一.常用的统计学函数
| 函数名称 | 描述说明 |
|---|---|
| count() | 统计某个非空值的数量 |
| sum() | 求和 |
| mean() | 求均值 |
| median() | 求中位数 |
| std() | 求标准差 |
| min() | 求最小值 |
| max() | 求最大值 |
| abs() | 求绝对值 |
| prod() | 求所有数值的乘积 |
以上函数可通过axis参数来调节列/行/总体
注意：numpy的方差默认为总体方差，pandas默认为样本方差（N-1）
二.重置索引
重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配，返回一个新对象
语法：
DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=np.nan, limit=None, tolerance=None)
比较重要参数：
- lables ：传入数组或列表
- index ：新行索引标签
- columns ：新列索引标签
- axis：指定索引轴 0/行 1/列
案例：
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])# 重新索引行
new_index = ['a', 'b', 'c', 'd']
df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)# 重新索引列
new_columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df_reindexed = df.reindex(columns=new_columns)
print(df_reindexed)三.遍历
3.1series遍历
在pandas基础里面可学习
3.2DataFrame遍历
如直接用for循环遍历dataframe得到的为列标签
3.2.1遍历行
itertuples() 方法用于遍历 DataFrame 的行，返回一个包含行数据的命名元组
如itertuples(index=False)则可以忽略索引
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])# 使用 itertuples() 遍历行
for row in df.itertuples():print(row)for i in row:print(i)
#输出：
Pandas(Index='a', A=1, B=4, C=7)
a
1
4
7
Pandas(Index='b', A=2, B=5, C=8)
b
2
5
8
Pandas(Index='c', A=3, B=6, C=9)
c
3
6
93.2.2遍历列
items() 方法用于遍历 DataFrame 的列，返回一个包含列名和列数据的迭代器
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])# 使用 items() 遍历列
for column_name, column_data in df.items():print(f"Column Name: {column_name}, Column Data: {column_data}")
#输出：
Column Name: A, Column Data: a 1
b 2
c 3
Name: A, dtype: int64
Column Name: B, Column Data: a 4
b 5
c 6
Name: B, dtype: int64
Column Name: C, Column Data: a 7
b 8
c 9
Name: C, dtype: int643.2.3使用属性遍历
loc 和 iloc 方法可以用于按索引或位置遍历 DataFrame 的行和列
可直接用嵌套循环直接访问每个元素，loc与iloc的使用在pandas基础里存在
四.排序
4.1sort_index
sort_index 方法用于对 DataFrame 或 Series 的索引进行排序
语法：
DataFrame.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=False)
Series.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=False)
参数：
- ascending：布尔值，指定是升序排序（True）还是降序排序（False）
- inplace：布尔值，指定是否在原地修改数据。如果为 True，则会修改原始数据；如果为 False，则返回一个新的排序后的对象
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['b', 'c', 'a'])# 按行索引标签排序，不对对应的值排序
df_sorted = df.sort_index()
#输出：A B C
a 3 6 9
b 1 4 7
c 2 5 84.2sort_values
sort_values 方法用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行排序
语法：
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
参数：
-
by：指定要排序的列。
-
axis： 0按行排序 1按列排序。
-
ascending：布尔值或布尔值列表，指定是升序排序（True）还是降序排序（False）。可以为每个列指定不同的排序方向。
-
inplace：布尔值，指定是否在原地修改数据。如果为 True，则会修改原始数据；如果为 False，则返回一个新的排序后的对象。
-
kind：排序算法。默认为 'quicksort'，也可以选择 'mergesort'(归并排序) 或 'heapsort'(堆排序)。
-
na_position：指定缺失值（NaN）的位置。可以是 'first' 或 'last'。
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [3, 2, 1],'B': [6, 5, 4],'C': [9, 8, 7]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['b', 'c', 'a'])# 按列 'A' 排序
df_sorted = df.sort_values(by='A')
print(df_sorted)# 按列 'A' 和 'B' 排序
df_sorted = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(df_sorted)# A B C
a 1 4 7
c 2 5 8
b 3 6 9A B C
a 1 4 7
c 2 5 8
b 3 6 9五.去重
drop_duplicates 方法用于删除 DataFrame 或 Series 中的重复行或元素
语法：
drop_duplicates(by=None, subset=None, keep='first', inplace=False)
Series.drop_duplicates(keep='first', inplace=False)
参数：
-
by：用于标识重复项的列名或列名列表。如果未指定，则使用所有列。（数据多情况下）
-
subset：与 by 类似，但用于指定列的子集。
-
keep：指定如何处理重复项。可以是：
-
'first'：保留第一个出现的重复项（默认值）。
-
'last'：保留最后一个出现的重复项。
-
False：删除所有重复项。
-
-
inplace：布尔值，指定是否在原地修改数据。如果为 True，则会修改原始数据；如果为 False，则返回一个新的删除重复项后的对象。
def eight():# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1, 2, 2, 3],'B': [4, 5, 5, 6],'C': [7, 8, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 删除所有列的重复行，默认保留第一个出现的重复项df_unique = df.drop_duplicates()print(df_unique)# 删除重复行，保留最后一个出现的重复项df_unique = df.drop_duplicates(keep='last')print(df_unique)eight()'''A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
3 3 6 9A B C
0 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9
'''六.分组
6.1groupby
groupby，你可以将数据集按照某个列（或多个列）的值分组（重要）
语法：
DataFrame.groupby(by, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs) **返回一个DataFramegroupby对象**
