数据分析

info

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。Python 的数据分析生态系统以三大核心库为基础：

NumPy：提供高性能的多维数组对象和数学运算能力
Pandas：提供灵活的数据结构（DataFrame/Series）和数据操作工具
Matplotlib/Pyecharts：提供强大的数据可视化能力

这三个库相互配合，构成了 Python 数据分析的完整工作流：数据处理 → 数据分析 → 数据可视化。

import numpy as np      # 数值计算
import pandas as pd     # 数据处理
import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化

NumPy

NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）和用于处理这些数组的工具。

NumPy 的核心优势：

高效的数组运算：底层用 C 实现，比 Python 列表快 10-100 倍
广播机制：不同形状的数组也能进行运算
丰富的数学函数：线性代数、傅里叶变换、随机数生成等
生态系统基石：Pandas、SciPy、Scikit-learn 等都基于 NumPy

基础入门

导入和创建数组

# 推荐的导入方式
import numpy as np

# 其他导入方式（不推荐）
import numpy                    # 需要写 numpy.array，太长
from numpy import *             # 污染命名空间
from numpy import array, sin    # 只导入部分函数

tip

推荐使用 import numpy as np，这是 NumPy 官方文档和社区的标准约定。

为什么使用 NumPy 而不是 Python 列表？

# Python 列表的局限性
a = [1, 2, 3]
# a + 1  # TypeError: 列表不支持与整数相加

# 需要使用列表推导式
b = [x + 1 for x in a]
print(b)  # [2, 3, 4]

# NumPy 数组支持向量化运算
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a + 1
print(b)  # [2 3 4]

# 数组间的运算（对应元素）
c = a + b
print(c)  # [3 5 7]

# 对应元素相乘
print(a * b)  # [2 6 12]

# 对应元素乘方
print(a ** b)  # [1 8 81]

tip

NumPy 的性能优势：

# Python 列表：需要循环
result = []
for i in range(1000000):
    result.append(i * 2)

# NumPy：向量化运算，快 10-100 倍
arr = np.arange(1000000)
result = arr * 2

数组属性

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

# 查看形状（返回元组，每个元素代表该维度的元素数目）
print(a.shape)   # (2, 3) - 2行3列

# 查看总元素数
print(a.size)    # 6

# 查看维度
print(a.ndim)    # 2

# 查看数据类型
print(a.dtype)   # int64 或 int32

# 查看每个元素的字节大小
print(a.itemsize)  # 8 (64位整数)

tip

常用属性速查：

shape：数组形状，如 (3, 4) 表示3行4列
size：总元素个数
ndim：维度数（1维、2维、3维...）
dtype：数据类型（int64, float64等）
itemsize：每个元素占用的字节数

创建数组的多种方式

import numpy as np

# 从列表创建
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a)  # [1 2 3 4]

# 从元组创建
b = np.array((1, 2, 3, 4))
print(b)  # [1 2 3 4]

# 创建二维数组
c = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(c)
# [[1 2]
#  [3 4]]

# 指定数据类型
d = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
print(d)  # [1. 2. 3.]

# 创建全零数组
zeros = np.zeros((2, 3))
print(zeros)
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

# 创建全一数组
ones = np.ones((2, 3))
print(ones)
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]

# 创建单位矩阵
eye = np.eye(3)
print(eye)
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]]

# 创建指定值的数组
full = np.full((2, 3), 7)
print(full)
# [[7 7 7]
#  [7 7 7]]

数组索引和切片

一维数组索引

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 基本索引
print(a[0])    # 1 - 第一个元素
print(a[-1])   # 5 - 最后一个元素

# 切片（左闭右开）
print(a[:2])   # [1 2] - 前两个元素
print(a[2:])   # [3 4 5] - 从第3个到最后
print(a[1:4])  # [2 3 4] - 第2到第4个
print(a[::2])  # [1 3 5] - 步长为2
print(a[::-1]) # [5 4 3 2 1] - 反转

# 修改元素
a[0] = 100
print(a)  # [100 2 3 4 5]

多维数组索引

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
              [10, 11, 12, 13, 14, 15],
              [20, 21, 22, 23, 24, 25],
              [30, 31, 32, 33, 34, 35],
              [40, 41, 42, 43, 44, 45],
              [50, 51, 52, 53, 54, 55]])

# 访问单个元素
print(a[0, 3])   # 3 - 第0行第3列

# 访问整行
print(a[0])      # [ 0  1  2  3  4  5]

# 访问整列
print(a[:, 2])   # [ 2 12 22 32 42 52]

# 行切片
print(a[0:2])    # 前两行
# [[ 0  1  2  3  4  5]
#  [10 11 12 13 14 15]]

# 列切片
print(a[:, 3:5]) # 所有行的第3-4列
# [[ 3  4]
#  [13 14]
#  [23 24]
#  [33 34]
#  [43 44]
#  [53 54]]

# 组合切片
print(a[0, 3:5])    # 第0行的第3-4列  [3 4]
print(a[4:, 4:])    # 最后两行的最后两列
# [[44 45]
#  [54 55]]

# 步长切片
print(a[2::2, ::2]) # 从第2行开始每隔一行，每隔一列
# [[20 22 24]
#  [40 42 44]]

warning

切片与引用： NumPy 数组的切片是引用，不是复制！修改切片会影响原数组。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[2:4]      # b 是 a 的视图
b[0] = 100      # 修改 b
print(a)        # [  1   2 100   4   5] - a 也被修改了！

# 使用 copy() 创建副本
c = a[2:4].copy()
c[0] = 200
print(a)        # [  1   2 100   4   5] - a 不受影响

花式索引

使用数组或列表作为索引：

import numpy as np

a = np.arange(0, 80, 10)  # [ 0 10 20 30 40 50 60 70]

# 使用索引数组
indices = [1, 2, -3]
print(a[indices])  # [10 20 50]

# 使用索引列表
print(a[[0, 2, 4]])  # [ 0 20 40]

# 多维数组的花式索引
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# 选择第0行和第2行
print(a[[0, 2]])
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 8  9 10 11]]

# 选择特定的行列组合
rows = [0, 1, 2]
cols = [1, 2, 3]
print(a[rows, cols])  # [ 1  6 11]

布尔索引

使用布尔数组进行条件筛选：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 创建布尔mask
mask = a > 5
print(mask)
# [False False False False False  True  True  True  True  True]

# 使用布尔索引
print(a[mask])  # [ 6  7  8  9 10]

# 直接使用条件
print(a[a > 5])      # [ 6  7  8  9 10]
print(a[a % 2 == 0]) # [ 2  4  6  8 10] - 偶数

# 组合条件
print(a[(a > 3) & (a < 8)])  # [4 5 6 7]
print(a[(a < 3) | (a > 8)])  # [ 1  2  9 10]

# 修改满足条件的元素
a[a > 5] = 0
print(a)  # [1 2 3 4 5 0 0 0 0 0]

tip

布尔运算符：

&：与（and）
|：或（or）
~：非（not）

注意要使用 & 和 |，而不是 and 和 or，并且需要用括号！

where 函数

where 函数返回满足条件的元素索引：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 4, 6, 8])

