主要用到的工具：Pandas 、fuzzywuzzy
Pandas:是基于numpy的一種工具，專門為分析大量數(shù)據(jù)而生，它包含大量的處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法，
以下為pandas中文API：
縮寫和包導(dǎo)入
在這個速查手冊中，我們使用如下縮寫：
df：任意的Pandas DataFrame對象
s：任意的Pandas Series對象
同時我們需要做如下的引入：
import pandas as pd
import numpy as np
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_csv(filename)：從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_table(filename)：從限定分隔符的文本文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_excel(filename)：從Excel文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_sql(query, connection_object)：從SQL表/庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_json(json_string)：從JSON格式的字符串導(dǎo)入數(shù)據(jù)
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()：從你的粘貼板獲取內(nèi)容，并傳給read_table()
pd.DataFrame(dict)：從字典對象導(dǎo)入數(shù)據(jù)，Key是列名，Value是數(shù)據(jù)
導(dǎo)出數(shù)據(jù)
df.to_csv(filename)：導(dǎo)出數(shù)據(jù)到CSV文件
df.to_excel(filename)：導(dǎo)出數(shù)據(jù)到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式導(dǎo)出數(shù)據(jù)到文本文件
創(chuàng)建測試對象
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：創(chuàng)建20行5列的隨機(jī)數(shù)組成的DataFrame對象
pd.Series(my_list)：從可迭代對象my_list創(chuàng)建一個Series對象
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一個日期索引
查看、檢查數(shù)據(jù)
df.head(n)：查看DataFrame對象的前n行
df.tail(n)：查看DataFrame對象的最后n行
df.shape()：查看行數(shù)和列數(shù)
df.info()：查看索引、數(shù)據(jù)類型和內(nèi)存信息
df.describe()：查看數(shù)值型列的匯總統(tǒng)計(jì)
s.value_counts(dropna=False)：查看Series對象的唯一值和計(jì)數(shù)
df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame對象中每一列的唯一值和計(jì)數(shù)
數(shù)據(jù)選取
df[col]：根據(jù)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]：按位置選取數(shù)據(jù)
s.loc['index_one']：按索引選取數(shù)據(jù)
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一個元素
df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以數(shù)據(jù)
df.query('[1, 2] not in c'): 返回c列中不包含1，2的其他數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)清理
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：檢查DataFrame對象中的空值，并返回一個Boolean數(shù)組
pd.notnull()：檢查DataFrame對象中的非空值，并返回一個Boolean數(shù)組
df.dropna()：刪除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：刪除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：刪除所有小于n個非空值的行
df.fillna(x)：用x替換DataFrame對象中所有的空值
s.astype(float)：將Series中的數(shù)據(jù)類型更改為float類型
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'})：選擇性更改列名
df.set_index('column_one')：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
數(shù)據(jù)處理：Filter、Sort和GroupBy
df[df[col] > 0.5]：選擇col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序數(shù)據(jù)，默認(rèn)升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列數(shù)據(jù)
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列數(shù)據(jù)
df.groupby(col)：返回一個按列col進(jìn)行分組的Groupby對象
df.groupby([col1,col2])：返回一個按多列進(jìn)行分組的Groupby對象
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1進(jìn)行分組后，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：創(chuàng)建一個按列col1進(jìn)行分組，并計(jì)算col2和col3的最大值的數(shù)據(jù)透視表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分組的所有列的均值
data.apply(np.mean)：對DataFrame中的每一列應(yīng)用函數(shù)np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：對DataFrame中的每一行應(yīng)用函數(shù)np.max
數(shù)據(jù)合并
df1.append(df2)：將df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：將df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：對df1的列和df2的列執(zhí)行SQL形式的join
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
df.describe()：查看數(shù)據(jù)值列的匯總統(tǒng)計(jì)
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列與列之間的相關(guān)系數(shù)
df.count()：返回每一列中的非空值的個數(shù)
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位數(shù)
df.std()：返回每一列的標(biāo)準(zhǔn)差
以下為數(shù)據(jù)處理的代碼：
#!/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']) #對state這一列做枚舉
def find_state_code(row):
if row['state'] != 0: # 如果這個state的名字存在，就用state的名字與states列表中的值選擇一個最接近的，如果小于80分，直接舍棄，大于80才返回
print(process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80))
def capital(str): # 把str這個字符串，第一個字母大寫，其余小寫
return str.capitalize()
def correct_state(row):
if row['state'] != 0: # 如果這個state的名字存在，就用state的名字與states列表中的值選擇一個最接近的，如果小于80分，直接舍棄，大于80才返回
state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)
if state: # 如果為真，則找到了一個相關(guān)性的州名
state_name = state[0] # 選擇用找到的這個州名數(shù)據(jù)
return ' '.join(map(capital, state_name.split(' '))) # 先按空格分開（有的州名中間有空格）單詞，然后每個單詞首字母大寫
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] # 返回這個州名的value，即縮寫
return ''
if __name__ == "__main__":
pd.set_option('display.width', 200) # 橫向最多顯示多少個字符， 一般80不適合橫向的屏幕，平時多用200.
