前言：
此时朋友们对“c语言求123的平均数”大体比较关切，大家都需要了解一些“c语言求123的平均数”的相关资讯。那么小编同时在网上汇集了一些对于“c语言求123的平均数””的相关文章，希望看官们能喜欢，朋友们一起来学习一下吧！作者：俊欣
来源：关于数据分析与可视化
今天小编来分享在pandas当中经常会被用到的方法，篇幅可能有点长但是提供的都是干货，读者朋友们看完之后也可以点赞收藏，相信会对大家有所帮助，大致本文会讲述这些内容
DataFrame初印象读取表格型数据筛选出特定的行用pandas来绘图在DataFrame中新增行与列DataFrame中的统计分析与计算DataFrame中排序问题合并多个表格时序问题的处理字符串类型数据的处理DataFrame初印象
我们先来通过Python当中的字典类型来创建一个DataFrame，
import pandas as pddata = {"Country": ["Canada", "USA", "UK"], "Population": [10.52*10**6, 350.1*10**6, 65.2*10**6] }df = pd.DataFrame(data)df当你通过Python当中的字典来创建DataFrame,字典当中的keys会被当做是列名，而values则是表格当中的值
Country Population0 Canada 10520000.01 USA 350100000.02 UK 65200000.0
要是我们要获取当中的某一列，我们可以这么来做
df["Country"]
output
0 Portugal1 USA2 FranceName: Country, dtype: object
而当我们想要获取表格当中每一列的数据格式的时候，可以这么做
df.dtypes
output
Country objectPopulation float64dtype: object读取数据
Pandas当中有特定的模块可以来读取数据，要是读取的文件是csv格式，我们可以这么来做
import pandas as pddf = pd.read_csv("titanic.csv")我们要是想要查看表格的前面几行，可以这么做
df.head(7)
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S
这里我们只是展示了前面7行的数据，当然我们也可以使用tail()方法来展示末尾的若干行的数据
df.tail(7)
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked884 885 0 3 ... 7.050 NaN S885 886 0 3 ... 29.125 NaN Q886 887 0 2 ... 13.000 NaN S887 888 1 1 ... 30.000 B42 S888 889 0 3 ... 23.450 NaN S889 890 1 1 ... 30.000 C148 C890 891 0 3 ... 7.750 NaN Q
要是遇到文件的格式是excel格式，pandas当中也有相对应的方法
df = pd.read_excel("titanic.xlsx")可以通过pandas当中的info()方法来获取对表格数据的一个初步的印象
df.info()
output
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 891 entries, 0 to 890Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 PassengerId 891 non-null int64 1 Survived 891 non-null int64 2 Pclass 891 non-null int64 3 Name 891 non-null object 4 Sex 891 non-null object 5 Age 714 non-null float64 6 SibSp 891 non-null int64 7 Parch 891 non-null int64 8 Ticket 891 non-null object 9 Fare 891 non-null float64 10 Cabin 204 non-null object 11 Embarked 889 non-null object dtypes: float64(2), int64(5), object(5)memory usage: 83.7+ KB
我们可以从上面的信息中看到例如哪些列可能存在一些空值，每一列的数据类型，占用内存的情况等等。
筛选出特定条件的行
要是我们想要筛选出年龄在30岁以上的乘客，我们可以这么来操作
df[df["Age"] > 30]
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S11 12 1 1 ... 26.5500 C103 S.. ... ... ... ... ... ... ...873 874 0 3 ... 9.0000 NaN S879 880 1 1 ... 83.1583 C50 C881 882 0 3 ... 7.8958 NaN S885 886 0 3 ... 29.1250 NaN Q890 891 0 3 ... 7.7500 NaN Q[305 rows x 12 columns]
当然我们也可以将若干个条件合起来，一同做筛选，例如
survived_under_45 = df[(df["Survived"]==1) & (df["Age"]<45)]survived_under_45
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S8 9 1 3 ... 11.1333 NaN S9 10 1 2 ... 30.0708 NaN C.. ... ... ... ... ... ... ...874 875 1 2 ... 24.0000 NaN C875 876 1 3 ... 7.2250 NaN C880 881 1 2 ... 26.0000 NaN S887 888 1 1 ... 30.0000 B42 S889 890 1 1 ... 30.0000 C148 C[247 rows x 12 columns]
这里我们通过&也就是and的表达方式来将两个条件组合到一起，表示要将上述两个条件都满足的数据给筛选出来。当然我们在上文也提到，数据集中有部分的列存在空值，我们可以以此来筛选行与列