# 查找满足条件的索引
indices = np.where(a > 2)
print(indices)  # (array([2, 3, 4]),)
print(indices[0])  # [2 3 4]

# 使用索引取值
print(a[indices])  # [4 6 8]

# 二维数组的 where
a = np.array([[0, 12, 5, 20],
              [1, 2, 11, 15]])
rows, cols = np.where(a > 10)
print(rows)  # [0 0 1 1]
print(cols)  # [1 3 2 3]
print(a[rows, cols])  # [12 20 11 15]

# where 的三元运算用法
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.where(a > 3, '大', '小')
print(result)  # ['小' '小' '小' '大' '大']

数组运算

基本数学运算

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])

# 加法
print(a + b)     # [11 22 33 44]
print(a + 10)    # [11 12 13 14] - 广播

# 减法
print(b - a)     # [ 9 18 27 36]
print(a - 1)     # [0 1 2 3]

# 乘法（对应元素）
print(a * b)     # [ 10  40  90 160]
print(a * 2)     # [2 4 6 8]

# 除法
print(b / a)     # [10. 10. 10. 10.]
print(a / 2)     # [0.5 1.  1.5 2. ]

# 整除
print(b // a)    # [10 10 10 10]

# 求余
print(b % a)     # [0 0 0 0]

# 幂运算
print(a ** 2)    # [ 1  4  9 16]
print(2 ** a)    # [ 2  4  8 16]

广播机制

广播（Broadcasting）允许不同形状的数组进行运算：

import numpy as np

# 一维和标量
a = np.array([1, 2, 3])
print(a + 10)  # [11 12 13]

# 二维和一维
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
b = np.array([10, 20, 30])
print(a + b)
# [[11 22 33]
#  [14 25 36]]

# 二维和列向量
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
b = np.array([[10],
              [20]])
print(a + b)
# [[11 12 13]
#  [24 25 26]]

# 理解广播规则
# 规则1：如果两个数组维度不同，较小维度数组会在前面补1
# 规则2：如果某个维度大小不同，大小为1的会被"拉伸"以匹配另一个

tip

广播规则简记：

如果两个数组形状在某个维度上一致或其中一个为1，则兼容
维度数较小的数组会在前面补1
输出形状是每个维度的最大值

a: (3, 4)      b: (4,)     -> (3, 4)
a: (3, 1)      b: (3, 4)   -> (3, 4)
a: (2, 3, 4)   b: (3, 1)   -> (2, 3, 4)

通用函数（ufunc）

import numpy as np

a = np.array([1, 4, 9, 16])

# 数学函数
print(np.sqrt(a))      # [1. 2. 3. 4.] - 平方根
print(np.square(a))    # [  1  16  81 256] - 平方
print(np.exp(a))       # [2.71828183e+00 5.45981500e+01 ...]
print(np.log(a))       # [0.         1.38629436 2.19722458 2.77258872]
print(np.log10(a))     # [0.         0.60205999 0.95424251 1.20411998]

# 三角函数
angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
print(np.sin(angles))  # [ 0.0000000e+00  1.0000000e+00  1.2246468e-16]
print(np.cos(angles))  # [ 1.000000e+00  6.123234e-17 -1.000000e+00]
print(np.tan(angles))  # [ 0.00000000e+00  1.63312394e+16 -1.22464680e-16]

# 取整函数
a = np.array([1.2, 2.5, 3.7, 4.9])
print(np.floor(a))     # [1. 2. 3. 4.] - 向下取整
print(np.ceil(a))      # [2. 3. 4. 5.] - 向上取整
print(np.round(a))     # [1. 2. 4. 5.] - 四舍五入

# 绝对值
a = np.array([-1, -2, 3, -4])
print(np.abs(a))       # [1 2 3 4]
print(np.absolute(a))  # [1 2 3 4] - 同上

# 符号函数
print(np.sign(a))      # [-1 -1  1 -1]

聚合函数

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

# 求和
print(np.sum(a))        # 21 - 所有元素求和
print(a.sum())          # 21 - 同上
print(a.sum(axis=0))    # [5 7 9] - 按列求和
print(a.sum(axis=1))    # [ 6 15] - 按行求和

# 平均值
print(np.mean(a))       # 3.5
print(a.mean(axis=0))   # [2.5 3.5 4.5]
print(a.mean(axis=1))   # [2. 5.]

# 最大最小值
print(a.max())          # 6
print(a.min())          # 1
print(a.max(axis=0))    # [4 5 6]
print(a.min(axis=1))    # [1 4]

# 最大最小值的索引
print(a.argmax())       # 5 - 扁平化后的索引
print(a.argmin())       # 0
print(a.argmax(axis=0)) # [1 1 1]
print(a.argmax(axis=1)) # [2 2]

# 标准差和方差
print(a.std())          # 1.707825127659933
print(a.var())          # 2.9166666666666665

# 累积和和累积积
print(np.cumsum(a))     # [ 1  3  6 10 15 21]
print(np.cumprod(a))    # [  1   2   6  24 120 720]

tip

axis 参数理解：

axis=None：对所有元素操作（默认）
axis=0：沿着第0维（列），对每列操作
axis=1：沿着第1维（行），对每行操作

记忆技巧：axis=0 会让该维度"消失"，结果是剩余维度的结果

条件筛选

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# clip：限制在范围内
print(np.clip(a, 2, 5))  # [2 2 3 4 5 5]

# 判断函数
print(np.all(a > 0))     # True - 是否全部满足
print(np.any(a > 5))     # True - 是否有任意元素满足

# 最大最小值比较
a = np.array([1, 5, 3])
b = np.array([2, 4, 6])
print(np.maximum(a, b))  # [2 5 6] - 逐元素取最大
print(np.minimum(a, b))  # [1 4 3] - 逐元素取最小

数组操作

形状操作

import numpy as np

a = np.arange(12)
print(a)        # [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
print(a.shape)  # (12,)

# reshape：改变形状（不改变原数组）
b = a.reshape(3, 4)
print(b)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]
print(a.shape)  # (12,) - 原数组未改变

# resize：改变形状（改变原数组）
a.resize(3, 4)
print(a.shape)  # (3, 4) - 原数组已改变

# reshape 的 -1 参数（自动计算）
a = np.arange(12)
print(a.reshape(3, -1))  # (3, 4) - 自动计算为4
print(a.reshape(-1, 4))  # (3, 4) - 自动计算为3
print(a.reshape(2, 2, -1))  # (2, 2, 3)

