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各位看官們里面請，今天慕寒再來接著說一下這Pandas的用法。在本系列的前一篇中，慕寒已經(jīng)介紹過了一些基本的數(shù)據(jù)結構，今天我們就來看看Pandas到底為我們提供了哪些神奇的工具。我們都知道，Pandas庫可以用來處理數(shù)據(jù)，既然如此，那數(shù)據(jù)的讀寫就是最基本的了Pandas庫內(nèi)置的數(shù)據(jù)讀寫函數(shù)支持CSV、JSON、txt等多種數(shù)據(jù)，我們就以CSV格式為例。Pandas庫提供了“read_csv”函數(shù)來進行CSV數(shù)據(jù)的讀入操作，該函數(shù)的語法結構及參數(shù)說明如下：

filepath_or_buffer：需要讀寫的文件名
sep：指定分隔符，默認使用逗號
header：指定某行作為列名，默認為0行，設為None表示不設置列名
index_col：指定某列作為行名
names：可作為結果的列名列表，若沒有列的標題行可設為None
dtype：表明每列的數(shù)據(jù)類型

下面代碼以帶有經(jīng)緯度信息的房價數(shù)據(jù)為例，該案例中data.head()表示只輸出前5行的數(shù)據(jù)：

當然，Pandas庫還提供了CSV數(shù)據(jù)的寫入函數(shù)“to_csv()”，該函數(shù)的語法結構及參數(shù)說明如下：

path_or_buf：寫入的文件名
sep：指定分隔符，默認使用逗號
header：寫入文件的列名，默認為true
columns：選擇寫入文件的列
index：寫入的行名
encoding：寫入文件時的編碼方式

我們以前文的房價為例：

在擁有了數(shù)據(jù)之后，我們就要想法子對他們采取必要的操作，所以Pandas庫就為我們提供了很多數(shù)據(jù)操作函數(shù)，涉及數(shù)據(jù)處理的整個流程：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)讀寫、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索性分析等。我們今天就先了解一下數(shù)據(jù)預處理階段的操作函數(shù)，以下是常用的操作函數(shù)及簡要說明：

dtypes：返回每列的數(shù)據(jù)類型
empty：如果數(shù)據(jù)幀為空，返回true,否則false
size：返回元素數(shù)
head(n)：返回前n行數(shù)據(jù)
tail(n)：返回后n行數(shù)據(jù)
cov：計算數(shù)據(jù)幀指定列的協(xié)方差
corr：計算數(shù)據(jù)幀各列數(shù)據(jù)的相關系數(shù)
lower：將字符轉為小寫
upper：將字符轉為大寫
info：返回數(shù)據(jù)幀的基本信息
describe：返回數(shù)據(jù)幀各列的統(tǒng)計信息

前文的head函數(shù)就是一個操作函數(shù)，在此我們再來了解很重要的函數(shù)“corr”。在GIS的空間統(tǒng)計分析中，往往需要分析多個因子之間的相關性，corr函數(shù)可得出指定數(shù)據(jù)的相關系數(shù)：

本案例分析的是房價的均價信息與經(jīng)度的相關關系，由輸出可知二者沒有明顯的相關關系，當然啦，這可能是個廢話（手動滑稽~）。其他的函數(shù)，慕寒就不一一介紹了，各位看官可以自行嘗試一下。其實，我們在處理數(shù)據(jù)的時候，往往會遇到一種特殊的數(shù)據(jù)：缺失數(shù)據(jù)。在Pandas中這部分數(shù)據(jù)會以“NaN”的形式進行顯示。這部分數(shù)據(jù)被稱為噪聲數(shù)據(jù)，會對數(shù)據(jù)分析成果的精確度產(chǎn)生一定的影響。所以，Pandas庫為我們提供了許多處理缺失數(shù)據(jù)的方法：0值填充、前一個值填充、刪除等。

isnull/notnull：檢查數(shù)據(jù)幀中的缺失數(shù)據(jù)
fillna：用指定的數(shù)值填充缺失值
dropna：刪除缺失值

如果我們用isnull函數(shù)的話，我們就會以每個元素作為判斷對象，如果該元素為空則輸出True，否則輸出False:

在我們對數(shù)據(jù)進行分析的整個流程中，分析結果的可視化是數(shù)據(jù)與使用者之間交互的重要途徑。在統(tǒng)計分析領域涉及到很多種可視化圖表，接下來慕寒將介紹Pandas庫中常用的幾種圖形繪制函數(shù)。

bar：條形圖，stacked參數(shù)表示是否堆積，默認false，不堆積
hist：直方圖
box：箱形圖
area：面積圖
scatter：散點圖，可用作回歸分析
pie：餅狀圖

還是用前文的房價信息作為數(shù)據(jù)。以scatter繪制散點圖為例，在GIS空間分析領域會經(jīng)常涉及到回歸分析，即分析所選要素之間的關系。

從圖形可知，均價與總價之間存在一定的線性關系。以上便是今天的慕言慕語，各位看官是否還在回味呢？至此，慕寒已經(jīng)簡單介紹了numpy庫與Pandas庫的兩個系列，后面慕寒將在此基礎上簡要介紹一些機器學習及相關。溜~

Pandas,還能做這些