Python—Pandas工具的使用（一）

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索工具（应该没有之一）。Pandas的功能非常强大，支持类似于SQL的数据增、删、查、改，并且带有丰富的数据处理函数；支持时间序列分析功能；支持灵活处理缺失数据等。

Pandas的基本数据结构是Series和DataFrame。Series就是序列，类似一维数组；DataFrame则是相当于一张二维表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series。

本章主要介绍Pandas的基本操作，就是怎样去读数据文本并对读出的数据作一些初步处理。

pandas可以将读取到的表格型数据（文件不一定要是表格）转成DataFrame类型的数据结构，然后我们可以通过操作DataFrame进行数据分析，数据预处理以及行和列的操作等。下面介绍一些常用读取文件的方法。

常见的数据文本为csv文件，数据之间是以逗号分隔的。下图为一个示例csv文本内容：

使用：read_csv函数

功能：从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据，默认分隔符是逗号。

如果读取分隔符为空格的数据该怎么办呢？这时就可设置sep参数了，读取数据格式如下：

设置sep参数为空格，可得到：

对于不规则分隔符，使用正则表达式读取文件

将正则表达式赋给sep参数，如当分隔符并不是单个的空格，也许有的是一个空格有的是多个空格时，如果这个时候还是采用sep=" "来读取文件，它会将空格也做为数据：

使用正则表达式后：

如果分隔符为制表符，即一般所说的表格形式，则可将分隔符设为" ":

同样，也可使用正则表达式，正则表达式功能是很强大的，详细可看看正则表达式的规则，后期也会介绍到；

也可使用read_table函数

功能：从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为制表符(" ")。我们也可以通过指定read_table的sep参数来修改默认的分隔符

从上面例子可以看出系统默认第一行作为标题，读取的时候可设置header参数设置标题。默认时，header = 0；如果设置header = None时，系统会不读取标题，结果如下：

通过设置names参数，可设置文件标题，如：

通过设置index_col参数可设置列索引，如：

如果不设置列索引，默认会使用从0开始的整数索引。当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。

如果不需要数据文件中的某一行，可使用skip_rows参数跳过该行，如：

将数据以表的形式赋给data后，第一行默认为标题行。可使用类似于读取字典中的数值读出data中的一列或几列，如：

使用data.ix[1]读出一行：

经常使用data.ix读出所需要的特征值，如读取age与class两列的数值作为特征值，即为data中的2，3两列，pandas好像不推荐使用ix，使用命令iloc运行效果也会一样：

使用describe()函数可对a做出一些统计量，如：

这章主要据介绍使用Pandas工具对数据文本进行读取，是数据分析的第一步。过后会介绍一些使用Pandas对数据进行一些常用的数据分析手段，如缺失值处理、相关性分析及统计分析等。

部分参考： 1、张良均、王路等，《Python数据分析与挖掘实战》； 2、https://blog..net/sinat_29957455/article/details/79054126；