93 87 82
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```
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#### 读取CSV文件创建DataFrame对象
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可以通过`pandas` 模块的`read_csv`函数来读取 CSV 文件，`read_csv`函数的参数非常多，下面介绍几个比较重要的参数。
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- `sep` / `delimiter`：分隔符，默认是`,`。
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- `header`：表头（列索引）的位置，默认值是`infer`，用第一行的内容作为表头（列索引）。
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- `index_col`：用作行索引（标签）的列。
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- `usecols`：需要加载的列，可以使用序号或者列名。
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- `true_values` / `false_values`：哪些值被视为布尔值`True` / `False`。
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- `skiprows`：通过行号、索引或函数指定需要跳过的行。
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- `skipfooter`：要跳过的末尾行数。
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- `nrows`：需要读取的行数。
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- `na_values`：哪些值被视为空值。
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- `iterator`：设置为`True`，函数返回迭代器对象。
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- `chunksize`：配合上面的参数，设置每次迭代获取的数据体量。
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代码：
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```python
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df3 = pd.read_csv('data/2018年北京积分落户数据.csv', index_col='id')
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df3
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```
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> **提示**：上面代码中的CSV文件是用相对路径进行获取的，也就是说当前工作路径下有名为`data`的文件夹，而“2018年北京积分落户数据.csv”就在这个文件夹下。如果使用Windows系统，在写路径分隔符时也建议使用`/`而不是`\`，如果想使用`\`，建议在字符串前面添加一个`r`，使用原始字符串来避开转义字符，例如`r'c:\new\data\2018年北京积分落户数据.csv'`。
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输出：
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```
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name birthday company score
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id
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1 杨xx 1972-12 北京利德华福xxxx 122.59
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2 纪xx 1974-12 北京航天数据xxxx 121.25
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3 王x 1974-05 品牌联盟(北京)xx 118.96
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4 杨x 1975-07 中科专利商标xxxx 118.21
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5 张xx 1974-11 北京阿里巴巴xxxx 117.79
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... ... ... ... ...
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6015 孙xx 1978-08 华为海洋网络xxxx 90.75
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6016 刘xx 1976-11 福斯（上海）xxxx 90.75
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6017 周x 1977-10 赢创德固赛xxxxxx 90.75
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6018 赵x 1979-07 澳科利耳医疗xxxx 90.75
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6019 贺x 1981-06 北京宝洁技术xxxx 90.75
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[6019 rows x 4 columns]
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```
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> **说明**： 上面输出的内容隐去了姓名（name）和公司名称（company）字段中的部分信息。如果需要上面例子中的 CSV 文件，可以通过百度云盘获取，链接：<https://pan.baidu.com/s/1rQujl5RQn9R7PadB2Z5g_g>，提取码：e7b4。
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#### 读取Excel工作表创建DataFrame对象
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可以通过`pandas` 模块的`read_excel`函数来读取 Excel 文件，该函数与上面的`read_csv`非常类似，多了一个`sheet_name`参数来指定数据表的名称，但是不同于 CSV 文件，没有`sep`或`delimiter`这样的参数。假设有名为“2022年股票数据.xlsx”的 Excel 文件，里面有用股票代码命名的五个表单，分别是阿里巴巴（BABA）、百度（BIDU）、京东（JD）、亚马逊（AMZN）、甲骨文（ORCL）这五个公司2022年的股票数据，如果想加载亚马逊的股票数据，代码如下所示。
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代码：
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```python
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df4 = pd.read_excel('data/2022年股票数据.xlsx', sheet_name='AMZN', index_col='Date')
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df4
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```
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> **说明**：上面例子中的 CSV 文件可以通过百度云盘获取，链接：<https://pan.baidu.com/s/1rQujl5RQn9R7PadB2Z5g_g>，提取码：e7b4。
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输出：
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```
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Open High Low Close Volume
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Date
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2022-12-30 83.120 84.050 82.4700 84.000 62401194
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2022-12-29 82.870 84.550 82.5500 84.180 54995895
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2022-12-28 82.800 83.480 81.6900 81.820 58228575
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2022-12-27 84.970 85.350 83.0000 83.040 57284035
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2022-12-23 83.250 85.780 82.9344 85.250 57433655
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... ... ... ... ... ...
