1.5 Pandas的数据框（DataFrame）对象的使用方法
在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。这就需要将原始数据整理成适当的数据结构，才可以使用Altair的API、实例方法和类进行各种场景的分类汇总及统计分组。其中，分类汇总就是统计学中的描述统计，例如，均值、标准差、最大值、最小值、中位数、分位数、计数（count）和求和（sum）等。因此，整洁的数据格式是Altair需要的数据结构，同时，整洁的数据格式也是实现统计可视化的必要环节。Pandas中的DataFrame是Altair使用数据集的数据结构之一。
DataFrame是一种类似Excel或SPSS的表格型数据结构，DataFrame既有行索引，也有列索引，每一行是一个观察记录（case/observation）,每一列是一个变量的不同取值（variable values）。创建DataFrame主要使用Python中的字典。下面，我们通过示例说明具体的实现方法。
1.5.1 使用字典创建DataFrame的方法
（1）导入Pandas。
（2）定义一个变量，用来存储字典。
（3）生成Pandas中的DataFrame。
如果需要查看某些变量的取值情况，则可以给DataFrame增加列索引；如果需要查看某些案例（cases），也称为观测记录（observations），即样本（samples），还可以增加行索引。
注意：输出结果中的第1列不是索引数（即下标），而是关键字参数index列表中的元素。由于下标和目前列表中的元素（0和1）相同，可能会误以为它们是一样的。如果查看第3行的观测记录，则可以使用df.loc["two"]，但不可以使用df.loc[2]。
如果列索引的字符串不是字典中的键，那么生成的DataFrame中的相应变量的取值就是空值（NaN），例如，使用字符串"name"作为列表columns中的元素。
1.5.2 DataFrame的操作方法
对DataFrame而言，可以选择某一列或若干列、某一行或若干行、某一个值或若干个值，也可以查看行索引、列索引、值区域。
下面使用以下代码生成DataFrame，存储在变量df里。
查看行索引。
查看列索引。
查看值区域，也就是不包含行索引和列索引，这是一个二维数组，行和列的索引起始值都是0。
查看某一列和若干列。
注意：选择若干列需要将列索引中的元素放在列表中，从而产生双列表。
查看某一行和若干行。
注意：选择若干行需要将行索引中的元素放在列表里，从而产生双列表。
查看某一个值和若干个值。
1.5.3 缺失值的操作方法
对于DataFrame而言，缺失值的识别和处理可以使用Pandas。缺失值的识别和处理是数据清理的重要环节。因此，高效、简便地识别方法和处理流程就显得尤为关键。可以从某一列或若干列、某一行或若干行、某一个值或若干个值等环节入手，高效识别缺失值。
1. 识别缺失值
使用API函数isna()或isnull()可以判断数据框（DataFrame）对象的变量取值是否存在缺失值。使用方法如下所示。
（1）导入需要的包。
（2）加载数据集cars。
（3）判断变量取值是否存在缺失值。输出结果如图1.4和图1.5所示。
图1.4
图1.5
（4）统计变量取值存在缺失值的数量。
（5）计算变量取值不包括缺失值的数量。
（6）变量Miles_per_Gallon和变量Horsepower存在缺失值。查看变量Horsepower存在缺失值，并且变量Origin取值是"Europe"的记录。输出结果如图1.6所示。
图1.6
（7）使用API函数dropna()剔除包含缺失值的数据记录。这里以前20行数据记录为例，行索引出现间断情形，表明存在缺失值的数据记录已经被剔除，输出结果如图1.7所示。
（8）分析剔除包含缺失值的数据记录的数量变化。从属性shape的取值来看，二元元组的行数减少，变量个数没有变化。
图1.7
2. 处理缺失值
使用API函数fillna()填补存在缺失值的变量或数据记录。函数fillna()的参数既可以是数值，也可以是字典。
（1）使用数值0填补存在缺失值的数据记录。这里以前20行数据记录为例，使用数值0填补存在缺失值的数据记录，行索引连续有序，输出结果如图1.8所示。
（2）使用变量Miles_per_Gallon的均值填补存在缺失值的变量Miles_per_Gallon。输出结果如图1.9所示。
图1.8
图1.9