df[df["Age"].notna()]
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S.. ... ... ... ... ... ... ...885 886 0 3 ... 29.1250 NaN Q886 887 0 2 ... 13.0000 NaN S887 888 1 1 ... 30.0000 B42 S889 890 1 1 ... 30.0000 C148 C890 891 0 3 ... 7.7500 NaN Q[714 rows x 12 columns]
上面的操作简单来说就是筛选出“Age”不是空值的行，除此之外，我们还可以通过isin方法来进行筛选，
df[df["Pclass"].isin([1, 2])]
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S9 10 1 2 ... 30.0708 NaN C11 12 1 1 ... 26.5500 C103 S.. ... ... ... ... ... ... ...880 881 1 2 ... 26.0000 NaN S883 884 0 2 ... 10.5000 NaN S886 887 0 2 ... 13.0000 NaN S887 888 1 1 ... 30.0000 B42 S889 890 1 1 ... 30.0000 C148 C[400 rows x 12 columns]
上述的代码简单说来就是满足“Pclass”当中是“1”和“2”值的那些部分给挑选出来，上述的代码等同于是
df[(df["Pclass"] == 1) | (df["Pclass"] == 2)]筛选出特定条件的行与列
要是我们想要筛选出年龄大于40岁的乘客，同时想要得知他们的姓名，可以这么来操作
df.loc[df["Age"] > 40,"Name"]
output
6 McCarthy, Mr. Timothy J11 Bonnell, Miss. Elizabeth15 Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome) 33 Wheadon, Mr. Edward H35 Holverson, Mr. Alexander Oskar ... 862 Swift, Mrs. Frederick Joel (Margaret Welles Ba...865 Bystrom, Mrs. (Karolina)871 Beckwith, Mrs. Richard Leonard (Sallie Monypeny)873 Vander Cruyssen, Mr. Victor879 Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)Name: Name, Length: 150, dtype: object
当我们使用loc\iloc来筛选出部分数据的时候，[]中的第一部分代表的是“行”，例如df["Age"] > 40，而[]中的第二部分代表的是“列”,例如Name，你可以选择只要一列，也可以选择需要多列，用括号括起来即可
df.loc[df["Age"] > 40,["Name", "Sex"]]
如果我们将逗号后面的部分直接用:来代替，则意味着要所有的列
df.loc[df["Age"] > 40,:]
output
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S11 12 1 1 ... 26.5500 C103 S15 16 1 2 ... 16.0000 NaN S33 34 0 2 ... 10.5000 NaN S35 36 0 1 ... 52.0000 NaN S.. ... ... ... ... ... ... ...862 863 1 1 ... 25.9292 D17 S865 866 1 2 ... 13.0000 NaN S871 872 1 1 ... 52.5542 D35 S873 874 0 3 ... 9.0000 NaN S879 880 1 1 ... 83.1583 C50 C[150 rows x 12 columns]
我们也可以使用iloc来进行筛选，只是与上面loc不同的在于，这里我们要填的是索引，例如我们想要前面的0-3列以及0-9行的内容,
df.iloc[0:10, 0:3]
output
PassengerId Survived Pclass0 1 0 31 2 1 12 3 1 33 4 1 14 5 0 35 6 0 36 7 0 17 8 0 38 9 1 39 10 1 2用Pandas来画图
我们还可以用Pandas来画图，而且实际用到的代码量还比较的少
df.plot()
output
要是你想要单独某一列的趋势图，我们也可以这么做
df["Age"].plot()
output
要是我们想要不同年龄对于船票费“Fare”的影响，画图可以这么来画
df.plot.scatter(x = "Age", y = "Fare", alpha = 0.6)
output
除了散点图以及折线图之外，还有其他很多类型的图，具体我们可以这么来知晓
for method_name in dir(df.plot): if not method_name.startswith("_"): print(method_name)output
areabarbarhboxdensityhexbinhistkdelinepiescatter
我们看到还有直方图、饼图、水平方向的直方图等等，我们随便挑选一个类型的
df.plot.box()
output
要是我们希望可以分开来绘制图形，就可以这么来操作
df.plot.area(figsize=(12, 4), subplots=True)
output
要是我们想要将绘制好的图片保存下来，可以直接使用savefig方法，
import matplotlib.pyplot as pltfig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))df.plot.area(ax=axs)fig.savefig("test.png")output
由于篇幅有限，关于如何使用Pandas内部方法来绘制图形，就先介绍到这里，大家要是有兴趣，小编可以之后单独写一篇详细说说
如何新增一列
在DataFrame当中新增一列其实不难，我们可以这么来操作
