TIP
本文主要是介绍 Pyhon机器学习-Pandas介绍 。
# 前置机器学习（四）：一文掌握Pandas用法
# 一、Series和DataFrame
Pandas建立在NumPy之上。
Pandas特别适合处理表格数据，如SQL表格、EXCEL表格。有序或无序的时间序列。具有行和列标签的任意矩阵数据。
打开Jupyter Notebook，导入numpy和pandas开始我们的教程：
import numpy as np
import pandas as pd
# 1. pandas.Series
Series是带有索引的一维ndarray数组。索引值可不唯一，但必须是可哈希的。
pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
输出：
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
我们可以看到默认索引值为0、1、2、3、4、5这样的数字。添加index属性，指定其为'c','a','i','yong','j','i'。
pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8], index=['c','a','i','yong','j','i'])
输出如下，我们可以看到index是可重复的。
c 1.0
a 3.0
i 5.0
yong NaN
j 6.0
i 8.0
dtype: float64
# 2. pandas.DataFrame
DataFrame是带有行和列的表格结构。可以理解为多个Series对象的字典结构。
pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), index=['i','ii','iii'], columns=['A', 'B', 'C'])
输出表格如下，其中index对应它的行，columns对应它的列。
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| i | 1 | 2 | 3 |
| ii | 4 | 5 | 6 |
| iii | 7 | 8 | 9 |
# 二、Pandas常见用法
# 1. 访问数据
准备数据，随机生成6行4列的二维数组，行标签为从20210101到20210106的日期，列标签为A、B、C、D。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(20201212)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=pd.date_range('20210101', periods=6), columns=list('ABCD'))
df
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 |
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 | 1.48804 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 |
| 2021-01-06 | -0.816064 | 1.30197 | 0.656281 | -1.2718 |
# 1.1 head()和tail()
查看表格前几行：
df.head(2)
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
查看表格后几行：
df.tail(3)
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 | 1.48804 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 |
| 2021-01-06 | -0.816064 | 1.30197 | 0.656281 | -1.2718 |
# 1.2 describe()
describe方法用于生成DataFrame的描述统计信息。可以很方便的查看数据集的分布情况。注意，这里的统计分布不包含NaN值。
df.describe()
展示如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| count | 6 | 6 | 6 | 6 |
| mean | 0.0825402 | 0.0497552 | -0.181309 | 0.22896 |
| std | 0.551412 | 1.07834 | 0.933155 | 1.13114 |
| min | -0.816064 | -1.40384 | -1.64592 | -1.2718 |
| 25% | -0.18 | -0.553043 | -0.737194 | -0.587269 |
| 50% | 0.298188 | -0.134555 | 0.106933 | 0.287363 |
| 75% | 0.342885 | 0.987901 | 0.556601 | 1.16805 |
| max | 0.696541 | 1.30197 | 0.656281 | 1.48804 |
我们首先回顾一下我们掌握的数学公式。
平均数(mean)：
方差(variance):
标准差(std):
我们解释一下pandas的describe统计信息各属性的意义。我们仅以 A 列为例。
count表示计数。A列有6个数据不为空。mean表示平均值。A列所有不为空的数据平均值为0.0825402。std表示标准差。A列的标准差为0.551412。min表示最小值。A列最小值为-0.816064。即，0%的数据比-0.816064小。25%表示四分之一分位数。A列的四分之一分位数为-0.18。即，25%的数据比-0.18小。50%表示二分之一分位数。A列的四分之一分位数为0.298188。即，50%的数据比0.298188小。75%表示四分之三分位数。A列的四分之三分位数为0.342885。即，75%的数据比0.342885小。max表示最大值。A列的最大值为0.696541。即，100%的数据比0.696541小。
# 1.3 T
T一般表示Transpose的缩写，即转置。行列转换。
df.T
展示表格如下：
| 2021-01-01 | 2021-01-02 | 2021-01-03 | 2021-01-04 | 2021-01-05 | 2021-01-06 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.270961 | 0.696541 | 0.325415 | -0.33032 | 0.348708 | -0.816064 |
