【Pandas DataFrame实战演练】：综合求和与新行_列添加技巧

 参考资源链接：[python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例](https://wenku.csdn.net/doc/cyhdalx4m0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Pandas DataFrame概览与应用场景 ## 概念介绍 Pandas库是Python中最为广泛使用的数据分析工具之一。它提供了一种高效的数据结构——DataFrame，它是一个二维标签化数据结构，可以理解为一个表格型的数据结构，拥有行索引和列标签。DataFrame允许执行各种复杂的数据操作，比如数据清洗、数据转换、数据聚合、数据分组等。 ## 应用场景 DataFrame广泛应用于金融数据分析、社会科学统计、医学研究、商业智能等领域。其强大的数据处理能力，使得分析人员可以高效地完成数据探索、分析和可视化。借助Pandas强大的API，可以轻松地实现对数据的读取、清洗、处理和输出等。 ## 实际操作 在日常应用中，我们可能需要从CSV、Excel、SQL数据库、JSON等不同格式的源导入数据，进行数据清洗，比如处理缺失值、异常值，然后进行数据转换，如数据类型转换、数据标准化、归一化等，最后可能需要对数据进行聚合、分组、排序、筛选等操作，DataFrame提供了这些操作的简洁接口。 在接下来的章节，我们将深入探讨DataFrame的基础操作、数据聚合、新行与新列添加技术以及性能优化等多个方面。通过实例演示，帮助读者更深入理解DataFrame的使用方法，并提高数据分析的效率。 # 2. DataFrame基础操作技巧 ### 2.1 数据选取与筛选 在数据处理的过程中，能够快速准确地选取数据是至关重要的。Pandas提供了丰富的数据选取与筛选机制，以满足不同的数据操作需求。 #### 2.1.1 基于标签的索引 Pandas中的基于标签的索引机制主要通过`.loc`和`.iloc`访问器来实现。`.loc`用于选取指定的行和列标签组合，而`.iloc`则用于通过行号和列号来进行索引。 ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': [1, 2, 3], 'C': ['x', 'y', 'z'] }) # 使用.loc进行基于标签的索引 row_label = 'bar' col_label = 'B' selected_value = df.loc[row_label, col_label] print(f"Selected value from row '{row_label}' and column '{col_label}': {selected_value}") ``` 逻辑分析： 上述代码创建了一个简单的DataFrame，并通过`.loc`访问器选取了标签为'bar'的行和'B'的列，返回该位置的值。这种方法的优点是可以明确地通过标签名称来选取数据，避免了数字索引可能引入的混淆。 #### 2.1.2 基于位置的索引 在某些情况下，我们可能希望基于数据框中的位置来进行索引，此时可以使用`.iloc`。它将基于行号和列号的整数位置来选取数据。 ```python # 使用.iloc进行基于位置的索引 row_position = 1 col_position = 2 selected_value = df.iloc[row_position, col_position] print(f"Selected value from row position {row_position} and column position {col_position}: {selected_value}") ``` 逻辑分析： 通过上述代码，我们选取了第二行（位置索引为1，因为索引是从0开始的）和第三列（位置索引为2）的数据。`.iloc`提供的是一种更原始的索引方式，特别适用于知道具体位置但不知道标签的情况。 ### 2.2 数据清洗与预处理 在数据导入Pandas之前，很少有数据是完美无缺的。数据清洗和预处理是数据科学工作中不可或缺的部分。 #### 2.2.1 缺失值处理方法 数据中往往存在缺失值，这些缺失值会对分析产生负面影响。Pandas提供了多种方法来处理缺失值，例如`fillna()`、`dropna()`和`replace()`等。 ```python # 示例DataFrame，包含缺失值 df_with_missing = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4] }) # 使用fillna填充缺失值 fill_value = 0 df_filled = df_with_missing.fillna(fill_value) print(df_filled) ``` 逻辑分析： 上述代码创建了一个包含缺失值的DataFrame，然后使用`fillna()`函数将所有缺失值填充为0。Pandas对缺失值的处理非常灵活，可以按列、按行甚至是使用向前或向后填充（`ffill()`和`bfill()`）。 ### 2.3 基本数据统计分析 数据统计分析是数据科学的核心部分，Pandas提供了许多统计方法，可以方便地进行数据分析和汇总。 #### 2.3.1 描述性统计函数 Pandas中的描述性统计函数如`mean()`、`std()`、`min()`、`max()`和`sum()`可以快速地对数据集进行基本的统计分析。 ```python # 计算DataFrame的描述性统计值 df_stats = df.describe() print(df_stats) ``` 逻辑分析： 在上述代码中，`describe()`函数被用来获取DataFrame中每列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数以及最大值。这些信息对于初步了解数据集非常有帮助。 #### 2.3.2 分组聚合操作 分组聚合操作是数据分析中用于对数据进行分组然后应用聚合函数的一种技术，Pandas通过`groupby()`函数来实现这一功能。 ```python # 按照列'A'进行分组聚合操作 grouped = df.groupby('A').mean() print(grouped) ``` 逻辑分析： 使用`groupby()`函数可以按照某列（本例中为'A'列）的唯一值将数据进行分组，然后使用`mean()`函数计算每个分组的均值。通过这种操作，我们可以轻松地得到按分类汇总的数据，这对于理解不同分类下的数据分布