Pandas 模糊查询与替换的操作

主要用到的工具：Pandas 、fuzzywuzzy

Pandas:是基于numpy的一种工具，专门为分析大量数据而生，它包含大量的处理数据的函数和方法，

以下为pandas中文API：

缩写和包导入

在这个速查手册中，我们使用如下缩写：

df：任意的Pandas DataFrame对象

s：任意的Pandas Series对象

同时我们需要做如下的引入：

import pandas as pd

import numpy as np

导入数据

pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据

pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据

pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据

pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据

pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据

pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格

pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()

pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据

导出数据

df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件

df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件

df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表

df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件

创建测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象

pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象

df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引

查看、检查数据

df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行

df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行

df.shape()：查看行数和列数

df.info()：查看索引、数据类型和内存信息

df.describe()：查看数值型列的汇总统计

s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数

df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

数据选取

df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列

df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列

s.iloc[0]：按位置选取数据

s.loc['index_one']：按索引选取数据

df.iloc[0,:]：返回第一行

df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素

df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以数据

df.query('[1, 2] not in c'): 返回c列中不包含1，2的其他数据集

数据清理

df.columns = ['a','b','c']：重命名列名

pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组

pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组

df.dropna()：删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行

df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值

s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型

s.replace(1,'one')：用‘one'代替所有等于1的值

s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3

df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名

df.set_index('column_one')：更改索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引

数据处理：Filter、Sort和GroupBy

df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行

df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列

df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据

df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据

df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象

df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象

df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值

df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表

df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值

data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean

data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max

数据合并

df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部

df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

数据统计

df.describe()：查看数据值列的汇总统计

df.mean()：返回所有列的均值

df.corr()：返回列与列之间的相关系数

df.count()：返回每一列中的非空值的个数

df.max()：返回每一列的最大值

df.min()：返回每一列的最小值

df.median()：返回每一列的中位数

df.std()：返回每一列的标准差

以下为数据处理的代码：

#!/usr/bin/python
# -*- encoding: utf-8 
import numpy as np
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process 
 
def enum_row(row):
 print(row['state']) #对state这一列做枚举 
 
def find_state_code(row):
 if row['state'] != 0:  # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回
 print(process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)) 
 
def capital(str): # 把str这个字符串，第一个字母大写，其余小写
 return str.capitalize() 
 
def correct_state(row):
 if row['state'] != 0: # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回
 state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)
 if state: # 如果为真，则找到了一个相关性的州名
  state_name = state[0] # 选择用找到的这个州名数据
  return ' '.join(map(capital, state_name.split(' '))) # 先按空格分开（有的州名中间有空格）单词，然后每个单词首字母大写
 return row['state'] 
 
def fill_state_code(row):
 if row['state'] != 0:
 state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)
 if state:
  state_name = state[0]
  return state_to_code[state_name] # 返回这个州名的value，即缩写
 return '' 
 
if __name__ == "__main__":
 pd.set_option('display.width', 200) # 横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.
 data = pd.read_excel('sales.xlsx', sheetname='sheet1', header=0) # 读取excel表
 print('data.head() = \n', data.head()) # 默认显示前五行
 print('data.tail() = \n', data.tail()) # tail显示后五行
 print('data.dtypes = \n', data.dtypes) # 数据类型
 print('data.columns = \n', data.columns)# 显示第一行行名
 for c in data.columns:
 print(c, end=' ') # 输出第一行行名，中间以空格隔开
 print() #相当于回车
 data['total'] = data['Jan'] + data['Feb'] + data['Mar'] # Jan、Feb、Mar三列的值相加得到一个total
 print(data.head())
 print(data['Jan'].sum()) # Jan这一列的值相加
 print(data['Jan'].min()) # Jan这一列的最小值
 print(data['Jan'].max()) # Jan这一列的最大值
 print(data['Jan'].mean()) # Jan这一列的平均值
 
 print('=============')
 # 添加一行
 s1 = data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum() # s1包含四个值，分别是这四列的和
 print(s1)
 s2 = pd.DataFrame(data=s1)
 print(s2)
 print(s2.T)
 print(s2.T.reindex(columns=data.columns)) # 将s2进行转置输出
 # 即：
 s = pd.DataFrame(data=data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum()).T
 s = s.reindex(columns=data.columns, fill_value=0)
 print(s)
 data = data.append(s, ignore_index=True)
 data = data.rename(index={15:'Total'})
 print(data.tail())
 