| B | -0.405463 | 0.136352 | -0.602236 | -1.40384 | 1.27175 | 1.30197 |
| C | 0.348373 | -1.64592 | -0.134508 | -0.93809 | 0.626011 | 0.656281 |
| D | 0.828572 | -0.69841 | 1.28121 | 1.48804 | -0.253845 | -1.2718 |
# 1.4 sort_values()
指定某一列进行排序，如下代码根据C列进行正序排序。
df.sort_values(by='C')
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 | 1.48804 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 |
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 |
| 2021-01-06 | -0.816064 | 1.30197 | 0.656281 | -1.2718 |
# 1.5 nlargest()
选择某列最大的n行数据。如：df.nlargest(2,'A')表示，返回A列最大的2行数据。
df.nlargest(2,'A')
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 |
# 1.6 sample()
sample方法表示查看随机的样例数据。
df.sample(5)表示返回随机5行数据。
df.sample(5)
参数frac表示fraction，分数的意思。frac=0.01即返回1%的随机数据作为样例展示。
df.sample(frac=0.01)
# 2. 选择数据
# 2.1 根据标签选择
我们输入df['A']命令选取A列。
df['A']
输出A列数据，同时也是一个Series对象：
2021-01-01 0.2709612021-01-02 0.6965412021-01-03 0.3254152021-01-04 -0.3303202021-01-05 0.3487082021-01-06 -0.816064Name: A, dtype: float64
df[0:3]该代码与df.head(3)同理。但df[0:3]是NumPy的数组选择方式，这说明了Pandas对于NumPy具有良好的支持。
df[0:3]
展示表格如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 |
通过loc方法指定行列标签。
df.loc['2021-01-01':'2021-01-02', ['A', 'B']]
展示表格如下：
| A | B | |
|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 |
# 2.2 根据位置选择
iloc 与loc不同。loc指定具体的标签，而iloc指定标签的索引位置。df.iloc[3:5, 0:3]表示选取索引为3、4的行，索引为0、1、2的列。即，第4、5行，第1、2、3列。
注意，索引序号从0开始。冒号表示区间，左右两侧分别表示开始和结束。如3:5表示左开右闭区间[3,5)，即不包含5自身。
df.iloc[3:5, 0:3]
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 |
df.iloc[:, 1:3]
| B | C | |
|---|---|---|
| 2021-01-01 | -0.405463 | 0.348373 |
| 2021-01-02 | 0.136352 | -1.64592 |
| 2021-01-03 | -0.602236 | -0.134508 |
| 2021-01-04 | -1.40384 | -0.93809 |
| 2021-01-05 | 1.27175 | 0.626011 |
| 2021-01-06 | 1.30197 | 0.656281 |
# 2.3 布尔索引
DataFrame可根据条件进行筛选，当条件判断True时，返回。当条件判断为False时，过滤掉。
我们设置一个过滤器用来判断A列是否大于0。
filter = df['A'] > 0
filter
输出结果如下，可以看到2021-01-04和2021-01-06的行为False。
2021-01-01 True2021-01-02 True2021-01-03 True2021-01-04 False2021-01-05 True2021-01-06 FalseName: A, dtype: bool
我们通过过滤器查看数据集。
df[filter]## df[df['A'] > 0]
查看表格我们可以发现，2021-01-04和2021-01-06的行被过滤掉了。
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 |
# 3. 处理缺失值
准备数据。
df2 = df.copy()
df2.loc[:3, 'E'] = 1.0
f_series = {'2021-01-02': 1.0,'2021-01-03': 2.0,'2021-01-04': 3.0,'2021-01-05': 4.0,'2021-01-06': 5.0}
df2['F'] = pd.Series(f_series)
df2
展示表格如下：
| A | B | C | D | F | E | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 | nan | 1 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 | 1 | 1 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 | 2 | 1 |
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 | 1.48804 | 3 | nan |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 | 4 | nan |
| 2021-01-06 | -0.816064 | 1.30197 | 0.656281 | -1.2718 | 5 | nan |
