pandas删除数据库

㈠ pandas删除空数据行及列dropna()

import pandas as pd

# 删除含有空数据的全部行

df4 = pd.read_csv('4.csv',  encoding='utf-8')

df4 = df4.dropna()

# 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部列

df4 = df4.dropna(axis=1)

# 可以通过subset参数来删除在age和sex中含有空数据的全部行

df4 = df4.dropna(subset=["age", "sex"])

print(df4)

df4 = df4.dropna(subset=['age', 'body','home.dest'])

㈡ 怎么用python进行数据

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

• 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.

• 集成时间序列功能

• 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构

• 数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行

• 灵活处理缺失数据

• 合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

1、pandas数据结构介绍

两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。



• #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函数#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame


• >>>


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 1 2 3 4


• c -10 2 3 -13


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 5 6 7 8


• c -10 11 12 -13

相关系数与协方差

有些汇总

㈢ pandas写入csv文件时,如果该文件已存在

如果该文件已存在可以选择目标表。
使用pandas自带的数据导入向导，右击导入的数据库，浏览打开要导入的csv文件，进行必要的设置，如果该文件已存在，因此可以直接选择目标表。
pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

㈣ 数据分析—Pandas删除数据的几种情况

开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况

本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。

模拟了一份股票交割的记录。

也可以根据行号删除记录，比如删除第三行

注意，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。这个方法支持一个范围，以及用负数表示从末尾删除。

本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可。

如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~

完成~
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。

㈤ pandas可以执行不同库的musql表么

不可以。
经查阅pandas数据库可知，pandas只能执行相同库的musql表。主要使用python中集成的SQLAlchemy、PyMySQL的两个库来向数据库中新增行记录。
pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

㈥ 队列能用来构建series对象吗

Pandas数据结构详细说明及如何创建Series，DataFrame对象方法
2021-10-06 13:45:19 投稿：wdc

本篇文章中，我们主要侧重于介绍Pandas数据结构本身的特性，以及如何创建一个Series或者DataFrame数据对象，并填入一些数据
在网络上的Pandas教程中，很多都提到了如何使用Pandas将已有的数据（如csv，如hdfs等）直接加载成Pandas数据对象，然后在其基础上进行数据分析操作，但是，很多时候，我们需要自己创建Pandas数据对象，并填入一些数据，常见的应用场景如：我们想要将现有的数据进行处理，并生成一个新的Pandas数据对象，还有，我们想利用Pandas的数据保存功能（比如to_csv, to_json, to_hdf等等）把我们采集到的数据写入到IO里边，因此掌握Pandas对象的特性，以及如何创建也是很重要的。

有些时候我们需要利用pandas数据结构创建自己的对象，按自己的方式保存新数据，我们将在本文中介绍如何实现。

1. Pandas的两种数据类型
Pandas支持两种数据类型，分别为Series和DataFrame，其中：

Series - 是一个带有标签的一维数组，支持多种不同的类型，但是针对同一个Series里边存储的数据类型必须是一致的
DataFrame - 是一个带有标签的二维数组，是一个尺寸可以修改的表格，一个DataFrame由多个Series组成，每一列都是一个Series
一句话描述的话就是，Series是很多标量数据（Scalar）的集合，而DataFrame是很多Series的集合。

我们来看下图这个例子，在1D的Series中，下图中有三个Series，分别保存了姓名(name)， 年龄(age)和得分(marks)，而他们的每一行都分别对应一个不同的人的信息，在每一个Series中的每一个单元格中（比如name series的第1行，对应的Prasadi）都是一个标量（Scalar），而每一行前边的0，1，2，3这些就是数据的索引（index），也可以叫做标签，所以说，Series是带有标签的一维数组。

可以看出，利用Series只能存储一种类型的数据，比如说name series存储的数据是字符串类型，而age series存储的数据是整数型。如果我们想把name，age，marks存储在一个数据结构里，我们就需要使用DataFrame，从图中看出，DataFrame类似于一个表格数据，有行有列，行跟Series的行一致，是数据的标签，而每一列就是原来的每一个Series。

2. Series类型
如我们在前文中所说，Series结构中可以存储任何类型的数据，包括：整型，字符串类型，浮点型，甚至是Python对象等等，但是要求是，每一行的数据类型必须统一。那么如何创建一个Series对象呢，

通过numpy array
Pandas的一个主要用途是数据分析，而它也是基于Numpy实现的，因此，通过numpy array来创建Series是非常常见的。

np_array = np.random.randn(5)
pd.Series(np_array, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
上边这段代码，利用np.random.randn随机生成一个长度为5的numpy array，然后pd.Series使用这个numpy array来创建一个Series，在创建的同时，指定了每一行的index（标签）分别是a，b，c，d，e，f，输出结果为：

通过Python字典
通过上边这个示例，大家有没有发现Series跟Python内置的dict类型是不是很类似，标签相当于dict中的key，而数据内容相当于dict中的value，它们有一一对应的关系，因此，可以想象，我们能够直接通过Python的dict来创建一个Series。

d = {'b': 1, 'a': 0, 'c': 2}
pd.Series(d)
上边这段代码，我们先创建了一个Python地点d，然后将这个字典传递给pd.Series来创建一个Pandas Series，运行结果为：