 # apply的使用
 print('==============apply的使用==========')
 data.apply(enum_row, axis=1)  # axis=0时对每一列做变换，axis=1时对每一行做变换
 
 # 事先写好以state为单位的编码字典
 state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pacific": "AP", "GUAM": "GU",
   "KANSAS": "KS", "FLORIDA": "FL", "AMERICAN SAMOA": "AS", "NORTH CAROLINA": "NC", "HAWAII": "HI",
   "NEW YORK": "NY", "CALIFORNIA": "CA", "ALABAMA": "AL", "IDAHO": "ID",
   "FEDERATED STATES OF MICRONESIA": "FM",
   "Armed Forces Americas": "AA", "DELAWARE": "DE", "ALASKA": "AK", "ILLINOIS": "IL",
   "Armed Forces Africa": "AE", "SOUTH DAKOTA": "SD", "CONNECTICUT": "CT", "MONTANA": "MT",
   "MASSACHUSETTS": "MA",
   "PUERTO RICO": "PR", "Armed Forces Canada": "AE", "NEW HAMPSHIRE": "NH", "MARYLAND": "MD",
   "NEW MEXICO": "NM",
   "MISSISSIPPI": "MS", "TENNESSEE": "TN", "PALAU": "PW", "COLORADO": "CO",
   "Armed Forces Middle East": "AE",
   "NEW JERSEY": "NJ", "UTAH": "UT", "MICHIGAN": "MI", "WEST VIRGINIA": "WV", "WASHINGTON": "WA",
   "MINNESOTA": "MN", "OREGON": "OR", "VIRGINIA": "VA", "VIRGIN ISLANDS": "VI",
   "MARSHALL ISLANDS": "MH",
   "WYOMING": "WY", "OHIO": "OH", "SOUTH CAROLINA": "SC", "INDIANA": "IN", "NEVADA": "NV",
   "LOUISIANA": "LA",
   "NORTHERN MARIANA ISLANDS": "MP", "NEBRASKA": "NE", "ARIZONA": "AZ", "WISCONSIN": "WI",
   "NORTH DAKOTA": "ND",
   "Armed Forces Europe": "AE", "PENNSYLVANIA": "PA", "OKLAHOMA": "OK", "KENTUCKY": "KY",
   "RHODE ISLAND": "RI",
   "DISTRICT OF COLUMBIA": "DC", "ARKANSAS": "AR", "MISSOURI": "MO", "TEXAS": "TX", "MAINE": "ME"}
 states = list(state_to_code.keys()) # 把字典中的key拿出来放到states列表中
 print(fuzz.ratio('Python Package', 'PythonPackage')) #计算Python Package与PythonPackage的相似度
 print(process.extract('Mississippi', states)) # Mississippi与states中哪个最接近，并且列出相似比，不考虑大小写
 print(process.extract('Mississipi', states, limit=1)) # limit=1代表只取最接近的一个
 print(process.extractOne('Mississipi', states)) # extractOne代表只取最接近的一个
 data.apply(find_state_code, axis=1) #apply表示对每一行（axis=1）的数据做find_state_code的变换
 
 print('Before Correct State:\n', data['state']) # 打印修改之前的state
 data['state'] = data.apply(correct_state, axis=1) # 检测每一行，并对其修改
 print('After Correct State:\n', data['state'])
 data.insert(5, 'State Code', np.nan) # 插入State Code这一列，为这一列州名的缩写
 data['State Code'] = data.apply(fill_state_code, axis=1)
 print(data)
 
 # group by
 print('==============group by================')
 print(data.groupby('State Code'))
 print('All Columns:\n')
 print(data.groupby('State Code').sum()) # 按州名缩写划分，并将同样州名的数字相加
 print('Short Columns:\n')
 print(data[['State Code', 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].groupby('State Code').sum())
 
 # 写入文件
 data.to_excel('sales_result.xls', sheet_name='Sheet1', index=False)

补充：pandas基于多条件文本模糊查询，list，str.contains()

针对文本的模糊查询可以用str.contains()进行，但是如果多条件呢，几十个上百个，不能一个一个去查询。

思路是

1.将多条件简历在一个列表里

2.通过列表推导式加str.contains()函数和sum()函数求和

3.通过loc筛选出我们需要的本文的内容

创建

需要筛选的内容words列表，之后进行筛选、

下面显示的是sum函数里的内容的最后形式，1和2都相当于True，0代表False

有时间写一个更简单的的另一种多条件模糊筛选。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。