# 3.1 dropna()
使用dropna方法清空NaN值。注意：dropa方法返回新的DataFrame，并不会改变原有的DataFrame。
df2.dropna(how='any')
以上代码表示，当行数据有任意的数值为空时，删除。
| A | B | C | D | F | E | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 | 1 | 1 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 | 2 | 1 |
# 3.2 fillna()
使用filna命令填补NaN值。
df2.fillna(df2.mean())
以上代码表示，使用每一列的平均值来填补空缺。同样地，fillna并不会更新原有的DataFrame，如需更新原有DataFrame使用代码df2 = df2.fillna(df2.mean())。
展示表格如下：
| A | B | C | D | F | E | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.270961 | -0.405463 | 0.348373 | 0.828572 | 3 | 1 |
| 2021-01-02 | 0.696541 | 0.136352 | -1.64592 | -0.69841 | 1 | 1 |
| 2021-01-03 | 0.325415 | -0.602236 | -0.134508 | 1.28121 | 2 | 1 |
| 2021-01-04 | -0.33032 | -1.40384 | -0.93809 | 1.48804 | 3 | 1 |
| 2021-01-05 | 0.348708 | 1.27175 | 0.626011 | -0.253845 | 4 | 1 |
| 2021-01-06 | -0.816064 | 1.30197 | 0.656281 | -1.2718 | 5 | 1 |
# 4. 操作方法
# 4.1 agg()
agg是Aggregate的缩写，意为聚合。
常用聚合方法如下：
- mean(): Compute mean of groups
- sum(): Compute sum of group values
- size(): Compute group sizes
- count(): Compute count of group
- std(): Standard deviation of groups
- var(): Compute variance of groups
- sem(): Standard error of the mean of groups
- describe(): Generates descriptive statistics
- first(): Compute first of group values
- last(): Compute last of group values
- nth() : Take nth value, or a subset if n is a list
- min(): Compute min of group values
- max(): Compute max of group values
df.mean()
返回各列平均值
A 0.082540B 0.049755C -0.181309D 0.228960dtype: float64
可通过加参数axis查看行平均值。
df.mean(axis=1)
输出：
2021-01-01 0.2606112021-01-02 -0.3778602021-01-03 0.2174702021-01-04 -0.2960532021-01-05 0.4981562021-01-06 -0.032404dtype: float64
如果我们想查看某一列的多项聚合统计怎么办？ 这时我们可以调用agg方法：
df.agg(['std','mean'])['A']
返回结果显示标准差std和均值mean：
std 0.551412
mean 0.082540
Name: A, dtype: float64
对于不同的列应用不同的聚合函数：
df.agg({'A':['max','mean'],'B':['mean','std','var']})
返回结果如下：
| A | B | |
|---|---|---|
| max | 0.696541 | nan |
| mean | 0.0825402 | 0.0497552 |
| std | nan | 1.07834 |
| var | nan | 1.16281 |
# 4.2 apply()
apply()是对方法的调用。
如df.apply(np.sum)表示每一列调用np.sum方法，返回每一列的数值和。
df.apply(np.sum)
输出结果为：
A 0.495241
B 0.298531
C -1.087857
D 1.373762
dtype: float64
apply方法支持lambda表达式。
df.apply(lambda n: n*2)
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 0.541923 | -0.810925 | 0.696747 | 1.65714 |
| 2021-01-02 | 1.39308 | 0.272704 | -3.29185 | -1.39682 |
| 2021-01-03 | 0.65083 | -1.20447 | -0.269016 | 2.56242 |
| 2021-01-04 | -0.66064 | -2.80768 | -1.87618 | 2.97607 |
| 2021-01-05 | 0.697417 | 2.5435 | 1.25202 | -0.50769 |
| 2021-01-06 | -1.63213 | 2.60393 | 1.31256 | -2.5436 |
# 4.3 value_counts()
value_counts方法查看各行、列的数值重复统计。 我们重新生成一些整数数据，来保证有一定的数据重复。
np.random.seed(101)df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9,size = (6,4)),columns=list('ABCD'))df3
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 6 | 7 | 8 |
| 1 | 4 | 8 | 5 | 0 |