通过标量值（Scalar）
除了上边这两种方式，我们还可以通过一个简单的标量值来创建Series，特别注意的是跟上边两种方式不同，在使用这种方式创建Series的时候，我们必须指定index

pd.Series(5, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
如上边代码所示，我们使用一个常量5，然后指定index为a，b，c，d，e，同样使用pd.Series可以创建一个Series对象，看到这里我们就能够明白为什么必须指定Index了吧，那是因为Series对象是有长度的，长度是可以大于1的，而标量的长度固定为1，我们可以通过指定Index的方式来控制生成的Series的长度，Series中的值则是重复使用这一个标量常量5。其运行结果为：

name属性
当我们创建一个Series的时候，我们可以指定一个名称，这个名称会被存储到Series的name属性中，后续我们还可以使用rename方法来修改这个属性，例如下边这样的代码：

s = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name')
s
创建了一个名称为this_is_name的Series，然后我们使用rename方法来重命名这个Series为this_is_new_name：

s = s.rename('this_is_new_name')
s
上边这两部分代码的输入如下图：

那么这个名称有什么作用呢，这里预告一下，我们将在DataFrame中用到（别忘了DataFrame是多个Series的集合）

3. DataFrame类型
在第一节中我们介绍到，DataFrame是一个二维的表格数据结构，它有行和列的概念，跟行标签相对应的，为了能够按列索引数据，每一列都可以有一个名称，即列名，我们刚在Series章节中看到，Series可以表示一列数据，我们在本节中介绍的DataFrame就是多个这样的Series的组合，每一列就对应一个Series，而每一行也对应一个Series。读到这里，你是不是能够猜的出我们刚说的Series的name属性的用途了，对了，使用Series创建DataFrame的列的时候，Series的名称就会成为列名，如果Series作为行，则Series的名称会成为行名。

接下来我们来讲解如何创建DataFrame

通过一维numpy array或者Python List 组成的字典
大家可以想想，如果一个字典的value是array或者list的时候，那么这个字典其实就是一种表格结构，图为DataFrame是一个表格结构的数据类型，我们是可以通过这样的字典来创建DataFrame，例如下边这段代码

d = {'one': [1., 2., 3., 4.],
'two': [4., 3., 2., 1.]}
pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
我们把d这个Python字典传递给pd.DataFrame来创建新的DataFrame，同时我们可以通过指定index来指定DataFrame的行名（标签），上边代码的输出为

通过包含列表的Python List
我们再来想想一下，除了字典之外可以表示表格数据，还有没有其他的方法，是的，还有Python List，例如下边这段代码

data = [(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")]
pd.DataFrame(data)
我们可以用data这样的Python List来表示表格数据，不同于前边提到的字典（dict），用List表示的表格数据其实是没有行名和列名的，因此Pandas默认会自动生成行名和列名，所以上边的代码输出为：

当然，自动生成的行名列名没有任何意义，为了更好的操作数据，我们还可以通过设置pd.DataFrame方法的index或者columns参数来指定自己的行名或者列名。

通过包含Python 字典的Python List
我们继续想想，还有什么能够表示表格数据？对了，包含Python字典的Python List也是可以表达表格数据的，例如下边的代码

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
pd.DataFrame(data)
data是一个Python List，而列表中的每一个元素都是一个字典，运行结果为：

类似的，我们也可以通过指定index或者columns参数来修改行名和列名

通过Series
我们一直在提DataFrame是很多Series的集合（注：Series在DataFrame中可以是一行，也可以是一列），因此，我们也可以通过Series来创建DataFrame，例如下边这段代码

s1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name')
df = pd.DataFrame(s1)
df
利用s1这个Series来创建只有一列的DataFrame，输出结果为：

还记得不，我们前边提到了Series的name属性，在使用Series创建DataFrame的时候，这个属性会用来作为列名（或者行名，我们在下边的列子可以看得出），例如下边的这段代码，如果有两个Series，我们还可以用下边这样的方式创建DataFrame

s1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name')
s2 = s.rename('this_is_new_name')
df = pd.DataFrame([s1, s2])
df
这里我们使用了两个名分别为this_is_name和this_is_new_name的Series来创建DataFrame，得到的结果为：

到这里，相信读者已经对Pandas提供的数据类型有了一个全面的认识了，并且有能力自己创建Pandas数据结构，并存储自己的数据了，一个常见的应用场景就是我们通过爬虫获取到数据以后，可以将这些非结构化的数据以Pandas的表格格式保存，值得注意的是数据存储在Pandas数据结构中的时候，数据其实是在内存中的，当程序被关闭以后，数据就丢失了，如果我们需要将数据持久化保存到硬盘或者数据库中的话，则可以通过简单的调用Pandas提供的to_csv, to_json, to_hdf等等接口将数据永久保存下来。

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㈦ python--pandas删除

drop 方法是pandas中删除行或列的方法。

根据 索引名 删除目标行。

当需要根据索引位置删除时，可以使用 index 属性来组合完成。

根据 列名 删除目标列，同时需要设置 axis=1 或者 columns 。

当需要根据列位置删除时，可以使用 columns 属性来组合完成。

删除列也可以用关键字 del 实现，每次只能删除一列，且删除列后，原数据发生改变。

同时删除行和列，需要为行使用 index 参数，为列使用 columns 参数。

当数据框有多重索引时，删除行时，需要设置 level 参数。

多重索引数据框同时删除行和列时，只能删除第一层索引和列。

dropna 为删除缺失值的方法。

默认会删除包含缺失值的所有行。

可设置 how , thresh , subset 参数控制删除的行为。

设置参数 axis=1 或者 axis=columns 删除缺失列。

同样，可以设置 how , thresh , subset 参数来控制删除缺失列的行为。

删除重复值用 drop_plicates 方法实现。

设置 subset 参数，根据列删除重复行。

设置 ignore_index=True 可以对删除重复行后的数据索引重排序。