参数：
-
by：用于分组的列名或列名列表。
-
axis：指定沿着哪个轴进行分组。默认为 0，表示按行分组。
-
level：用于分组的 MultiIndex 的级别。
-
as_index：布尔值，指定分组后索引是否保留。如果为 True，则分组列将成为结果的索引；如果为 False，则返回一个列包含分组信息的 DataFrame。
-
sort：布尔值，指定在分组操作中是否对数据进行排序。默认为 True。
-
group_keys：布尔值，指定是否在结果中添加组键。
-
squeeze：布尔值，如果为 True，并且分组结果返回一个元素，则返回该元素而不是单列 DataFrame。
-
observed：布尔值，如果为 True，则只考虑数据中出现的标签。
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}df = pd.DataFrame(data)# 按列 'A' 分组grouped = df.groupby('A')# 查看分组结果for name, group in grouped:print(f"Group: {name}")print(group)print()mean = df.groupby(['A']).mean()print(mean)#输出：C DA bar 4.0 40.0foo 4.8 48.0mean = grouped['C'].mean() #直接选取c列 print(mean)#输出：Abar 4.0foo 4.86.2filter
通过 filter() 函数可以实现数据的筛选
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}df = pd.DataFrame(data)# 按列 'A' 分组，并过滤掉列 'C' 的平均值小于 4 的组
filtered = df.groupby('A').filter(lambda x: x['C'].mean() >= 4)print(filtered)七.合并
merge 函数用于将两个 DataFrame 对象根据一个或多个键进行合并，类似于 SQL 中的 JOIN 操作
语法：
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
参数：根据需要参考
-
left：左侧的 DataFrame 对象。
-
right：右侧的 DataFrame 对象。
-
how：合并方式，可以是 'inner'、'outer'、'left' 或 'right'。默认为 'inner'。
-
'inner'：内连接，返回两个 DataFrame 共有的键。
-
'outer'：外连接，返回两个 DataFrame 的所有键。
-
'left'：左连接，返回左侧 DataFrame 的所有键，以及右侧 DataFrame 匹配的键。
-
'right'：右连接，返回右侧 DataFrame 的所有键，以及左侧 DataFrame 匹配的键。
-
-
on：用于连接的列名。如果未指定，则使用两个 DataFrame 中相同的列名。
-
left_on 和 right_on：分别指定左侧和右侧 DataFrame 的连接列名。
-
left_index 和 right_index：布尔值，指定是否使用索引作为连接键。
-
sort：布尔值，指定是否在合并后对结果进行排序。
-
suffixes：一个元组，指定当列名冲突时，右侧和左侧 DataFrame 的后缀。
-
copy：布尔值，指定是否返回一个新的 DataFrame。如果为 False，则可能修改原始 DataFrame。
-
indicator：布尔值，如果为 True，则在结果中添加一个名为 __merge 的列，指示每行是如何合并的。
-
validate：验证合并是否符合特定的模式。
import pandas as pd
#左连接# 创建两个示例 DataFrame
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
})right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K4'],'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']
})# 左连接，以左侧表为准
result = pd.merge(left, right, on='key', how='left')print(result)
# 输出：key A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 C2 D2
3 K3 A3 B3 NaN NaN八.随机抽样
语法：
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
参数：
-
n：要抽取的行数
-
frac：抽取的比例，比如 frac=0.5，代表抽取总体数据的50%
-
replacer：布尔值参数，表示是否以有放回抽样的方式进行选择，默认为 False，取出数据后不再放回
-
weights：可选参数，代表每个样本的权重值，参数值是字符串或者数组
-
random_state：可选参数，控制随机状态，默认为 None，表示随机数据不会重复；若为 1 表示会取得重复数据
-
axis：表示在哪个方向上抽取数据(axis=1 表示列/axis=0 表示行)
import pandas as pddef eleven():df = pd.DataFrame({"company": ['百度', '阿里', '腾讯'],"salary": [43000, 24000, 40000],"age": [25, 35, 49]})print('随机选择两行：')print(df.sample(n=2, axis=0))print('随机选择一列：')print(df.sample(n=1, axis=1))print('总体的50%：')print(df.sample(axis=0, frac=0.5))eleven()'''随机选择两行：company salary age
0 百度 43000 25
1 阿里 24000 35
随机选择一列：company
0 百度
1 阿里
2 腾讯
总体的50%：company salary age
0 百度 43000 25
1 阿里 24000 35'''九.空值处理
| 函数名 | 语法 | 说明 |
| isnull()/notnull() | df.isnull() | isnull()用于检测 DataFrame 或 Series 中的空值，返回一个布尔值的 DataFrame 或 Series。notnull()相反 |
| fillna() | df.fillna(0) | fillna() 方法用于填充 DataFrame 或 Series 中的空值 |
| dropna() | df.dropna() | dropna() 方法用于删除 DataFrame 或 Series 中的空值 |
十.读取csv文件
CSV（Comma-Separated Values）其文件以纯文本形式存储表格数据
| 函数名 | 语法 | 说明 |
| to_csv() | df.to_csv('output.csv', index=False) | to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件 |
| read_csv() | df = pd.read_csv('output.csv') | read_csv() 表示从 CSV 文件中读取数据，并创建 DataFrame 对象 |
括号里的为文件路径
十一.绘图（需要再用）
Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用，Pandas 对 Matplotlib 绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口，通过调用该接口可以实现常用的绘图操作，主要利用了 Matplotlib 库的 plot() 方法
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 25, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)# 绘制折线图
df.plot(kind='line')
# 显示图表
plt.show()# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar')
# 显示图表
plt.show()# 绘制直方图
df['A'].plot(kind='hist')
# 显示图表
plt.show()# 绘制散点图
df.plot(kind='scatter', x='A', y='B')
# 显示图表
plt.show()
 "OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()")