# flatten：展平为一维（复制）
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.flatten()
b[0] = 100
print(a[0, 0])  # 1 - 原数组未改变

# ravel：展平为一维（视图）
b = a.ravel()
b[0] = 100
print(a[0, 0])  # 100 - 原数组被改变

# 转置
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
print(a.T)
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

# squeeze：去除长度为1的维度
a = np.arange(10).reshape(1, 10)
print(a.shape)           # (1, 10)
b = np.squeeze(a)
print(b.shape)           # (10,)

# expand_dims：增加维度
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.expand_dims(a, axis=0)
print(b.shape)           # (1, 3)
c = np.expand_dims(a, axis=1)
print(c.shape)           # (3, 1)

warning

reshape vs resize vs ravel vs flatten：

reshape：返回新视图，不改变原数组
resize：直接修改原数组
ravel：返回展平的视图（可能影响原数组）
flatten：返回展平的副本（不影响原数组）

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.reshape(4)   # 新视图
c = a.ravel()      # 展平视图
d = a.flatten()    # 展平副本

c[0] = 100
print(a[0, 0])     # 100 - ravel 影响原数组

d[0] = 200
print(a[0, 0])     # 100 - flatten 不影响原数组

数组合并

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# concatenate：沿指定轴连接
print(np.concatenate([a, b], axis=0))  # 垂直拼接
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]

print(np.concatenate([a, b], axis=1))  # 水平拼接
# [[1 2 5 6]
#  [3 4 7 8]]

# vstack：垂直堆叠（相当于 axis=0）
print(np.vstack([a, b]))
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]

# hstack：水平堆叠（相当于 axis=1）
print(np.hstack([a, b]))
# [[1 2 5 6]
#  [3 4 7 8]]

# stack：沿新轴堆叠
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.stack([a, b]))        # axis=0（默认）
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

print(np.stack([a, b], axis=1))  # axis=1
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

# append：追加元素（返回新数组）
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, [4, 5, 6])
print(b)  # [1 2 3 4 5 6]

# 二维数组的 append
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
print(np.append(a, b, axis=0))
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

tip

数组合并方法选择：

垂直拼接（增加行）：vstack 或 concatenate(axis=0)
水平拼接（增加列）：hstack 或 concatenate(axis=1)
新维度堆叠：stack
简单追加：append（但效率较低）

数组分割

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# split：均等分割
parts = np.split(a, 3, axis=0)  # 分成3部分
for i, part in enumerate(parts):
    print(f"Part {i}:\n{part}")

# vsplit：垂直分割（按行）
parts = np.vsplit(a, 3)  # 分成3行

# hsplit：水平分割（按列）
parts = np.hsplit(a, [1, 3])  # 在列1和列3处分割
# 结果：[:, :1], [:, 1:3], [:, 3:]

# array_split：不均等分割
a = np.arange(10)
parts = np.array_split(a, 3)  # 分成3部分（不均等）
print(parts[0])  # [0 1 2 3]
print(parts[1])  # [4 5 6]
print(parts[2])  # [7 8 9]

数组复制

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])

# 赋值（共享内存）
b = a
b[0] = 100
print(a[0])  # 100 - a 被改变

# view（浅拷贝，共享数据）
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.view()
b[0] = 100
print(a[0])  # 100 - a 被改变
b.shape = (2, 2)
print(a.shape)  # (4,) - 形状独立

# copy（深拷贝，独立数据）
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.copy()
b[0] = 100
print(a[0])  # 1 - a 不受影响

warning

三种复制方式的区别：

方式	内存	数据修改	形状修改
`b = a`	共享	互相影响	互相影响
`b = a.view()`	共享	互相影响	不影响
`b = a.copy()`	独立	不影响	不影响

建议：

只是引用用赋值
需要不同形状但共享数据用 view
需要完全独立的副本用 copy

数组创建函数

NumPy 提供了多种便捷的数组创建函数。

序列生成

import numpy as np

# arange：类似 range，生成等差数列
print(np.arange(5))          # [0 1 2 3 4]
print(np.arange(2, 10))      # [2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.arange(0, 10, 2))   # [0 2 4 6 8]
print(np.arange(0, 1, 0.1))  # [0.  0.1 0.2 ... 0.9]

# linspace：生成指定数量的等差数列（包含终点）
print(np.linspace(0, 1, 5))      # [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
print(np.linspace(0, 10, 11))    # [ 0.  1.  2. ... 10.]
print(np.linspace(0, 2*np.pi, 5))  # [0. 1.57 3.14 4.71 6.28]

# logspace：生成对数等差数列
print(np.logspace(0, 2, 5))  # [ 1.  3.16 10. 31.62 100. ]
# 相当于 [10^0, 10^0.5, 10^1, 10^1.5, 10^2]

tip

arange vs linspace：

arange(start, stop, step)：指定步长，不包含终点
linspace(start, stop, num)：指定数量，包含终点

# 生成0到10的数
arange(0, 10, 1)      # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] - 10个数
linspace(0, 10, 11)   # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] - 11个数

特殊数组

import numpy as np

# 零数组
print(np.zeros(5))          # [0. 0. 0. 0. 0.]
print(np.zeros((2, 3)))     # 2x3 零矩阵

# 一数组
print(np.ones(5))           # [1. 1. 1. 1. 1.]
print(np.ones((2, 3)))      # 2x3 一矩阵

# 指定值数组
print(np.full(5, 7))        # [7 7 7 7 7]
print(np.full((2, 3), 3.14))  # 2x3 矩阵，值都是3.14

# 单位矩阵
print(np.eye(3))
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]]

# 对角矩阵
print(np.diag([1, 2, 3]))
# [[1 0 0]
#  [0 2 0]
#  [0 0 3]]

# 空数组（未初始化）
print(np.empty((2, 3)))  # 值是随机的（内存中的残留值）

# 类似现有数组的形状
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.zeros_like(a))   # 形状相同的零数组
print(np.ones_like(a))    # 形状相同的一数组
print(np.full_like(a, 7)) # 形状相同，值为7

随机数组

import numpy as np

# 设置随机种子（保证可重复性）
np.random.seed(42)

# 均匀分布 [0, 1)
print(np.random.rand(5))      # 一维
print(np.random.rand(2, 3))   # 二维

# 标准正态分布（均值0，标准差1）
print(np.random.randn(5))     # 一维
print(np.random.randn(2, 3))  # 二维

# 指定范围的整数
print(np.random.randint(0, 10, 5))      # [0, 10) 的5个整数
print(np.random.randint(1, 100, (2, 3)))  # 2x3 矩阵

# 指定范围的均匀分布
print(np.random.uniform(0, 10, 5))  # [0, 10) 的均匀分布

# 正态分布（指定均值和标准差）
print(np.random.normal(5, 2, 10))  # 均值5，标准差2，10个数

# 从数组中随机选择
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.random.choice(a, 3))          # 随机选3个（可重复）
print(np.random.choice(a, 3, replace=False))  # 不重复

