Python 使用pandas实现查询和统计示例详解

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Amy'],
      'age': [18, 19, 20, 21],
      'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 选取 'name' 属性
df['name']
# 选取 'age' 和 'gender' 属性
df[['age', 'gender']]

# 通过位置索引选取第一行数据
df.iloc[0]
# 通过位置索引选取第一行和第二行数据
df.iloc[0:2]

# 选取年龄大于等于 20 的记录
df[df['age'] >= 20]
# 选取性别为女的记录
df[df['gender'] == 'F']

# 统计数值型数据的基本描述性统计信息
df.describe()
# 统计各属性的非空值数量
df.count()
# 统计各属性的平均值
df.mean()
# 统计各属性的方差
df.var()
# 统计各属性的标准差
df.std()

# 按照性别分组，统计年龄均值
df.groupby('gender')['age'].mean()
# 按照性别和年龄分组，统计人数
df.groupby(['gender', 'age'])['name'].count()

# 构造一个交叉表，统计不同性别和年龄的人数
pd.crosstab(df['gender'], df['age'])

df.sort_values(by='age')

df.sort_values(by='age', ascending=False)

# 聚合函数：求和、均值、中位数、最大值、最小值
df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min])

# 统计年龄平均值
df['age'].mean()
# 统计年龄总和
df['age'].sum()
# 统计年龄最大值
df['age'].max()

# 返回一个布尔型 DataFrame，表明各元素是否为缺失值
df.isnull()

# 删除所有含有缺失值的行
df.dropna()
# 删除所有含有缺失值的列
df.dropna(axis=1)

# 将缺失值使用 0 填充
df.fillna(0)

# 根据所有列值的重复性进行去重
df.drop_duplicates()
# 根据指定列值的重复性进行去重
df.drop_duplicates(subset=['name', 'age'])

# 对 'name' 列进行去重
df['name'].drop_duplicates()

# 创建一个新的 DataFrame
other_data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Amy'],
            'score': [80, 90, 85, 95]}
other_df = pd.DataFrame(other_data)
# 将两个 DataFrame 在列上合并
pd.concat([df, other_df], axis=1)

# 创建一个新的 DataFrame
other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'],
            'age': [19, 20],
            'gender': ['F', 'M']}
other_df = pd.DataFrame(other_data)
# 将两个 DataFrame 在行上合并
pd.concat([df, other_df], axis=0)

# 统计不同性别和年龄的人数，以 'gender' 为行、'age' 为列，'name' 计数
pd.pivot_table(df, values='name', index='gender', columns='age', aggfunc='count')