| 2 | 5 | 8 | 1 | 3 |
| 3 | 8 | 3 | 3 | 2 |
| 4 | 8 | 3 | 7 | 0 |
| 5 | 7 | 8 | 4 | 3 |
调用value_counts()方法。
df3['A'].value_counts()
查看输出我们可以看到 A列的数字8有两个，其他数字的数量为1。
8 27 15 14 11 1Name: A, dtype: int64
# 4.4 str
Pandas内置字符串处理方法。
names = pd.Series(['andrew','bobo','claire','david','4'])names.str.upper()
通过以上代码我们将Series中的字符串全部设置为大写。
0 ANDREW1 BOBO2 CLAIRE3 DAVID4 4dtype: object
首字母大写：
names.str.capitalize()
输出为：
0 Andrew1 Bobo2 Claire3 David4 4dtype: object
判断是否为数字：
names.str.isdigit()
输出为：
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
dtype: bool
字符串分割：
tech_finance = ['GOOG,APPL,AMZN','JPM,BAC,GS']
tickers = pd.Series(tech_finance)
tickers.str.split(',').str[0:2]
以逗号分割字符串，结果为：
0 [GOOG, APPL]
1 [JPM, BAC]
dtype: object
# 5. 合并
# 5.1 concat()
concat用来将数据集串联起来。我们先准备数据。
data_one = {'Col1': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'Col2': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}
data_two = {'Col1': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'Col2': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}
one = pd.DataFrame(data_one)
two = pd.DataFrame(data_two)
使用concat方法将两个数据集串联起来。
pt(pd.concat([one,two]))
得到表格：
| Col1 | Col2 | |
|---|---|---|
| 0 | A0 | B0 |
| 1 | A1 | B1 |
| 2 | A2 | B2 |
| 3 | A3 | B3 |
| 0 | C0 | D0 |
| 1 | C1 | D1 |
| 2 | C2 | D2 |
| 3 | C3 | D3 |
# 5.2 merge()
merge相当于SQL操作中的join方法，用于将两个数据集通过某种关系连接起来
registrations = pd.DataFrame({'reg_id':[1,2,3,4],'name':['Andrew','Bobo','Claire','David']})
logins = pd.DataFrame({'log_id':[1,2,3,4],'name':['Xavier','Andrew','Yolanda','Bobo']})
我们根据name来连接两个张表，连接方式为outer。
pd.merge(left=registrations, right=logins, how='outer',on='name')
返回结果为：
| reg_id | name | log_id | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Andrew | 2 |
| 1 | 2 | Bobo | 4 |
| 2 | 3 | Claire | nan |
| 3 | 4 | David | nan |
| 4 | nan | Xavier | 1 |
| 5 | nan | Yolanda | 3 |
我们注意，how : {'left', 'right', 'outer', 'inner'} 有4种连接方式。表示是否选取左右两侧表的nan值。如left表示保留左侧表中所有数据，当遇到右侧表数据为nan值时，不显示右侧的数据。 简单来说，把left表和right表看作两个集合。
- left表示取左表全部集合+两表交集
- right表示取右表全部集合+两表交集
- outer表示取两表并集
- inner表示取两表交集
# 6. 分组GroupBy
Pandas中的分组功能非常类似于SQL语句SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4)FROM SomeTableGROUP BY Column1, Column2。即使没有接触过SQL也没有关系，分组就相当于把表格数据按照某一列进行拆分、统计、合并的过程。
准备数据。
np.random.seed(20201212)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': np.random.randn(8),
'D': np.random.randn(8)})
df
可以看到，我们的A列和B列有很多重复数据。这时我们可以根据foo/bar或者one/two进行分组。
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 0.270961 | 0.325415 |
| 1 | bar | one | -0.405463 | -0.602236 |
| 2 | foo | two | 0.348373 | -0.134508 |
| 3 | bar | three | 0.828572 | 1.28121 |
| 4 | foo | two | 0.696541 | -0.33032 |
| 5 | bar | two | 0.136352 | -1.40384 |
| 6 | foo | one | -1.64592 | -0.93809 |
| 7 | foo | three | -0.69841 | 1.48804 |
# 6.1 单列分组
我们应用groupby方法将上方表格中的数据进行分组。
df.groupby('A')
执行上方代码可以看到，groupby方法返回的是一个类型为DataFrameGroupBy的对象。我们无法直接查看，需要应用聚合函数。参考本文4.1节。