# 打乱数组
np.random.shuffle(a)  # 原地打乱
print(a)

# 随机排列
print(np.random.permutation(10))  # [0, 10) 的随机排列

tip

新版随机数生成（推荐）：

NumPy 1.17+ 推荐使用 np.random.Generator：

rng = np.random.default_rng(42)  # 新式随机数生成器

rng.random(5)           # 替代 rand
rng.standard_normal(5)  # 替代 randn
rng.integers(0, 10, 5)  # 替代 randint
rng.choice(a, 3)        # 替代 choice

网格生成

import numpy as np

# meshgrid：生成网格坐标
x = np.linspace(-1, 1, 3)  # [-1.  0.  1.]
y = np.linspace(-1, 1, 3)  # [-1.  0.  1.]

X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
# [[-1.  0.  1.]
#  [-1.  0.  1.]
#  [-1.  0.  1.]]

print(Y)
# [[-1. -1. -1.]
#  [ 0.  0.  0.]
#  [ 1.  1.  1.]]

# 常用于3D绘图或计算
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)  # 计算每个点到原点的距离
print(Z)
# [[1.41421356 1.         1.41421356]
#  [1.         0.         1.        ]
#  [1.41421356 1.         1.41421356]]

数据IO

NumPy 支持多种文件格式的读写。

文本文件

import numpy as np

# 创建示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 保存为文本文件
np.savetxt('data.txt', data)
# 默认使用科学计数法：1.000000e+00 2.000000e+00 ...

# 指定格式
np.savetxt('data.txt', data, fmt='%d')  # 整数格式
np.savetxt('data.txt', data, fmt='%.2f')  # 保留2位小数

# 指定分隔符
np.savetxt('data.csv', data, delimiter=',', fmt='%d')

# 读取文本文件
loaded = np.loadtxt('data.txt')
print(loaded)

# 读取CSV
loaded = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
print(loaded)

# genfromtxt：更强大的文本读取（可处理缺失值）
data_with_header = """
Name,Age,Score
Alice,25,85.5
Bob,30,92.0
Charlie,28,78.5
"""

# 保存到文件
with open('students.csv', 'w') as f:
    f.write(data_with_header)

# 读取（跳过标题行）
data = np.genfromtxt('students.csv', 
                     delimiter=',',
                     skip_header=1,
                     usecols=(1, 2),  # 只读取年龄和分数
                     dtype=float)
print(data)
# [[25.  85.5]
#  [30.  92. ]
#  [28.  78.5]]

tip

loadtxt vs genfromtxt：

loadtxt：快速，适合简单规整的数据
genfromtxt：功能强大，可处理缺失值、注释、复杂格式

常用参数：

delimiter：分隔符（默认空格）
skip_header：跳过开头几行
usecols：选择读取哪些列
dtype：指定数据类型

二进制文件

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 保存单个数组（.npy 格式）
np.save('array.npy', a)

# 读取
loaded = np.load('array.npy')
print(loaded)

# 保存多个数组（.npz 格式，无压缩）
b = np.array([7, 8, 9])
np.savez('arrays.npz', array1=a, array2=b)

# 读取
data = np.load('arrays.npz')
print(data['array1'])  # [[1 2 3] [4 5 6]]
print(data['array2'])  # [7 8 9]
print(data.files)      # ['array1', 'array2']

# 保存多个数组（压缩格式）
np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', array1=a, array2=b)

# 比较文件大小
import os
print(f"无压缩: {os.path.getsize('arrays.npz')} bytes")
print(f"压缩: {os.path.getsize('arrays_compressed.npz')} bytes")

tip

文件格式选择：

文本文件 (.txt, .csv)：
- 优点：可读、可用其他工具打开
- 缺点：文件大、读写慢
- 适用：小数据、需要可读性
二进制文件 (.npy, .npz)：
- 优点：文件小、读写快、保留精度
- 缺点：需要NumPy才能读取
- 适用：大数据、Python内部使用

# 大小对比
import numpy as np
a = np.arange(10000.)

np.savetxt('a.txt', a)
np.save('a.npy', a)

import os
print(f"文本文件: {os.path.getsize('a.txt')} bytes")     # ~150KB
print(f"二进制文件: {os.path.getsize('a.npy')} bytes")    # ~80KB

Pandas

Pandas 是基于 NumPy 构建的数据分析库，提供了高效、灵活的数据结构，让数据处理和分析变得更加简单。

Pandas 的核心数据结构：

Series：一维数据结构，带标签的数组（类似于 Excel 的一列）
DataFrame：二维数据结构，带标签的表格（类似于 Excel 表格或 SQL 表）

Pandas 的核心优势：

灵活的数据结构：轻松处理各种类型的数据
强大的数据操作：筛选、分组、合并、透视等
时间序列支持：内置日期时间处理功能
缺失值处理：方便的缺失数据处理方法
数据IO：支持 CSV、Excel、SQL、JSON 等格式

tip

数据结构关系：

Series = 一维数组 + 行索引
DataFrame = 多个 Series 组成的二维表 + 行索引 + 列索引
DataFrame 可以看作是 Series 的字典（共用行索引）

# Series：一列数据
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

# DataFrame：多列数据
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [4, 5, 6]
}, index=['a', 'b', 'c'])

Pandas 官方文档

数据结构

Series

Series 是带标签的一维数组，可以存储任何数据类型。

import pandas as pd
import numpy as np

# 从列表创建
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s)
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# dtype: int64

# 指定索引
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)
# a    1
# b    2
# c    3
# d    4
# dtype: int64

# 从字典创建
data = {'Japan': 'Tokyo', 'Korea': 'Seoul', 'China': 'Beijing'}
s = pd.Series(data)
print(s)
# Japan     Tokyo
# Korea     Seoul
# China   Beijing
# dtype: object

# 从标量创建
s = pd.Series(5, index=['a', 'b', 'c'])
print(s)
# a    5
# b    5
# c    5
# dtype: int64

Series 的属性：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 查看值
print(s.values)  # [1 2 3 4]

# 查看索引
print(s.index)   # Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

# 查看形状
print(s.shape)   # (4,)

# 查看大小
print(s.size)    # 4

# 查看数据类型
print(s.dtype)   # int64

# 设置名称
s.name = "Numbers"
s.index.name = "Letters"
print(s)
# Letters
# a    1
# b    2
# c    3
# d    4
# Name: Numbers, dtype: int64

Series 的索引：

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 通过标签索引
print(s['a'])      # 10
print(s[['a', 'c']])  # 多个标签