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2022-01-07 163.839 165.243 162.0310 162.554 46605900
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2022-01-06 163.450 164.800 161.9370 163.254 51957780
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2022-01-05 166.883 167.126 164.3570 164.357 64302720
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2022-01-04 170.438 171.400 166.3490 167.522 70725160
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2022-01-03 167.550 170.704 166.1600 170.404 63869140
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[251 rows x 5 columns]
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```
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#### 读取关系数据库二维表创建DataFrame对象
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`pandas`模块的`read_sql`函数可以通过 SQL 语句从数据库中读取数据创建`DataFrame`对象，该函数的第二个参数代表了需要连接的数据库。对于 MySQL 数据库，我们可以通过`pymysql`或`mysqlclient`来创建数据库连接（需要提前安装好三方库），得到一个`Connection` 对象，而这个对象就是`read_sql`函数需要的第二个参数，代码如下所示。
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代码：
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```python
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import pymysql
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# 创建一个MySQL数据库的连接对象
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conn = pymysql.connect(
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host='101.42.16.8', port=3306,
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user='guest', password='Guest.618',
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database='hrs', charset='utf8mb4'
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)
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# 通过SQL从数据库二维表读取数据创建DataFrame
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df5 = pd.read_sql('select * from tb_emp', conn, index_col='eno')
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df5
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```
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> **提示**：执行上面的代码需要先安装`pymysql`库，如果尚未安装，可以先在单元格中先执行魔法指令`%pip install pymysql`，然后再运行上面的代码。上面的代码连接的是我部署在腾讯云上的 MySQL 数据库，公网 IP 地址：`101.42.16.8`，用户名：`guest`，密码：`Guest.618`，数据库：`hrs`，字符集：`utf8mb4`，大家可以使用这个数据库，但是不要进行恶意的访问。`hrs`数据库一共有三张表，分别是：`tb_dept`（部门表）、`tb_emp`（员工表）、`tb_emp2`（员工表2）。
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输出：
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```
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ename job mgr sal comm dno
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eno
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1359 胡一刀 销售员 3344.0 1800 200.0 30
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2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
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3088 李莫愁 设计师 2056.0 3500 800.0 20
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3211 张无忌 程序员 2056.0 3200 NaN 20
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3233 丘处机 程序员 2056.0 3400 NaN 20
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3244 欧阳锋 程序员 3088.0 3200 NaN 20
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3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 NaN 20
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3344 黄蓉 销售主管 7800.0 3000 800.0 30
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3577 杨过 会计 5566.0 2200 NaN 10
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3588 朱九真 会计 5566.0 2500 NaN 10
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4466 苗人凤 销售员 3344.0 2500 NaN 30
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5234 郭靖 出纳 5566.0 2000 NaN 10
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5566 宋远桥 会计师 7800.0 4000 1000.0 10
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7800 张三丰 总裁 NaN 9000 1200.0 20
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```
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执行上面的代码会出现一个警告，因为 pandas 库希望我们使用`SQLAlchemy`三方库接入数据库，具体内容是：“UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy.”。如果不想看到这个警告，我们可以试一试下面的解决方案。
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首先，安装三方库`SQLAlchemy`，在 Jupyter 中可以使用`%pip`魔法指令。
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```python
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%pip install sqlalchemy
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```
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通过`SQLAlchemy`的`create_engine`函数创建`Engine`对象作为`read_sql`函数的第二个参数，此时`read_sql`函数的第一个参数可以是 SQL 语句，也可以是二维表的表名。
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```python
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from sqlalchemy import create_engine
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# 通过指定的URL（统一资源定位符）访问数据库
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engine = create_engine('mysql+pymysql://guest:Guest.618@101.42.16.8:3306/hrs')
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# 直接通过表名加载整张表的数据
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df5 = pd.read_sql('tb_emp', engine, index_col='eno')
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df5
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```
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> **说明**：如果通过表名加载二维表数据，也可以将上面的函数换成`read_sql_table`。
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我们再来加载部门表的数据创建`DataFrame`对象。
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```python
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df6 = pd.read_sql('select dno, dname, dloc from tb_dept', engine, index_col='dno')
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df6
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```
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> **说明**：如果通过 SQL 查询获取数据，也可以将上面的函数换成`read_sql_query`。
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输出：
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```
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dname dloc
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dno
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10 会计部 北京
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20 研发部 成都
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30 销售部 重庆
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40 运维部 深圳
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```
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在完成数据加载后，如果希望释放数据库连接，可以使用下面的代码。
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```python
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engine.connect().close()
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```
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### 基本属性和方法
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在开始讲解`DataFrame`的属性和方法前，我们先从之前提到的`hrs`数据库中读取三张表的数据，创建出三个`DataFrame`对象，完整的代码如下所示。
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```python
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from sqlalchemy import create_engine
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engine = create_engine('mysql+pymysql://guest:Guest.618@101.42.16.8:3306/hrs')
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dept_df = pd.read_sql_table('tb_dept', engine, index_col='dno')