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000014C6742E248>
我们应用聚合函数sum试试。
df.groupby('A').sum()
展示表格如下：
| A | C | D |
|---|---|---|
| bar | 0.559461 | -0.724868 |
| foo | -1.02846 | 0.410533 |
# 6.2 多列分组
groupby方法支持将多个列作为参数传入。
df.groupby(['A', 'B']).sum()
分组后显示结果如下：
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| bar | one | -0.405463 | -0.602236 |
| one | -0.405463 | -0.602236 | |
| three | 0.828572 | 1.28121 | |
| two | 0.136352 | -1.40384 | |
| foo | one | -1.37496 | -0.612675 |
| three | -0.69841 | 1.48804 | |
| two | 1.04491 | -0.464828 |
# 6.3 应用多聚合方法
我们应用agg()，将聚合方法数组作为参数传入方法。下方代码根据A分类且只统计C列的数值。
df.groupby('A')['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
可以看到bar组与foo组各聚合函数的结果如下：
| A | sum | mean | std |
|---|---|---|---|
| bar | 0.559461 | 0.186487 | 0.618543 |
| foo | -1.02846 | -0.205692 | 0.957242 |
# 6.4 不同列进行不同聚合统计
下方代码对C、D列分别进行不同的聚合统计，对C列进行求和，对D列进行标准差统计。
df.groupby('A').agg({'C': 'sum', 'D': lambda x: np.std(x, ddof=1)})
输出如下：
| A | C | D |
|---|---|---|
| bar | 0.559461 | 1.37837 |
| foo | -1.02846 | 0.907422 |
# 6.5 更多
更多关于Pandas的goupby方法请参考官网:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html (opens new window)
# 三、Pandas 进阶用法
# 1. reshape
reshape表示重塑表格。对于复杂表格，我们需要将其转换成适合我们理解的样子，比如根据某些属性分组后进行单独统计。
# 1.1 stack() 和 unstack()
stack方法将表格分为索引和数据两个部分。索引各列保留，数据堆叠放置。
准备数据。
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz','foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two','one', 'two', 'one', 'two']]))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
根据上方代码，我们创建了一个复合索引。
MultiIndex([('bar', 'one'),
('bar', 'two'),
('baz', 'one'),
('baz', 'two'),
('foo', 'one'),
('foo', 'two'),
('qux', 'one'),
('qux', 'two')],
names=['first', 'second'])
我们创建一个具备复合索引的DataFrame。
np.random.seed(20201212)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
df
输出如下：
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| bar | one | 0.270961 | -0.405463 |
| two | 0.348373 | 0.828572 | |
| baz | one | 0.696541 | 0.136352 |
| two | -1.64592 | -0.69841 | |
| foo | one | 0.325415 | -0.602236 |
| two | -0.134508 | 1.28121 | |
| qux | one | -0.33032 | -1.40384 |
| two | -0.93809 | 1.48804 |
我们执行stack方法。
stacked = df.stack()stacked
输出堆叠（压缩）后的表格如下。注意：你使用Jupyter Notebook/Lab进行的输出可能和如下结果不太一样。下方输出的各位为了方便在Markdown中显示有一定的调整。
first second
bar one A 0.942502
bar one B 0.060742
bar two A 1.340975
bar two B -1.712152
baz one A 1.899275
baz one B 1.237799
baz two A -1.589069
baz two B 1.288342
foo one A -0.326792
foo one B 1.576351
foo two A 1.526528
foo two B 1.410695
qux one A 0.420718
qux one B -0.288002
qux two A 0.361586
qux two B 0.177352
dtype: float64
我们执行unstack将数据进行展开。
stacked.unstack()
输出原表格。
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| bar | one | 0.270961 | -0.405463 |
| two | 0.348373 | 0.828572 | |
| baz | one | 0.696541 | 0.136352 |
| two | -1.64592 | -0.69841 | |
| foo | one | 0.325415 | -0.602236 |