# 通过位置索引
print(s[0])        # 10
print(s[[0, 2]])   # 多个位置

# 切片
print(s['a':'c'])  # 标签切片（包含终点！）
print(s[0:2])      # 位置切片（不包含终点）

# 布尔索引
print(s[s > 20])
# c    30
# d    40

# 条件筛选
print(s[(s > 15) & (s < 35)])
# b    20
# c    30

warning

标签切片 vs 位置切片：

s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])

s['a':'c']  # 包含 'c'，结果：a=10, b=20, c=30
s[0:2]      # 不包含索引2，结果：a=10, b=20

Series 的运算：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 向量化运算
print(s + 10)       # 每个元素加10
print(s * 2)        # 每个元素乘2
print(s ** 2)       # 每个元素平方

# Series 之间的运算
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])
print(s1 + s2)
# a    NaN  # 只在 s1 中
# b    6.0  # 2 + 4
# c    8.0  # 3 + 5
# d    NaN  # 只在 s2 中

# 通用函数
print(np.sqrt(s))   # 平方根
print(np.exp(s))    # 指数

# 统计函数
print(s.sum())      # 10
print(s.mean())     # 2.5
print(s.max())      # 4
print(s.min())      # 1
print(s.std())      # 标准差
print(s.describe()) # 统计描述

DataFrame

DataFrame 是二维表格数据结构，有行索引和列索引。

import pandas as pd

# 从字典创建（推荐）
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#       name  age       city
# 0    Alice   25    Beijing
# 1      Bob   30   Shanghai
# 2  Charlie   35  Guangzhou

# 指定索引
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])
print(df)

# 指定列顺序
df = pd.DataFrame(data, columns=['city', 'name', 'age'])
print(df)

# 从列表的列表创建
data = [
    ['Alice', 25, 'Beijing'],
    ['Bob', 30, 'Shanghai'],
    ['Charlie', 35, 'Guangzhou']
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'city'])
print(df)

# 从 NumPy 数组创建
data = np.array([['Japan', 'Tokyo', 4000],
                 ['Korea', 'Seoul', 1300],
                 ['China', 'Beijing', 9100]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['nation', 'capital', 'GDP'])
print(df)

# 从 Series 字典创建
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])
df = pd.DataFrame({'col1': s1, 'col2': s2})
print(df)

DataFrame 的属性：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 查看形状
print(df.shape)      # (3, 3) - 3行3列

# 查看大小
print(df.size)       # 9 - 总元素数

# 查看维度
print(df.ndim)       # 2

# 查看列名
print(df.columns)    # Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

# 查看行索引
print(df.index)      # RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

# 查看数据类型
print(df.dtypes)
# A    int64
# B    int64
# C    int64

# 查看值（NumPy 数组）
print(df.values)
# [[1 4 7]
#  [2 5 8]
#  [3 6 9]]

# 查看信息
print(df.info())
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
# Data columns (total 3 columns):
#  #   Column  Non-Null Count  Dtype
# ---  ------  --------------  -----
#  0   A       3 non-null      int64
#  1   B       3 non-null      int64
#  2   C       3 non-null      int64

# 统计描述
print(df.describe())
#               A         B         C
# count  3.000000  3.000000  3.000000
# mean   2.000000  5.000000  8.000000
# std    1.000000  1.000000  1.000000
# min    1.000000  4.000000  7.000000
# 25%    1.500000  4.500000  7.500000
# 50%    2.000000  5.000000  8.000000
# 75%    2.500000  5.500000  8.500000
# max    3.000000  6.000000  9.000000

查看数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': range(10),
    'B': range(10, 20),
    'C': range(20, 30)
})

# 查看前几行
print(df.head())     # 默认前5行
print(df.head(3))    # 前3行

# 查看后几行
print(df.tail())     # 默认后5行
print(df.tail(3))    # 后3行

# 随机抽样
print(df.sample(3))  # 随机3行
print(df.sample(frac=0.5))  # 随机50%

tip

数据初探必备三件套：

df.head()        # 看前几行，了解数据结构
df.info()        # 看列信息、类型、缺失值
df.describe()    # 看统计摘要

Index

Index 是 Pandas 的行索引或列索引对象。

import pandas as pd

# 创建普通索引
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'])
print(index)
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

# 数值索引
index = pd.Index([1, 2, 3, 4])
print(index)
# Index([1, 2, 3, 4], dtype='int64')

# Index 是不可变的
# index[0] = 'x'  # TypeError

# Index 操作
index1 = pd.Index(['A', 'B', 'C'])
index2 = pd.Index(['C', 'D', 'E'])

print(index1.union(index2))        # 并集
print(index1.intersection(index2)) # 交集
print(index1.difference(index2))   # 差集

MultiIndex（多重索引）：

import pandas as pd

# 从元组列表创建
index = pd.MultiIndex.from_tuples([
    ('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)
])
print(index)

# 从数组创建
arrays = [
    ['A', 'A', 'B', 'B'],
    [1, 2, 1, 2]
]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['letter', 'number'])
print(index)

# 在 DataFrame 中使用
df = pd.DataFrame({
    'value': [10, 20, 30, 40]
}, index=index)
print(df)
#                value
# letter number       
# A      1         10
#        2         20
# B      1         30
#        2         40

# 访问多重索引
print(df.loc['A'])
#        value
# number      
# 1         10
# 2         20

print(df.loc[('A', 1)])
# value    10

DatetimeIndex（时间索引）：

import pandas as pd

# 从日期字符串创建
dates = pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'])
print(dates)
# DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'])

# 生成日期范围
dates = pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D')
print(dates)
# DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', ..., '2021-01-10'])

# 不同频率
dates_monthly = pd.date_range('2021-01', periods=12, freq='M')
dates_hourly = pd.date_range('2021-01-01', periods=24, freq='H')
dates_business = pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='B')  # 工作日

# 在 DataFrame 中使用
df = pd.DataFrame({
    'value': range(10)
}, index=dates)
print(df.head())

# 时间索引的优势
print(df['2021-01-01'])     # 按日期选择
print(df['2021-01-01':'2021-01-03'])  # 日期范围
print(df['2021-01'])        # 按月选择

tip

时间频率代码：

D：日
W：周
M：月末
MS：月初
Q：季度末
Y：年末
H：小时
T 或 min：分钟
S：秒
B：工作日

数据IO

Pandas 支持多种数据格式的读写，让数据交换变得非常便捷。

CSV/Excel 文件

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = [['Google', 10], ['Runoob', 12], ['Wiki', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'], dtype=float)

# CSV 文件读写
df.to_csv('file1.csv', index=False)     # 写入 CSV
df = pd.read_csv('file1.csv')           # 读取 CSV

# Excel 文件读写（.xlsx 格式）
df.to_excel('file1.xlsx', index=False)  # 写入 Excel
df = pd.read_excel('file1.xlsx')        # 读取 Excel