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emp_df = pd.read_sql_table('tb_emp', engine, index_col='eno')
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emp2_df = pd.read_sql_table('tb_emp2', engine, index_col='eno')
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```
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得到的三个`DataFrame`对象如下所示。
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部门表（`dept_df`），其中`dno`是部门的编号，`dname`和`dloc`分别是部门的名称和所在地。
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```
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dname dloc
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dno
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10 会计部 北京
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20 研发部 成都
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30 销售部 重庆
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40 运维部 深圳
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```
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员工表（`emp_df`），其中`eno`是员工编号，`ename`、`job`、`mgr`、`sal`、`comm`和`dno`分别代表员工的姓名、职位、主管编号、月薪、补贴和部门编号。
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```
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ename job mgr sal comm dno
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|
eno
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1359 胡一刀 销售员 3344.0 1800 200.0 30
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2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
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3088 李莫愁 设计师 2056.0 3500 800.0 20
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3211 张无忌 程序员 2056.0 3200 NaN 20
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3233 丘处机 程序员 2056.0 3400 NaN 20
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3244 欧阳锋 程序员 3088.0 3200 NaN 20
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3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 NaN 20
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3344 黄蓉 销售主管 7800.0 3000 800.0 30
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3577 杨过 会计 5566.0 2200 NaN 10
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3588 朱九真 会计 5566.0 2500 NaN 10
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4466 苗人凤 销售员 3344.0 2500 NaN 30
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5234 郭靖 出纳 5566.0 2000 NaN 10
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5566 宋远桥 会计师 7800.0 4000 1000.0 10
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7800 张三丰 总裁 NaN 9000 1200.0 20
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```
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> **说明**：在数据库中`mgr`和`comm`两个列的数据类型是`int`，但是因为有缺失值（空值），读取到`DataFrame`之后，列的数据类型变成了`float`，因为我们通常会用`float`类型的`NaN`来表示空值。
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员工表（`emp2_df`），跟上面的员工表结构相同，但是保存了不同的员工数据。
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```
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ename job mgr sal comm dno
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|
eno
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9500 张三丰 总裁 NaN 50000 8000 20
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9600 王大锤 程序员 9800.0 8000 600 20
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9700 张三丰 总裁 NaN 60000 6000 20
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9800 骆昊 架构师 7800.0 30000 5000 20
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9900 陈小刀 分析师 9800.0 10000 1200 20
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```
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`DataFrame`对象的属性如下表所示。
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| 属性名 | 说明 |
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| -------------- | ----------------------------------- |
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| `at` / `iat` | 通过标签获取`DataFrame`中的单个值。 |
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| `columns` | `DataFrame`对象列的索引 |
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| `dtypes` | `DataFrame`对象每一列的数据类型 |
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| `empty` | `DataFrame`对象是否为空 |
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| `loc` / `iloc` | 通过标签获取`DataFrame`中的一组值。 |
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| `ndim` | `DataFrame`对象的维度 |
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| `shape` | `DataFrame`对象的形状（行数和列数） |
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| `size` | `DataFrame`对象中元素的个数 |
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| `values` | `DataFrame`对象的数据对应的二维数组 |
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关于`DataFrame`的方法，首先需要了解的是`info()`方法，它可以帮助我们了解`DataFrame`的相关信息，如下所示。
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代码：
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```python
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emp_df.info()
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```
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输出：
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```
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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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Int64Index: 14 entries, 1359 to 7800
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Data columns (total 6 columns):
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# Column Non-Null Count Dtype
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--- ------ -------------- -----
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0 ename 14 non-null object
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1 job 14 non-null object
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2 mgr 13 non-null float64
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3 sal 14 non-null int64
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4 comm 6 non-null float64
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5 dno 14 non-null int64
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dtypes: float64(2), int64(2), object(2)
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memory usage: 1.3+ KB
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```
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如果需要查看`DataFrame`的头部或尾部的数据，可以使用`head()`或`tail()`方法，这两个方法的默认参数是`5`，表示获取`DataFrame`最前面5行或最后面5行的数据，如下所示。
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```python
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emp_df.head()
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```
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输出：
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```
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ename job mgr sal comm dno
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eno
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1359 胡一刀 销售员 3344 1800 200 30
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2056 乔峰 分析师 7800 5000 1500 20
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3088 李莫愁 设计师 2056 3500 800 20