| two | -0.134508 | 1.28121 | |
| qux | one | -0.33032 | -1.40384 |
| two | -0.93809 | 1.48804 |
我们加入参数level。
stacked.unstack(level=0)
#stacked.unstack(level=1)
当level=0时得到如下输出，大家可以试试level=1时输出什么。
| second | first | bar | baz | foo | qux |
|---|---|---|---|---|---|
| one | A | 0.942502 | 1.89927 | -0.326792 | 0.420718 |
| one | B | 0.060742 | 1.2378 | 1.57635 | -0.288002 |
| two | A | 1.34097 | -1.58907 | 1.52653 | 0.361586 |
| two | B | -1.71215 | 1.28834 | 1.4107 | 0.177352 |
# 1.2 pivot_table()
pivot_table表示透视表，是一种对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。
我们生成无索引列的DataFrame。
np.random.seed(99)
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,
'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
'D': np.random.randn(12),
'E': np.random.randn(12)})
df
展示表格如下：
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | one | A | foo | -0.142359 | 0.0235001 |
| 1 | one | B | foo | 2.05722 | 0.456201 |
| 2 | two | C | foo | 0.283262 | 0.270493 |
| 3 | three | A | bar | 1.32981 | -1.43501 |
| 4 | one | B | bar | -0.154622 | 0.882817 |
| 5 | one | C | bar | -0.0690309 | -0.580082 |
| 6 | two | A | foo | 0.75518 | -0.501565 |
| 7 | three | B | foo | 0.825647 | 0.590953 |
| 8 | one | C | foo | -0.113069 | -0.731616 |
| 9 | one | A | bar | -2.36784 | 0.261755 |
| 10 | two | B | bar | -0.167049 | -0.855796 |
| 11 | three | C | bar | 0.685398 | -0.187526 |
通过观察数据，我们可以显然得出A、B、C列的具备一定属性含义。我们执行pivot_table方法。
pd.pivot_table(df, values=['D','E'], index=['A', 'B'], columns=['C'])
上方代码的意思为，将D、E列作为数据列，A、B作为复合行索引，C的数据值作为列索引。
| ('D', 'bar') | ('D', 'foo') | ('E', 'bar') | ('E', 'foo') | |
|---|---|---|---|---|
| ('one', 'A') | -2.36784 | -0.142359 | 0.261755 | 0.0235001 |
| ('one', 'B') | -0.154622 | 2.05722 | 0.882817 | 0.456201 |
| ('one', 'C') | -0.0690309 | -0.113069 | -0.580082 | -0.731616 |
| ('three', 'A') | 1.32981 | nan | -1.43501 | nan |
| ('three', 'B') | nan | 0.825647 | nan | 0.590953 |
| ('three', 'C') | 0.685398 | nan | -0.187526 | nan |
| ('two', 'A') | nan | 0.75518 | nan | -0.501565 |
| ('two', 'B') | -0.167049 | nan | -0.855796 | nan |
| ('two', 'C') | nan | 0.283262 | nan | 0.270493 |
# 2. 时间序列
date_range是Pandas自带的生成日期间隔的方法。我们执行下方代码：
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=100, freq='S')
pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
date_range方法从2021年1月1日0秒开始，以1秒作为时间间隔执行100次时间段的划分。输出结果如下：
2021-01-01 00:00:00 475
2021-01-01 00:00:01 145
2021-01-01 00:00:02 13
2021-01-01 00:00:03 240
2021-01-01 00:00:04 183
...
2021-01-01 00:01:35 413
2021-01-01 00:01:36 330
2021-01-01 00:01:37 272
2021-01-01 00:01:38 304
2021-01-01 00:01:39 151
Freq: S, Length: 100, dtype: int32
我们将freq的参数值从S(second)改为M(Month)试试看。
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=100, freq='M')
pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
输出：
2021-01-31 311
2021-02-28 256
2021-03-31 327
2021-04-30 151
2021-05-31 484
...