df["Date"] = pd.date_range("1912-04-02", periods=len(df))df.head()output
PassengerId Survived Pclass ... Cabin Embarked Date0 1 0 3 ... NaN S 1912-04-021 2 1 1 ... C85 C 1912-04-032 3 1 3 ... NaN S 1912-04-043 4 1 1 ... C123 S 1912-04-054 5 0 3 ... NaN S 1912-04-06[5 rows x 13 columns]
添加了新的一列叫做“Date”，长度为表格的总行数，那要是我们想要在原有表格的基础之上再添加一列呢？我们先来定义一个函数
def define_age(age): if age < 18: return "少年" elif age >= 18 and age < 35: return "青年" elif age >= 35 and age < 55: return "中年" else: return "老年"
然后再用apply来实现
df["Generation"] = df["Age"].apply(define_age)df.head()
output
PassengerId Survived Pclass ... Cabin Embarked Generation0 1 0 3 ... NaN S 青年1 2 1 1 ... C85 C 中年2 3 1 3 ... NaN S 青年3 4 1 1 ... C123 S 中年4 5 0 3 ... NaN S 中年[5 rows x 13 columns]
如果我们想给表格中的列名重新命名的话，可以使用rename方法，
df_renamed = df.rename(columns={"Name":"Full Name", "Sex": "Gender", "Ticket": "FareTicket"})df_renamed.head()output
DataFrame中的统计分析
在Pandas中也提供了很多相关的方法来进行数据的统计分析
print(df["Age"].mean())print(df["Age"].max())print(df["Age"].min())print(df["Age"].median())
上面分别计算了“Age”这一列的平均值、最大/最小值以及中位数，出来的结果为
29.6991176470588280.00.4228.0
同时我们也可以使用describe()方法
df.describe()
output
PassengerId Survived Pclass ... SibSp Parch Farecount 891.000000 891.000000 891.000000 ... 891.000000 891.000000 891.000000mean 446.000000 0.383838 2.308642 ... 0.523008 0.381594 32.204208std 257.353842 0.486592 0.836071 ... 1.102743 0.806057 49.693429min 1.000000 0.000000 1.000000 ... 0.000000 0.000000 0.00000025% 223.500000 0.000000 2.000000 ... 0.000000 0.000000 7.91040050% 446.000000 0.000000 3.000000 ... 0.000000 0.000000 14.45420075% 668.500000 1.000000 3.000000 ... 1.000000 0.000000 31.000000max 891.000000 1.000000 3.000000 ... 8.000000 6.000000 512.329200[8 rows x 7 columns]
当然我们也可以对于特定几列的数据进行统计分析
df.agg( { "Age": ["min", "max", "mean"], "Fare": ["min", "max", "mean"] })output
Age Faremin 0.420000 0.000000max 80.000000 512.329200mean 29.699118 32.204208
除此之外，我们也可以通过groupby方法来进行数据的统计，例如我们想要知道不同的性别之下的平均年龄分别是多少，可以这么来操作
df[["Sex", "Age"]].groupby("Sex").mean()output
AgeSex female 27.915709male 30.726645
另外，value_counts()方法也可以针对单独某一列数据，看一下数据的具体分布，
df["Pclass"].value_counts()
output
3 4911 2162 184Name: Pclass, dtype: int64DataFrame中的排序问题
我们假设有这么一组数据，
data = { "Name": ["Mike", "Peter", "Clara", "Tony", "John"], "Age": [30, 26, 20, 22, 25]}df = pd.DataFrame(data)dfoutput
Name Age0 Mike 301 Peter 262 Clara 203 Tony 224 John 25
我们可以将数据按照“Age”年龄这一列来进行排序
df.sort_values(by="Age")
output
Name Age2 Clara 203 Tony 224 John 251 Peter 260 Mike 30
当然我们也可以按照降序来进行排列
df.sort_values("Age", ascending=False)output
Name Age0 Mike 301 Peter 264 John 253 Tony 222 Clara 20合并多个表格
例如我们有这么两个表格，
df1 = pd.DataFrame( { "Name": ["Mike", "John", "Clara", "Linda"], "Age": [30, 26, 20, 22] })df2 = pd.DataFrame( { "Name": ["Brian", "Mary"], "Age": [45, 38] })df_names_ages = pd.concat([df1, df2], axis=0)df_names_agesoutput