# Excel 文件读写（.xls 格式）
df.to_excel('file1.xls', index=False)
df = pd.read_excel('file1.xls')

print(df)
#     Site   Age
# 0  Google  10.0
# 1  Runoob  12.0
# 2    Wiki  13.0

tip

常用参数：

index=False：不保存行索引
header=None：没有列名时使用
encoding='utf-8'：指定编码格式
sep=','：指定分隔符（CSV）
sheet_name='Sheet1'：指定 Excel 工作表

# 读取 CSV 时的常用参数
df = pd.read_csv('data.csv', 
                 encoding='utf-8',    # 编码
                 sep=',',             # 分隔符
                 header=0,            # 第一行为列名
                 index_col=0,         # 第一列为索引
                 na_values=['NA', 'null'],  # 缺失值标记
                 skiprows=1,          # 跳过第一行
                 nrows=100)           # 只读100行

# 读取 Excel 时的常用参数
df = pd.read_excel('data.xlsx',
                   sheet_name='Sheet1',  # 工作表名
                   header=0,             # 第一行为列名
                   usecols='A:C')        # 只读A到C列

JSON 文件

import pandas as pd

# 准备 JSON 数据
data = [
    {
        "id": "A001",
        "name": "菜鸟教程",
        "url": "www.runoob.com",
        "likes": 61
    },
    {
        "id": "A002",
        "name": "Google",
        "url": "www.google.com",
        "likes": 124
    },
    {
        "id": "A003",
        "name": "淘宝",
        "url": "www.taobao.com",
        "likes": 45
    }
]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# JSON 文件读写
df.to_json('sites.json')         # 写入 JSON
df = pd.read_json('sites.json')  # 读取 JSON

print(df.to_string())
#      id    name             url  likes
# 0  A001    菜鸟教程  www.runoob.com     61
# 1  A002  Google  www.google.com    124
# 2  A003      淘宝  www.taobao.com     45

tip

JSON 格式选项：

# 不同的 JSON 方向（orient 参数）
df.to_json('data.json', orient='records')  # 记录列表格式
df.to_json('data.json', orient='index')    # 以索引为键
df.to_json('data.json', orient='columns')  # 以列名为键（默认）
df.to_json('data.json', orient='values')   # 只保存值

SQL 数据库

from sqlalchemy import create_engine, text
import pandas as pd

# 数据库连接配置
MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_USER = 'employee_u'
MYSQL_PASSWORD = 'employee_s'
MYSQL_DB = 'employee'

# 创建数据库引擎
engine = create_engine(
    f'mysql+pymysql://{MYSQL_USER}:{MYSQL_PASSWORD}@{MYSQL_HOST}:{MYSQL_PORT}/{MYSQL_DB}',
    echo=False
)

# 准备数据
dataset = pd.DataFrame({
    'Names': ['Abhinav', 'Aryan', 'Manthan'],
    'DOB': ['10/01/2009', '24/03/2009', '28/02/2009']
})

# 写入数据库
dataset.to_sql('Employee_Data', con=engine, index=False, if_exists='replace')

# 读取数据的多种方式
with engine.connect() as conn:
    # 方式1：读取整个表
    df1 = pd.read_sql('Employee_Data', con=conn)
    
    # 方式2：使用 SQL 查询
    df2 = pd.read_sql_query(text("SELECT * FROM Employee_Data"), con=conn)
    
    # 方式3：读取表（专用方法）
    df3 = pd.read_sql_table("Employee_Data", conn)

print(df2)

tip

if_exists 参数控制表存在时的行为：

'fail'：如果表存在，报错（默认）
'replace'：删除原表，创建新表
'append'：在现有表中追加数据

# 替换表
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace')

# 追加数据
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='append')

# 分批写入大量数据
df.to_sql('table_name', con=engine, chunksize=1000)

warning

数据库操作注意事项：

确保安装了相应的数据库驱动（如 pymysql、psycopg2）
大量数据写入时，考虑使用 chunksize 参数分批写入
使用参数化查询防止 SQL 注入
记得关闭数据库连接释放资源

数据选择

Pandas 提供了多种方式来选择和筛选数据。

基本选择

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}, index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4'])

print(df)
#       A  B   C
# row1  1  5   9
# row2  2  6  10
# row3  3  7  11
# row4  4  8  12

# 选择列
print(df['A'])          # 单列，返回 Series
print(df[['A', 'C']])   # 多列，返回 DataFrame

# 选择行（切片）
print(df[0:2])          # 前两行
print(df['row1':'row3']) # 标签切片（包含终点）

# 列操作
df['D'] = df['A'] + df['B']  # 新增列
df['E'] = 100                 # 常量列
del df['E']                   # 删除列

tip

列选择的两种方式：

df['A']      # 推荐：总是有效，支持特殊字符
df.A         # 便捷：但列名不能与方法重名

# 例如：
df.count     # 这是方法，不是列
df['count']  # 这才是选择名为'count'的列

loc 和 iloc

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}, index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4'])

# loc：基于标签的索引
print(df.loc['row1'])           # 单行
print(df.loc[['row1', 'row3']]) # 多行
print(df.loc['row1', 'A'])      # 单个元素
print(df.loc['row1':'row3', 'A':'B'])  # 行列切片

# iloc：基于位置的索引
print(df.iloc[0])         # 第一行
print(df.iloc[[0, 2]])    # 第1和第3行
print(df.iloc[0, 1])      # 第1行第2列
print(df.iloc[0:2, 0:2])  # 行列位置切片

# 布尔索引
print(df.loc[df['A'] > 2])         # 筛选行
print(df.loc[df['A'] > 2, ['A', 'C']])  # 筛选行和列

# 赋值
df.loc['row1', 'A'] = 100
df.iloc[0, 0] = 200

tip

loc vs iloc vs []：

方式	索引类型	切片行为	用途
`[]`	列名/行位置	不包含终点	简单列选择、行切片
`.loc[]`	标签	包含终点	灵活的标签索引
`.iloc[]`	位置	不包含终点	位置索引

# 选择列
df['A']           # 简单
df.loc[:, 'A']    # 明确

# 选择行
df[0:2]           # 位置切片
df.loc['a':'c']   # 标签切片
df.iloc[0:2]      # 位置切片

# 行列组合
df.loc['a', 'A']  # 标签
df.iloc[0, 0]     # 位置

条件筛选

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 28],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Guangzhou'],
    'salary': [5000, 6000, 7000, 5500]
})

