Pandas学习笔记

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np

# rank函数

S = pd.Series([3,5,1,9])
S.rank(method='average')
#rank函数返回S中每个元素在所有元素中的排名，按照从小到大顺序。
#3在所有元素中排名第二，9排第四

0    2.0
1    3.0
2    1.0
3    4.0
dtype: float64

S = pd.Series([4,5,1,9,2,5,4])
S.rank(method='average')
#S对象中含有相同的元素时，取相同元素的平均排名作为相同元素的排名
#例如4在所有元素中排第三，则相同的两个4分别排第三和第四，取第三第四的平均数3.5作为相同元素4的最终排名
#5也同样如此！

0    3.5
1    5.5
2    1.0
3    7.0
4    2.0
5    5.5
6    3.5
dtype: float64

S = pd.Series([4,5,1,9,2,5,4])
S.rank(method='min')
#method='min'表示当两个元素相同时，取最低的排名最为相同元素的最终排名
#例如，两个元素4分别排第三和第四，取第三作为元素4的最终排名

0    3.0
1    5.0
2    1.0
3    7.0
4    2.0
5    5.0
6    3.0
dtype: float64

S = pd.Series([4,5,1,9,2,5,4])
S.rank(method='max')
#method='min'表示当两个元素相同时，取最高的排名最为相同元素的最终排名
#例如，两个元素4分别排第三和第四，取第四作为元素4的最终排名

0    4.0
1    6.0
2    1.0
3    7.0
4    2.0
5    6.0
6    4.0
dtype: float64

S = pd.Series([4,5,1,9,2,5,4])
S.rank(method='first')
#method='first'表示当两个元素相同时，按照相同元素出现的先后顺序排名

0    3.0
1    5.0
2    1.0
3    7.0
4    2.0
5    6.0
6    4.0
dtype: float64

S = pd.Series([4,5,1,9,2,5,4])
S.rank(method='dense')
#method='dense'表示相同元素排名相同，并且组与组之间的排名是递增的，即组与组之间的排名相差1
#例如元素4一个排第三，一个排第四，那么元素4最终排名取较小的排名，并且元素5排第四。

0    3.0
1    4.0
2    1.0
3    5.0
4    2.0
5    4.0
6    3.0
dtype: float64

#groupby分组运算

df=pd.DataFrame({'a':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],\
             'b':[1,3,5,7,9,2,4,6,8],\
               'c':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})

df.groupby('a',as_index=False)['b'].agg({'mean_value':'mean'})

	a	mean_value
0	A	4
1	B	6
2	C	5

df.groupby('a',as_index=False)['b'].agg({'mean_value':'mean','max_vale':'max'})

	a	mean_value	max_vale
0	A	4	7
1	B	6	9
2	C	5	8

df['rank']=df.groupby('a')['b'].rank(ascending=False)

df

	a	b	c	rank
0	A	1	1	3.0
1	B	3	2	3.0
2	C	5	3	2.0
3	A	7	4	1.0
4	B	9	5	1.0
5	C	2	6	3.0
6	A	4	7	2.0
7	B	6	8	2.0
8	C	8	9	1.0

对分组进行迭代

df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],\
                'key2':['one','two','one','two','one'],\
                'data_1':[np.random.randint(0,8) for i in range(5)],\
                'data_2':[np.random.randint(5,10) for i in range(5)]})

df

	data_1	data_2	key1	key2
0	2	7	a	one
1	3	5	a	two
2	5	9	b	one
3	1	6	b	two
4	4	6	a	one

tmp=df.groupby(['key1','key2'],as_index=False)['data_1']\
.agg({'max_value':'max','mean_value':'mean'})

tmp

	key1	key2	max_value	mean_value
0	a	one	4	3
1	a	two	3	3
2	b	one	5	5
3	b	two	1	1

for key,df in tmp.groupby('key1',as_index=False):
    print key
    print df

a
  key1 key2  max_value  mean_value
0    a  one          4           3
1    a  two          3           3
b
  key1 key2  max_value  mean_value
2    b  one          5           5
3    b  two          1           1

#DataFrame.iterrows()函数

for index,row in tmp.iterrows():
    print index
    print row
    print type(row)
#index表示行索引，row表示把DataFrame的每一行转换成Series.

0
key1            a
key2          one
max_value       4
mean_value      3
Name: 0, dtype: object

1
key1            a
key2          two
max_value       3
mean_value      3
Name: 1, dtype: object

2
key1            b
key2          one
max_value       5
mean_value      5
Name: 2, dtype: object

3
key1            b
key2          two
max_value       1
mean_value      1
Name: 3, dtype: object

tmp=pd.DataFrame({'item_id':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],\
                 'day':[1,2,3,1,2,3,1,2,3],\
                 'buy':[5,4,8,6,4,2,12,18,10],\
                 'cnt':[10,20,32,30,16,4,16,30,20]})

tmp

	buy	cnt	day	item_id
0	5	10	1	A
1	4	20	2	A
2	8	32	3	A
3	6	30	1	B
4	4	16	2	B
5	2	4	3	B
6	12	16	1	C
7	18	30	2	C
8	10	20	3	C

item='item_id'
features = []
for key, df in tmp.groupby(item, as_index=False):
    feature = {}
    feature[item] = key
    for index, row in df.iterrows():
        feature[item + 'buy' + str(int(row['day']))] = row['buy']
        feature[item + 'cnt' + str(int(row['day']))] = row['cnt']
    features.append(feature)
#features = pd.DataFrame(features)

features

[{'item_id': 'A',
  'item_idbuy1': 5L,
  'item_idbuy2': 4L,
  'item_idbuy3': 8L,
  'item_idcnt1': 10L,
  'item_idcnt2': 20L,
  'item_idcnt3': 32L},
 {'item_id': 'B',
  'item_idbuy1': 6L,
  'item_idbuy2': 4L,
  'item_idbuy3': 2L,
  'item_idcnt1': 30L,
  'item_idcnt2': 16L,
  'item_idcnt3': 4L},
 {'item_id': 'C',
  'item_idbuy1': 12L,
  'item_idbuy2': 18L,
  'item_idbuy3': 10L,
  'item_idcnt1': 16L,
  'item_idcnt2': 30L,
  'item_idcnt3': 20L}]

pd.DataFrame(features)

	item_id	item_idbuy1	item_idbuy2	item_idbuy3	item_idcnt1	item_idcnt2	item_idcnt3
0	A	5	4	8	10	20	32
1	B	6	4	2	30	16	4
2	C	12	18	10	16	30	20