Name Age0 Mike 301 John 262 Clara 203 Linda 220 Brian 451 Mary 38
因为上面两个表格有着两者的列名“Name”、“Age”，因此我们可以用concat方法来进行合并，当然我们也可以用join方法
df1 = pd.DataFrame( { "Name": ["Mike", "John", "Clara", "Sara"], "Age": [30, 26, 20, 22], "City": ["New York", "Shanghai", "London", "Paris"], })df2 = pd.DataFrame( { "City": ["New York", "Shanghai", "London", "Paris"], "Occupation": ["Machine Learning Enginner", "Data Scientist", "Doctor","Teacher"] })df_merged = pd.merge(df1,df2,how="left", on="City")df_mergedoutput
Name Age City Occupation0 Mike 30 New York Machine Learning Enginner1 John 26 Shanghai Data Scientist2 Clara 20 London Doctor3 Sara 22 Paris Teacher
两个表格都共有一列“City”，通过join方法依次来进行合并。由于篇幅有限，小编在这里也就简单地提及一下，后面再专门写篇文章来详细说明。
时序问题的处理
在时序问题的处理上，小编之前专门写过一篇文章，具体可以看
干货分享 | Pandas处理时间序列的数据
例如我们有这么一个数据集
df = pd.read_csv("air_quality.csv")df = df.rename(columns={"date.utc": "datetime"})df.head()output
city country datetime location parameter value0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.01 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.82 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.53 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.94 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4
我们看一下目前“datetime”这一列的数据类型
df.dtypes
output
city objectcountry objectdatetime objectlocation objectparameter objectvalue float64dtype: object
我们可以用pandas当中的to_datetime方法将“datetime”这一列转换成“datetime”的格式
df["datetime"] = pd.to_datetime(df["datetime"])df["datetime"].head()
output
0 2019-06-21 00:00:00+00:001 2019-06-20 23:00:00+00:002 2019-06-20 22:00:00+00:003 2019-06-20 21:00:00+00:004 2019-06-20 20:00:00+00:00Name: datetime, dtype: datetime64[ns, UTC]
我们便可以查看起始的日期
df["datetime"].min(), df["datetime"].max()
output
(Timestamp('2019-05-07 01:00:00+0000', tz='UTC'), Timestamp('2019-06-21 00:00:00+0000', tz='UTC'))中间相隔的时间
df["datetime"].max() - df["datetime"].min()
output
Timedelta('44 days 23:00:00')文本数据的处理问题当我们的数据集中存在文本数据时，pandas内部也有相对应的处理方法
data = {"Full Name": ["Peter Parker", "Linda Elisabeth", "Bob Dylan"], "Age": [40, 50, 60]}df = pd.DataFrame(data)dfoutput
Full Name Age0 Peter Parker 401 Linda Elisabeth 502 Bob Dylan 60
可以用str方法将这些文本数据摘取出来，然后再进一步操作
df["Full Name"].str.lower()
output
0 peter parker1 linda elisabeth2 bob dylanName: Full Name, dtype: object
或者也可以这样来操作
df["Last Name"] = df["Full Name"].str.split(" ").str.get(-1)dfoutput
Full Name Age Last Name0 Peter Parker 40 Parker1 Linda Elisabeth 50 Elisabeth2 Bob Dylan 60 Dylan
这样我们可以将其“姓”的部分给提取出来，同样的我们也可以提取“名”的部分
df["First Name"] = df["Full Name"].str.split(" ").str.get(0)dfoutput
Full Name Age Last Name First Name0 Peter Parker 40 Parker Peter1 Linda Elisabeth 50 Elisabeth Linda2 Bob Dylan 60 Dylan Bob
我们也可以通过contains方法来查看字段中是不是包含了某一个字符串
df["Full Name"].str.contains("Bob")output
0 False1 False2 TrueName: Full Name, dtype: bool
同样也是通过str方法将文本数据也提取出来再进行进一步的操作
标签： #c语言求123的平均数