# 单条件筛选
print(df[df['age'] > 28])

# 多条件筛选（与）
print(df[(df['age'] > 25) & (df['salary'] > 5500)])

# 多条件筛选（或）
print(df[(df['city'] == 'Beijing') | (df['salary'] > 6000)])

# 使用 isin
print(df[df['city'].isin(['Beijing', 'Shanghai'])])

# 字符串包含
print(df[df['name'].str.contains('a')])

# 使用 query 方法（更易读）
print(df.query('age > 28 and salary > 5500'))
print(df.query('city == "Beijing" or salary > 6000'))

# 筛选后选择列
print(df.loc[df['age'] > 28, ['name', 'city']])

tip

条件筛选技巧：

# 使用 & | ~ 而不是 and or not
df[(df['age'] > 25) & (df['salary'] > 5000)]  # 正确
# df[(df['age'] > 25) and (df['salary'] > 5000)]  # 错误

# 条件需要加括号
df[(df['age'] > 25) & (df['salary'] > 5000)]  # 正确
# df[df['age'] > 25 & df['salary'] > 5000]  # 错误

# query 方法更清晰
df.query('age > 25 and salary > 5000')  # 可以用 and/or

数据清洗

缺失值处理

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})

print(df)
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 2  NaN  NaN  11
# 3  4.0  8.0  12

# 检测缺失值
print(df.isna())        # 或 df.isnull()
print(df.isna().sum())  # 每列缺失值数量

# 检测非缺失值
print(df.notna())       # 或 df.notnull()

# 删除缺失值
print(df.dropna())              # 删除含有缺失值的行
print(df.dropna(axis=1))        # 删除含有缺失值的列
print(df.dropna(how='all'))     # 删除全为缺失值的行
print(df.dropna(thresh=2))      # 保留至少有2个非缺失值的行

# 填充缺失值
print(df.fillna(0))             # 填充为0
print(df.fillna({'A': 0, 'B': 99}))  # 不同列填充不同值
print(df.fillna(method='ffill'))  # 前向填充
print(df.fillna(method='bfill'))  # 后向填充
print(df.fillna(df.mean()))     # 用均值填充

# 插值
print(df.interpolate())         # 线性插值

tip

缺失值处理策略：

删除：

缺失比例小（<5%）
缺失是完全随机的
数据量足够大

填充：

常数：0、-1、均值、中位数
前后值：ffill、bfill
插值：线性、多项式

# 统计缺失值
missing = df.isna().sum()
missing_pct = df.isna().sum() / len(df) * 100
print(pd.DataFrame({'count': missing, 'percentage': missing_pct}))

# 只保留完整数据的列
df_clean = df.dropna(axis=1)

# 组合策略
df_filled = df.copy()
df_filled['A'].fillna(df_filled['A'].mean(), inplace=True)
df_filled['B'].fillna(method='ffill', inplace=True)

重复值处理

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 2, 3, 3],
    'B': [5, 5, 6, 7, 7],
    'C': [9, 9, 10, 11, 11]
})

print(df)
#    A  B   C
# 0  1  5   9
# 1  1  5   9
# 2  2  6  10
# 3  3  7  11
# 4  3  7  11

# 检测重复行
print(df.duplicated())
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# 3    False
# 4     True

# 统计重复
print(df.duplicated().sum())  # 2

# 删除重复行
print(df.drop_duplicates())   # 保留第一次出现
print(df.drop_duplicates(keep='last'))  # 保留最后一次出现
print(df.drop_duplicates(keep=False))   # 删除所有重复

# 基于特定列去重
print(df.drop_duplicates(subset=['A']))
print(df.drop_duplicates(subset=['A', 'B']))

# 原地修改
df.drop_duplicates(inplace=True)

数据类型转换

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['1', '2', '3'],
    'B': [1.0, 2.0, 3.0],
    'C': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']
})

print(df.dtypes)
# A    object
# B   float64
# C    object

# 转换单列
df['A'] = df['A'].astype(int)
df['B'] = df['B'].astype(int)
df['C'] = pd.to_datetime(df['C'])

print(df.dtypes)
# A             int64
# B             int64
# C    datetime64[ns]

# 批量转换
df = df.astype({'A': 'int32', 'B': 'float32'})

# 尝试转换（失败时不报错）
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')  # 转换失败变NaN
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='ignore')  # 转换失败保持原样

# 分类类型（节省内存）
df['category'] = pd.Categorical(['A', 'B', 'A', 'C'])

tip

常用类型转换：

# 数值类型
pd.to_numeric(df['col'])          # 转数值
pd.to_numeric(df['col'], errors='coerce')  # 失败变NaN

# 时间类型
pd.to_datetime(df['col'])         # 转日期
pd.to_datetime(df['col'], format='%Y-%m-%d')  # 指定格式

# 字符串类型
df['col'].astype(str)             # 转字符串

# 分类类型（适合重复值多的列）
df['col'] = df['col'].astype('category')

数据转换

apply/map/applymap

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'name': ['alice', 'bob', 'charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'salary': [5000, 6000, 7000]
})

# map：Series 级别的映射
df['name_upper'] = df['name'].map(str.upper)
df['age_group'] = df['age'].map(lambda x: '年轻' if x < 30 else '成熟')

# 使用字典映射
name_mapping = {'alice': 'Alice', 'bob': 'Bob', 'charlie': 'Charlie'}
df['name_title'] = df['name'].map(name_mapping)

print(df)

# apply：DataFrame/Series 级别的应用
# 对列操作（axis=0，默认）
print(df[['age', 'salary']].apply(np.mean))

# 对行操作（axis=1）
df['total'] = df.apply(lambda row: row['age'] + row['salary'], axis=1)

# 返回多个值
def analyze(series):
    return pd.Series({
        'min': series.min(),
        'max': series.max(),
        'mean': series.mean()
    })

print(df[['age', 'salary']].apply(analyze))

# applymap：DataFrame 所有元素的映射
df_num = df[['age', 'salary']]
df_doubled = df_num.applymap(lambda x: x * 2)
print(df_doubled)

tip

map vs apply vs applymap：

方法	应用对象	作用	返回
`map`	Series	元素级映射	Series
`apply`	Series/DataFrame	函数应用	Series/DataFrame
`applymap`	DataFrame	所有元素映射	DataFrame

# map：一对一映射（最快）
df['col'].map({'A': 1, 'B': 2})
df['col'].map(lambda x: x * 2)

# apply：灵活函数应用
df['col'].apply(complex_function)
df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

# applymap：所有元素（已弃用，建议用map）
df.applymap(lambda x: x * 2)
df.map(lambda x: x * 2)  # 新版推荐

排序

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Charlie', 'Alice', 'Bob'],
    'age': [35, 25, 30],
    'salary': [7000, 5000, 6000]
})

# 按值排序
print(df.sort_values('age'))  # 按age升序
print(df.sort_values('age', ascending=False))  # 降序

# 多列排序
print(df.sort_values(['age', 'salary']))
print(df.sort_values(['age', 'salary'], ascending=[True, False]))

# 按索引排序
df_indexed = df.set_index('name')
print(df_indexed.sort_index())  # 按行索引排序
print(df_indexed.sort_index(axis=1))  # 按列名排序

