【Python数据分析】：用Pandas挖掘数据的5个深度技巧


参考资源链接：[《Python编程：给孩子玩的趣味指南》高清PDF电子书](https://wenku.csdn.net/doc/646dae11d12cbe7ec3eb21ff?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Pandas基础和数据结构

## Pandas简介

Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了一系列数据结构和数据分析工具。其核心数据结构是DataFrame，一种二维的表格型数据结构，具有行列标签，可以看做是Excel表格或者SQL表。Pandas提供了丰富的数据操作方法，可以轻松处理和分析结构化数据。

## 数据结构

Pandas中有三种主要的数据结构：Series、DataFrame和Index。

- **Series**：一维数组，可以存储任意数据类型，具有轴标签，即索引。
- **DataFrame**：二维的表格型数据结构，具有异质类型的数据，可以看做是一个表格或说是Series对象的容器。
- **Index**：数据结构的索引，帮助快速访问数据集中的数据。

这些数据结构使得Pandas在数据处理和分析领域非常灵活和强大。接下来我们将具体介绍如何使用这些数据结构进行数据操作和分析。

# 2. Pandas数据清洗技巧

### 2.1 缺失数据处理

#### 2.1.1 检测缺失值

在处理数据时，经常遇到数据集中的缺失值问题。缺失值会给数据分析和建模带来困难，因此在分析前识别这些缺失值是非常关键的。在Pandas中，我们可以使用 `isnull()` 或 `notnull()` 函数来检测数据中的缺失值。

import pandas as pd

# 示例数据集
data = {'A': [1, None, 3, 4], 'B': [5, 6, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检测缺失值
missing = df.isnull()
print(missing)

上面的代码创建了一个包含缺失值的DataFrame，并使用 `isnull()` 函数检测了这些值。输出结果将是一个布尔型DataFrame，其中`True`表示缺失值，`False`表示非缺失值。

检测到缺失值后，我们通常会根据数据的性质和分析需求来决定填充缺失值、删除这些值，或者保異它们不做任何处理。

#### 2.1.2 缺失数据填充和删除

处理缺失数据通常有以下两种方法：

- 填充缺失值，可以使用 `fillna()` 函数，通过替换为某个固定值，或者使用插值等方法来估算缺失值。
- 删除含有缺失值的行或列，可以使用 `dropna()` 函数。

# 填充缺失值，这里我们使用列的平均值来填充
df_filled = df.fillna(df.mean())
print(df_filled)

# 删除含有缺失值的行
df_dropped = df.dropna(axis=0)
print(df_dropped)

# 删除含有缺失值的列
df_dropped_col = df.dropna(axis=1)
print(df_dropped_col)

在这个例子中，我们用平均值填充了缺失值，然后删除了含有缺失值的行和列。`fillna()` 和 `dropna()` 函数都提供了丰富的参数，允许我们对填充和删除过程进行细粒度的控制。

### 2.2 数据合并和重组

#### 2.2.1 数据连接与合并

数据合并是数据分析中一项重要的任务，Pandas提供了一个强大的功能：`merge()`，用于执行数据库风格的数据连接操作。

# 创建另一个DataFrame用于合并
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'C': [5, 6, 7, 8]})

# 按照'A'列合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df, df2, on='A')
print(merged_df)

在上述示例中，我们通过共同的列 'A' 将两个DataFrame连接起来。`merge()`函数可以指定不同的合并类型（如：'inner'，'outer'，'left'，'right'），以控制如何处理两个数据集中的键。

#### 2.2.2 数据重塑与转置

有时候，我们需要根据分析的需求改变DataFrame的形状，此时可以使用 `pivot()`、`melt()` 或者 `transpose()` 函数。

# 转置DataFrame
transposed_df = df.T
print(transposed_df)

# 使用pivot()函数重塑数据
pivot_df = df.pivot(index='A', columns='B', values='C')
print(pivot_df)

`pivot()` 函数通过将某列的值设置为新的索引、列名或者数据值来重塑DataFrame。而`melt()`函数则相反，它将DataFrame的宽格式转换为长格式。

### 2.3 数据筛选和过滤

#### 2.3.1 基于条件的筛选

在数据处理过程中，我们经常需要基于特定条件来筛选数据。Pandas提供了 `query()` 和 `loc[]` 方法来实现这一功能。

# 使用query()方法进行条件筛选
filtered_by_query = df.query('A > 2')
print(filtered_by_query)

# 使用loc[]方法进行条件筛选
filtered_by_loc = df.loc[df['A'] > 2]
print(filtered_by_loc)

`query()` 方法允许我们使用字符串形式的表达式来指定筛选条件，这在复杂筛选中非常有用。`loc[]` 方法则通过指定行标签和列名来进行数据选择，它是基于标签的索引方法。

#### 2.3.2 使用apply函数进行复杂操作

当我们需要对DataFrame的列执行复杂的操作时，可以使用 `apply()` 函数。

# 使用apply函数对'A'列的数据应用一个lambda函数
result = df['A'].apply(lambda x: x**2)
print(result)

在这个例子中，我们对列 'A' 中的每个元素应用了平方函数。`apply()` 函数可以应用于行或列，也可以用于对整个DataFrame应用函数。

这些数据清洗技巧是Pandas强大数据处理能力的重要组成部分。通过熟练地运用这些技巧，我们能够有效地准备数据集以进行更深入的分析。在接下来的章节中，我们会探讨Pandas在数据可视化方面的应用，以及如何运用Pandas解决实际问题中的高级应用。

# 3. Pandas数据可视化技巧

## 3.1 基础图表绘制

Pandas库不仅仅提供了强大的数据结构和数据处理功能，它还内置了绘图工具，基于matplotlib库，使得数据可视化变得简单而高效。在本节中，我们将深入了解如何使用Pandas绘制基础图表。

### 3.1.1 折线图、柱状图和饼图

在数据分析的过程中，我们经常需要使用不同的图表来展示数据的特征和趋势。Pandas提供了一种简便的方式，直接通过 `.plot()` 方法绘制这些常见的图表。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = {'Year': [2018, 2019, 2020, 2021],
        'Sales': [100, 120, 130, 150],
        'Profit': [20, 25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
df.plot(x='Year', y=['Sales', 'Profit'], kind='line')

# 绘制柱状图
df.plot(x='Year', y='Sales', kind='bar')

# 绘制饼图
df.plot(y='Profit', kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含销售和