data = pd.read_excel('sales.xlsx', sheetname='sheet1', header=0) # 讀取excel表
print('data.head() = \n', data.head()) # 默認(rèn)顯示前五行
print('data.tail() = \n', data.tail()) # tail顯示后五行
print('data.dtypes = \n', data.dtypes) # 數(shù)據(jù)類型
print('data.columns = \n', data.columns)# 顯示第一行行名
for c in data.columns:
print(c, end=' ') # 輸出第一行行名，中間以空格隔開
print() #相當(dāng)于回車
data['total'] = data['Jan'] + data['Feb'] + data['Mar'] # Jan、Feb、Mar三列的值相加得到一個total
print(data.head())
print(data['Jan'].sum()) # Jan這一列的值相加
print(data['Jan'].min()) # Jan這一列的最小值
print(data['Jan'].max()) # Jan這一列的最大值
print(data['Jan'].mean()) # Jan這一列的平均值
print('=============')
# 添加一行
s1 = data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum() # s1包含四個值，分別是這四列的和
print(s1)
s2 = pd.DataFrame(data=s1)
print(s2)
print(s2.T)
print(s2.T.reindex(columns=data.columns)) # 將s2進(jìn)行轉(zhuǎn)置輸出
# 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時對每一列做變換，axis=1時對每一行做變換
# 事先寫好以state為單位的編碼字典
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拿出來放到states列表中
print(fuzz.ratio('Python Package', 'PythonPackage')) #計(jì)算Python Package與PythonPackage的相似度
print(process.extract('Mississippi', states)) # Mississippi與states中哪個最接近，并且列出相似比，不考慮大小寫
print(process.extract('Mississipi', states, limit=1)) # limit=1代表只取最接近的一個
print(process.extractOne('Mississipi', states)) # extractOne代表只取最接近的一個
data.apply(find_state_code, axis=1) #apply表示對每一行（axis=1）的數(shù)據(jù)做find_state_code的變換
print('Before Correct State:\n', data['state']) # 打印修改之前的state
data['state'] = data.apply(correct_state, axis=1) # 檢測每一行，并對其修改
print('After Correct State:\n', data['state'])
data.insert(5, 'State Code', np.nan) # 插入State Code這一列，為這一列州名的縮寫
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()) # 按州名縮寫劃分，并將同樣州名的數(shù)字相加
print('Short Columns:\n')
print(data[['State Code', 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].groupby('State Code').sum())
# 寫入文件
data.to_excel('sales_result.xls', sheet_name='Sheet1', index=False)
補(bǔ)充：pandas基于多條件文本模糊查詢，list，str.contains()
針對文本的模糊查詢可以用str.contains()進(jìn)行，但是如果多條件呢，幾十個上百個，不能一個一個去查詢。
思路是
1.將多條件簡歷在一個列表里
2.通過列表推導(dǎo)式加str.contains()函數(shù)和sum()函數(shù)求和
3.通過loc篩選出我們需要的本文的內(nèi)容
創(chuàng)建
需要篩選的內(nèi)容words列表，之后進(jìn)行篩選、
下面顯示的是sum函數(shù)里的內(nèi)容的最后形式，1和2都相當(dāng)于True，0代表False
有時間寫一個更簡單的的另一種多條件模糊篩選。
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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