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3211 张无忌 程序员 2056 3200 NaN 20
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3233 丘处机 程序员 2056 3400 NaN 20
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```
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### 操作数据
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#### 索引和切片
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如果要获取`DataFrame`的某一列，例如取出上面`emp_df`的`ename`列，可以使用下面的两种方式。
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```python
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emp_df.ename
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```
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或者
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```python
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emp_df['ename']
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```
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执行上面的代码可以发现，我们获得的是一个`Series`对象。事实上，`DataFrame`对象就是将多个`Series`对象组合到一起的结果。
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如果要获取`DataFrame`的某一行，可以使用整数索引或我们设置的索引，例如取出员工编号为`2056`的员工数据，代码如下所示。
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```python
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emp_df.iloc[1]
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```
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或者
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```python
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emp_df.loc[2056]
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```
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通过执行上面的代码我们发现，单独取`DataFrame` 的某一行或某一列得到的都是`Series`对象。我们当然也可以通过花式索引来获取多个行或多个列的数据，花式索引的结果仍然是一个`DataFrame`对象。
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获取多个列：
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```python
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emp_df[['ename', 'job']]
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```
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获取多个行：
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```python
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emp_df.loc[[2056, 7800, 3344]]
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```
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如果要获取或修改`DataFrame` 对象某个单元格的数据，需要同时指定行和列的索引，例如要获取员工编号为`2056`的员工的职位信息，代码如下所示。
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```python
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emp_df['job'][2056]
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```
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或者
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```python
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emp_df.loc[2056]['job']
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```
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或者
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```python
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emp_df.loc[2056, 'job']
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```
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我们推荐大家使用第三种做法，因为它只做了一次索引运算。如果要将该员工的职位修改为“架构师”，可以使用下面的代码。
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```python
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emp_df.loc[2056, 'job'] = '架构师'
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```
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当然，我们也可以通过切片操作来获取多行多列，相信大家一定已经想到了这一点。
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```python
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emp_df.loc[2056:3344]
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```
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输出：
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```
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ename job mgr sal comm dno
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eno
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2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
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3088 李莫愁 设计师 2056.0 3500 800.0 20
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3211 张无忌 程序员 2056.0 3200 NaN 20
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3233 丘处机 程序员 2056.0 3400 NaN 20
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3244 欧阳锋 程序员 3088.0 3200 NaN 20
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3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 NaN 20
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3344 黄蓉 销售主管 7800.0 3000 800.0 30
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```
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#### 数据筛选
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上面我们提到了花式索引，相信大家已经联想到了布尔索引。跟`ndarray`和`Series`一样，我们可以通过布尔索引对`DataFrame`对象进行数据筛选，例如我们要从`emp_df`中筛选出月薪超过`3500`的员工，代码如下所示。
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```python
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emp_df[emp_df.sal > 3500]
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```
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输出：
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```
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ename job mgr sal comm dno
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|
eno
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2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
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3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 NaN 20
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5566 宋远桥 会计师 7800.0 4000 1000.0 10
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7800 张三丰 总裁 NaN 9000 1200.0 20
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```
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当然，我们也可以组合多个条件来进行数据筛选，例如从`emp_df`中筛选出月薪超过`3500`且部门编号为`20`的员工，代码如下所示。
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```python
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emp_df[(emp_df.sal > 3500) & (emp_df.dno == 20)]
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```
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输出：
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```
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ename job mgr sal comm dno
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|
eno
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2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
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3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 NaN 20
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7800 张三丰 总裁 NaN 9000 1200.0 20
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```
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除了使用布尔索引，`DataFrame`对象的`query`方法也可以实现数据筛选，`query`方法的参数是一个字符串，它代表了筛选数据使用的表达式，而且更符合 Python 程序员的使用习惯。下面我们使用`query`方法将上面的效果重新实现一遍，代码如下所示。
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```python
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emp_df.query('sal > 3500 and dno == 20')
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```
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