# 原地排序
df.sort_values('age', inplace=True)

# rank：计算排名
df['age_rank'] = df['age'].rank()
df['salary_rank'] = df['salary'].rank(ascending=False)
df['age_rank_dense'] = df['age'].rank(method='dense')

print(df)

tip

rank 方法的 method 参数：

average：相同值取平均排名（默认）
min：相同值取最小排名
max：相同值取最大排名
first：按出现顺序排名
dense：紧密排名，无跳号

s = pd.Series([1, 3, 3, 5])

s.rank(method='average')  # [1.0, 2.5, 2.5, 4.0]
s.rank(method='min')      # [1.0, 2.0, 2.0, 4.0]
s.rank(method='max')      # [1.0, 3.0, 3.0, 4.0]
s.rank(method='first')    # [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
s.rank(method='dense')    # [1.0, 2.0, 2.0, 3.0]

数据合并

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [7, 8, 9],
    'B': [10, 11, 12]
})

# concat：垂直/水平拼接
print(pd.concat([df1, df2]))  # 垂直拼接（默认axis=0）
print(pd.concat([df1, df2], axis=1))  # 水平拼接
print(pd.concat([df1, df2], ignore_index=True))  # 重置索引

# merge：类SQL的合并
left = pd.DataFrame({
    'key': ['A', 'B', 'C'],
    'value1': [1, 2, 3]
})

right = pd.DataFrame({
    'key': ['A', 'B', 'D'],
    'value2': [4, 5, 6]
})

# 内连接（默认）
print(pd.merge(left, right, on='key'))
#   key  value1  value2
# 0   A       1       4
# 1   B       2       5

# 左连接
print(pd.merge(left, right, on='key', how='left'))
#   key  value1  value2
# 0   A       1     4.0
# 1   B       2     5.0
# 2   C       3     NaN

# 右连接
print(pd.merge(left, right, on='key', how='right'))

# 外连接
print(pd.merge(left, right, on='key', how='outer'))
#   key  value1  value2
# 0   A     1.0     4.0
# 1   B     2.0     5.0
# 2   C     3.0     NaN
# 3   D     NaN     6.0

# 不同列名连接
left = pd.DataFrame({'key_left': ['A', 'B'], 'value': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key_right': ['A', 'B'], 'value': [3, 4]})
print(pd.merge(left, right, left_on='key_left', right_on='key_right'))

# join：基于索引的合并
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]}, index=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 4]}, index=['a', 'b'])
print(df1.join(df2))

tip

merge 的 how 参数：

类型	SQL等价	说明
`inner`	INNER JOIN	保留两边都有的键
`left`	LEFT JOIN	保留左边所有键
`right`	RIGHT JOIN	保留右边所有键
`outer`	FULL OUTER JOIN	保留所有键
`cross`	CROSS JOIN	笛卡尔积

# 多列连接
pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

# 解决重复列名
pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))

# 指示器：显示数据来源
pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', indicator=True)

数据分析

分组聚合（GroupBy）

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'],
    'score': [85, 90, 75, 80, 95, 88]
})

# 基本分组
grouped = df.groupby('class')

# 聚合函数
print(grouped['score'].mean())   # 每组平均分
print(grouped['score'].sum())    # 每组总分
print(grouped['score'].count())  # 每组人数
print(grouped['score'].max())    # 每组最高分

# 多个聚合函数
print(grouped['score'].agg(['mean', 'sum', 'count', 'max', 'min']))

# 不同列不同聚合
print(grouped.agg({
    'score': ['mean', 'max'],
    'name': 'count'
}))

# 自定义聚合函数
print(grouped['score'].agg(lambda x: x.max() - x.min()))

# 多列分组
df['semester'] = ['S1', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S2']
print(df.groupby(['class', 'semester'])['score'].mean())

# 遍历分组
for name, group in grouped:
    print(f"\nClass {name}:")
    print(group)

# transform：保持原DataFrame形状
df['score_mean'] = grouped['score'].transform('mean')
df['score_normalized'] = grouped['score'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
print(df)

# filter：筛选分组
print(grouped.filter(lambda x: x['score'].mean() > 85))

tip

GroupBy 三部曲：Split-Apply-Combine

Split：按条件分组
Apply：对每组应用函数
Combine：合并结果

# 常用模式
df.groupby('key').agg('mean')          # 聚合
df.groupby('key').transform('mean')    # 转换（保持形状）
df.groupby('key').filter(lambda x: len(x) > 2)  # 筛选分组
df.groupby('key').apply(custom_function)  # 自定义函数

数据透视（Pivot）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01', '2021-01', '2021-02', '2021-02'],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai'],
    'sales': [100, 150, 120, 160],
    'profit': [20, 30, 25, 35]
})

# pivot_table：创建透视表
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values='sales',          # 要聚合的值
    index='date',            # 行索引
    columns='city',          # 列索引
    aggfunc='sum'            # 聚合函数
)
print(pivot)
# city      Beijing  Shanghai
# date                       
# 2021-01       100       150
# 2021-02       120       160

# 多个聚合函数
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values='sales',
    index='date',
    columns='city',
    aggfunc=['sum', 'mean']
)
print(pivot)

# 多个值列
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values=['sales', 'profit'],
    index='date',
    columns='city',
    aggfunc='sum'
)
print(pivot)

# 添加小计
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values='sales',
    index='date',
    columns='city',
    aggfunc='sum',
    margins=True,
    margins_name='Total'
)
print(pivot)

# stack/unstack：重塑数据
df_indexed = df.set_index(['date', 'city'])
print(df_indexed)

# unstack：将行索引转为列索引
print(df_indexed.unstack())

# stack：将列索引转为行索引
print(df_indexed.unstack().stack())

tip

Pivot vs Pivot_table：

pivot：不聚合，要求索引/列组合唯一
pivot_table：可聚合，处理重复值

# pivot：简单重塑
df.pivot(index='date', columns='city', values='sales')

# pivot_table：需要聚合
df.pivot_table(
    values='sales',
    index='date',
    columns='city',
    aggfunc='sum'
)

数据可视化

一提到图表，大家脑海里浮现的，通常是柱状图、饼图、趋势图等等。这是按照图形等维度对图表进行分类，经常会导致图表的误用。

图表的作用，是帮助我们更好地看懂数据。选择什么图表，需要回答的首要问题是『我有什么数据，需要用图表做什么』，而不是『图表长成什么样』。

推荐绘图库：

参考链接：

NumPy​

基础入门​

导入和创建数组​

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创建数组的多种方式​

数组索引和切片​

一维数组索引​

多维数组索引​

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