【数据科学家的工具箱】：Pandas DataFrame求和与数据扩展技巧


参考资源链接：[python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例](https://wenku.csdn.net/doc/cyhdalx4m0?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据科学家的工具箱概述

数据科学家通常需要处理和分析大量的数据以提取有价值的信息，为决策提供支持。他们所依赖的工具箱中，Pandas是不可或缺的一部分。Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本章将概览Pandas在数据分析中的重要性及其强大的功能，并为后面章节中Pandas库的深入探讨奠定基础。通过本章，读者将对Pandas在数据科学中的应用有一个宏观的认识。

# 2. Pandas库基础

### 2.1 Pandas库简介与安装

#### 2.1.1 Pandas的发展背景

Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas在金融行业尤其受欢迎，因为它可以快速处理时间序列数据，同时它的数据处理能力也被广泛用于科学计算和数据分析的其他领域。

Pandas的核心数据结构是DataFrame，一种二维的、表格型的数据结构，拥有行和列的概念，类似Excel表格。另一个基础数据结构是Series，一维的数组结构，可以看作是DataFrame的单列。Pandas在数据清洗、准备、转换、聚合和可视化等方面提供了强大而灵活的工具，大大简化了数据处理的复杂性。

Pandas项目的诞生可以追溯到2008年，由Wes McKinney创建，并迅速成为Python中数据分析和操作的事实标准库之一。由于其强大的功能和活跃的社区支持，Pandas经常与NumPy、Matplotlib、SciPy等其他科学计算库一起使用。

#### 2.1.2 Pandas的安装与配置

要在Python环境中使用Pandas库，首先需要通过包管理器pip进行安装。Pandas通常依赖于NumPy，因此在安装Pandas之前，NumPy也需要安装。可以通过以下命令安装Pandas：

pip install pandas numpy

安装完成后，需要在Python脚本或者交互式环境中导入Pandas库。通常，我们使用别名`pd`来导入Pandas，如下所示：

import pandas as pd

在安装和导入Pandas之后，可以通过以下代码验证是否安装成功：

print(pd.__version__)

输出Pandas的版本信息可以确认库已正确安装。在进行数据分析之前，确保你的环境已经安装了适合Pandas版本的依赖包，比如`openpyxl`或`xlrd`用于读取Excel文件，`sqlalchemy`用于数据库连接等。

### 2.2 DataFrame的基础操作

#### 2.2.1 创建DataFrame

创建一个DataFrame是使用Pandas进行数据分析的第一步。DataFrame是一种特殊的二维标签数据结构，可以看作是具有不同列类型的数据表。创建DataFrame最简单的方法是使用列表、字典或者NumPy数组等。

以下是使用Python列表创建DataFrame的示例：

import pandas as pd

data = [
    ['John', 25],
    ['Anna', 22],
    ['Peter', 30]
]

columns = ['Name', 'Age']

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age
0   John   25
1   Anna   22
2  Peter   30

在这个例子中，我们首先导入了pandas库，并使用`pd.DataFrame()`函数创建了一个DataFrame。我们给这个DataFrame传递了一个数据列表`data`和一个列名列表`columns`。`data`列表中的每个子列表代表一行数据，而`columns`则定义了DataFrame的列名。

除了直接创建DataFrame，Pandas也提供了从CSV、Excel、JSON、HTML等不同格式文件读取数据的功能。例如，从CSV文件读取数据的代码如下：

df = pd.read_csv('data.csv')

这个函数会自动分析CSV文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象。

#### 2.2.2 数据选择与索引

数据选择和索引是进行数据分析时经常要进行的操作。Pandas提供了非常灵活的索引系统，支持基于位置、标签、布尔等条件的索引方式。

- **基于位置的索引**：使用`.iloc[]`方法可以通过整数位置来选择数据。第一个位置代表行，第二个位置代表列。例如：

print(df.iloc[0, 1])

这将输出第0行第1列的值，即`25`。

- **基于标签的索引**：`.loc[]`方法用于基于行名和列名来选择数据。假设我们有一个带索引的DataFrame：

df.set_index('Name', inplace=True)
print(df.loc['John'])

这将输出`John`所在的整行数据。

- **基于布尔的索引**：Pandas允许使用布尔数组来索引数据，通常与条件表达式结合使用。例如：

print(df[df['Age'] > 24])

这将输出所有年龄大于24岁的行。

#### 2.2.3 数据的修改与删除

在数据分析过程中，常常需要修改或删除DataFrame中的数据。

- **修改数据**：可以通过索引直接为DataFrame的元素赋予新的值。例如，修改`Anna`的年龄为23：

df.loc['Anna', 'Age'] = 23
print(df)

- **删除数据**：可以使用`.drop()`方法来删除DataFrame中的行或列。删除列的示例如下：

df.drop('Age', axis=1, inplace=True)
print(df)

这将删除`Age`这一列。注意，在调用`drop`方法时，通常需要设置`inplace=True`来在原地修改DataFrame，否则方法会返回一个新的DataFrame。

### 2.3 数据清洗与预处理

#### 2.3.1 缺失数据处理

在数据集中，缺失数据是很常见的问题。Pandas提供了多种工具来处理缺失数据，包括检测、填充和删除。

- **检测缺失数据**：使用`isnull()`或`notnull()`函数来检测DataFrame中的缺失值：

print(df.isnull())

- **填充缺失数据**：使用`fillna()`函数可以填充缺失数据。例如，用0填充所有的NaN值：

df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

- **删除缺失数据**：使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列：

df.dropna(inplace=True)
print(df)

#### 2.3.2 数据类型转换

数据类型转换是数据清洗的重要步骤之一。Pandas允许使用`astype()`函数转换数据类型，例如将整数转换为浮点数，或者将文本转换为日期时间格式：

df['Birthdate'] = df['Birthdate'].astype('datetime64[ns]')

#### 2.3.3 重复数据处理

重复数据可能导致分析结果的偏差。Pandas通过`duplicated()`函数检测重复数据，`drop_duplicates()`函数删除重复数据：

print(df.duplicated())
df.drop_duplicates(inplace=True)

执行上述代码后，DataFrame中将删除所有重复的行。

### 2.4 小结

通过本章节的介绍，你已经了解了Pandas库的基础知识，包括如何安装和配置Pandas库，以及DataFrame的基本操作，包括创建、选择、修改和删除数据。此外，还学习了数据清洗和预处理中的一些核心操作，如处理缺失数据、数据类型转换和重复数据处理。掌握了这些基础，你将能够处理更多的实际数据集，并为进一步的数据分析和建模打下坚实的基础。

在下一章节中，我们将深入探讨DataFrame中的求和技巧，这将帮助你更有效地进行数据聚合操作，包括基础求和方法和高级求和技术。

# 3. DataFrame求和技巧深入剖析

在数据处理的过程中，对数据集进行求和计算是数据分析的基础操作之一。Pandas库中的DataFrame对象提供了强大的求和功能