2028-12-31 170
2029-01-31 492
2029-02-28 205
2029-03-31 90
2029-04-30 446
Freq: M, Length: 100, dtype: int32
我们设置可以以季度作为频率进行日期生成。
prng = pd.period_range('2018Q1', '2020Q4', freq='Q-NOV')
pd.Series(np.random.randn(len(prng)), prng)
输出2018第一季度到2020第四季度间的全部季度。
2018Q1 0.833025
2018Q2 -0.509514
2018Q3 -0.735542
2018Q4 -0.224403
2019Q1 -0.119709
2019Q2 -1.379413
2019Q3 0.871741
2019Q4 0.877493
2020Q1 0.577611
2020Q2 -0.365737
2020Q3 -0.473404
2020Q4 0.529800
Freq: Q-NOV, dtype: float64
# 3. 分类
Pandas有一种特殊的数据类型叫做"目录"，即dtype="category"，我们根据将某些列设置为目录来进行分类。
准备数据。
df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "raw_grade": ['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']})
df
| id | raw_grade | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | a |
| 1 | 2 | b |
| 2 | 3 | b |
| 3 | 4 | a |
| 4 | 5 | a |
| 5 | 6 | e |
我们添加一个新列grade并将它的数据类型设置为category。
df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")
df["grade"]
我们可以看到grade列只有3种值a,b,e。
0 a
1 b
2 b
3 a
4 a
5 e
Name: grade, dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'e']
我们按顺序替换a、b、e为very good、good、very bad。
df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"]
此时的表格为：
| id | raw_grade | grade | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | a | very good |
| 1 | 2 | b | good |
| 2 | 3 | b | good |
| 3 | 4 | a | very good |
| 4 | 5 | a | very good |
| 5 | 6 | e | very bad |
我们对表格进行排序：
df.sort_values(by="grade", ascending=False)
| id | raw_grade | grade | |
|---|---|---|---|
| 5 | 6 | e | very bad |
| 1 | 2 | b | good |
| 2 | 3 | b | good |
| 0 | 1 | a | very good |
| 3 | 4 | a | very good |
| 4 | 5 | a | very good |
查看各类别的数量：
df.groupby("grade").size()
以上代码输出为：
grade
very good 3
good 2
very bad 1
dtype: int64
# 4. IO
Pandas支持直接从文件中读写数据，如CSV、JSON、EXCEL等文件格式。Pandas支持的文件格式如下。
| Format Type | Data Description | Reader | Writer |
|---|---|---|---|
| text | CSV | read_csv | to_csv |
| text | Fixed-Width Text File | read_fwf | |
| text | JSON | read_json | to_json |
| text | HTML | read_html | to_html |
| text | Local clipboard | read_clipboard | to_clipboard |
| MS Excel | read_excel | to_excel | |
| binary | OpenDocument | read_excel | |
| binary | HDF5 Format | read_hdf | to_hdf |
| binary | Feather Format | read_feather | to_feather |
| binary | Parquet Format | read_parquet | to_parquet |
| binary | ORC Format | read_orc | |
| binary | Msgpack | read_msgpack | to_msgpack |
| binary | Stata | read_stata | to_stata |
| binary | SAS | read_sas | |
| binary | SPSS | read_spss | |
| binary | Python Pickle Format | read_pickle | to_pickle |
| SQL | SQL | read_sql | to_sql |
| SQL | Google BigQuery | read_gbq | to_gbq |
我们仅以CSV文件为例作为讲解。其他格式请参考上方表格。
我们从CSV文件导入数据。大家不用特别在意下方网址的域名地址。
df = pd.read_csv("http://blog.caiyongji.com/assets/housing.csv")
查看前5行数据：
df.head(5)
| longitude | latitude | housing_median_age | total_rooms | total_bedrooms | population | households | median_income | median_house_value | ocean_proximity | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | -122.23 | 37.88 | 41 | 880 | 129 | 322 | 126 | 8.3252 | 452600 | NEAR BAY |
| 1 | -122.22 | 37.86 | 21 | 7099 | 1106 | 2401 | 1138 | 8.3014 | 358500 | NEAR BAY |
| 2 | -122.24 | 37.85 | 52 | 1467 | 190 | 496 | 177 | 7.2574 | 352100 | NEAR BAY |
| 3 | -122.25 | 37.85 | 52 | 1274 | 235 | 558 | 219 | 5.6431 | 341300 | NEAR BAY |
| 4 | -122.25 | 37.85 | 52 | 1627 | 280 | 565 | 259 | 3.8462 | 342200 | NEAR BAY |
# 5. 绘图
Pandas支持matplotlib，matplotlib是功能强大的Python可视化工具。本节仅对Pandas支持的绘图方法进行简单介绍，我们将会在下一篇文章中进行matplotlib的详细介绍。为了不错过更新，欢迎大家关注我。
np.random.seed(999)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
我们直接调用plot方法进行展示。
这里有两个需要注意的地方：
- 该plot方法是通过Pandas调用的plot方法，而非matplotlib。
- 我们知道Python语言是无需分号进行结束语句的。此处的分号表示执行绘图渲染后直接显示图像。
df.plot();
df.plot.bar();
df.plot.bar(stacked=True);
# 参考文章
- https://segmentfault.com/a/1190000038463117