（3）在填补存在缺失值的变量Miles_per_Gallon之后，比较变量取值存在缺失值的数量变化。经过比较，只有变量Horsepower存在缺失值。输出结果如下。
（4）在填补存在缺失值的变量Miles_per_Gallon之后，比较变量取值不包括缺失值的数量记录的变化。经过比较，只有变量Horsepower存在缺失值。输出结果如下。
（5）分别使用均值和最大值填补变量Miles_per_Gallon和Horsepower。不同变量的数据记录数量相同，所有缺失值都填补完成。输出结果如下。
（6）使用API函数describe()展示数量型变量的描述统计。输出结果如图1.10所示。
图1.10
1.5.4 条件查询的操作方法
对DataFrame而言，条件查询可以使用Pandas。条件查询类似MySQL中的where子句，使用条件表达式获得布尔值进而筛选部分数据集或变量。为了更好地演示使用方法，下面使用数据集cars的前30行数据记录作为示例数据集。实现代码如下所示。
查询条件的设置方法，以变量类型划分，主要分为数量型变量、名义型变量和时间型变量。
数量型变量的条件表达式主要使用逻辑运算符“==”、“＞=”、“＜=”和“!=”等，例如，source.Miles_per_Gallon==14，可以称为精确查询。名义型变量的条件表达式主要使用API函数str.contains()设置查询字符串，例如，source["Origin"].str.contains("Euro")，包含查询字符串的数据记录都会以查询结果的形式返回，可以称为模糊查询。如果使用完整的变量取值，则等价于使用逻辑运算符“==”设置条件表达式，例如，source.Origin=="Europe"，属于精确查询。时间型变量的条件表达式主要使用类pandas.Timestamp()设置查询时间戳（日期和时间），例如，source2.Year==pd.Timestamp("1982")，属于精确查询。
（1）查询变量Origin的取值等于"Europe"的数据记录。条件表达式既可以使用source.Origin=="Europe"，也可以使用source["Origin"]=="Europe"。条件表达式的返回值是对象Series。条件查询结果如图1.11所示。
图1.11
（2）查询变量Origin的取值等于“Europe”，且变量Miles_per_Gallon的取值大于或等于15的数据记录。两个条件表达式都需要使用“()”，逻辑连接词且使用“&”，逻辑连接词“或”使用“|”。条件查询结果如图1.12所示。
图1.12
（3）查询变量Origin的取值等于“Europe”或变量Miles_per_Gallon的取值等于14的数据记录。条件查询结果如图1.13所示。
图1.13
（4）查询变量Origin的取值等于“Europe”或变量Miles_per_Gallon的取值等于14的数据记录。同时，返回的数据记录只显示依次包含变量Name、Miles_per_Gallon和Origin的数据记录。可以根据显示需求调整这些变量在列表中的顺序。条件查询结果如图1.14所示。
图1.14
（5）查询变量Miles_per_Gallon的取值大于或等于18，且变量Miles_per_Gallon的取值小于或等于25的数据记录。条件查询结果如图1.15所示。
图1.15
（6）查询变量Origin的取值包含“Euro”的数据记录。对名义型变量而言，可以使用API函数str.contains()设置查询条件，判断字符串模式或正则表达式是否匹配名义型变量的取值，返回布尔型对象Series。名义型变量Origin的条件查询结果如图1.16所示。
图1.16
（7）查询变量Name的取值包含“for”的数据记录。同时，查询结果的数据记录只包含部分变量。名义型变量Name的条件查询结果如图1.17所示。
图1.17
（8）查询变量Name的取值包含“(”的数据记录。按照正则表达式查询，需要使用"\("。名义型变量Name的条件查询结果如图1.18所示。
图1.18
（9）查询变量Name的取值包含“(”的数据记录。按照字符串查询，需要传递False给关键字参数regex。同时，查询结果的数据记录只包含部分变量。名义型变量Name的条件查询结果如图1.19所示。
图1.19
（10）查询变量Year的取值等于1970年的数据记录。对时间型变量而言，可以使用类pandas.Timestamp()设置查询日期和时间。使用完整数据集cars作为查询范围，同时，查询结果的数据记录只包含部分变量。时间型变量Year的条件查询结果如图1.20所示。
图1.20