python数据分析——pandas的应用

导入库：

import pandas as pd

构建一个空的数据框：

data=pd.DateFrame()

根据自己编写的数据构造数据框：

'''将键作为列名'''
raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts'], 
        'company': ['1st', '1st', '2nd', '2nd', '1st', '1st', '2nd', '2nd','1st', '1st', '2nd', '2nd'], 
        'name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'], 
        'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3, 4, 24, 31, 2, 3, 2, 3],
        'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70, 25, 94, 57, 62, 70, 62, 70]}
data= pd.DataFrame(raw_data, columns = raw_data.keys())
========================分割=======================
'''将键作为索引'''
a={'a':1,,'b':2,'c':3,'d':4,'t':5}
#或者
a={'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[5,6,7],'d':[7,8,9],'t':[0,0,0]}
data=pd.DataFrame.from_dict(a,orient='index')
'''这里的orient是指定让键当做索引'''

自己构造数据时，字典里面的键是字段名（列名），值是每一列的数据,数值一定要添加“[]”符号
　　
读取csv、tsv文件：

data=pd.read_csv(fliename,sep='分隔符')#filename是字符串，分隔符比如制表符’\t‘或者逗号

pd.read_cav（table）中的参数parse_dates用于指定哪几列为时间索引：
比如，前三列分别表示年月日，使用该参数后，得到的数据框的第一列是原来的三列的组合。

data=pd.read_csv(filename,sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]])

查看数据表的前几行数据：

data.head(数字)  #默认情况下是前五行

查看数据表的相关大小信息：

data.info()

查看表的行列数：

data.shape[0] 或len(data)

查看表的字段名（列名）：

 data.columns

修改字段名，或者是有些表没有表头，列名用1.2.3.4代替的，此时给各列一个字段名

data.rename(columns={0:'字段1',1:'字段2'，2:'字段3'})
#或者
date.rename(columns={'原字段名':'新字段名'},inplace=True)

查看某一列数据的数据类型，

data.列名.dtype

查看所有列的数据类型：

data.dtypes

查看某一列的最大(小)值：

data.列名.max()
data.列名.min()

查看指定字段出现最大值的列号：

data.列名.idimax()

如果给原有的数据表添加一列，比如是数据表格式的字段名为name的一列，只需要

data[name]=name不能用data.name=name

读取user文件：

data=pd.read_table(filename,sep='分隔符'，index_col=' 某个列名')#这里的index_可以是某个列名（字符串），也可以是列号如index_col=[0]或[1]……

计算列的唯一值（不要被“唯一”误导，其实就是查看列里面都有哪些不同的值），

data.列名.unique()

查看列的唯一值的个数：

data.列名.nunique()

查看数据表的统计信息用的describe()方法，默认不加参数的情况下，仅统计数据类型为数值型数据的列，若要统计所有的列，需要加上参数，即

data.describe(include='all')

指定查看某一列的统计信息：

data.列名.describe()

查看某一列的列名：

data.columns[指定的列号]

查看指定列号n列的数据类型(不知该列的名称)：data.dtypes[n-1],如果已知列名data.dtyes[列名]或者data[列名].dtype
查看指定位置（如第10行第5列）的数据：data.values[9][4]
删除行列的方法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
　　labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定
　　axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；
　　index 直接指定要删除的行
　　columns 直接指定要删除的列
　　inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；
　　inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

删除指定列：

data.drop(columns=列名，axis=1)这里一定要指明axis=1，否则删除的是行
或者
del data['列名']

删除多列：

data.drop(columns=[列1，列2……列n]，axis=1)

删除指定行：

data.drop(index=行号，axis=0)

删除缺失数据（dropna方法）：

data.dropna(axis=0, how='any',  inplace=False)
axis=0表示删除这一行，how默认值为any,还可以取值all,前者表示只要这一行存在缺失值就删除，后者表示清楚全是缺失值的行，inplace表示是否就地更改

对指定的列取出重复元素：data.drop_duplicates(subset=[列1，列2……])不指定subset参数的情况下默认为对所有列去重
对某一列进行排序：

data.列名.sort_values()`或者`data.sort_values(by=列名)

取数据表中的指定几列数据组成新的数据表：newdata=data[[列1名，列2名……列n名]]
排序：首先按照第一种指标排序，然后按照第二种指标排序：

data.sort_values(by=[指标1，指标2])

查找某一列（字符串类型）以某个字符开头的记录：

data[data.列名.str.startwith('指定字符')]

查找指定列：data.iloc[行范围，列范围],其中行或者列的范围如果是连续的，就不用加[]，直接用“：”符号，如果不连续，则需要用"[]"符号，在中括号内部注明需要选取的行号列号
根据列名搜索指定列：不能用iloc函数，而应该用ix函数，data.ix[行范围，列范围],，其中列范围是用[]包含的几个列的名字
loc方法，ix方法 iloc方法有区别于相似之处，注意使用
没有行索引的情况下，搜索指定行举例data.ix[data.Team.isin(['England', 'Italy', 'Russia']),['Team','Shooting Accuracy']]或者data.loc[data.Team.isin(['England', 'Italy', 'Russia']), ['Team','Shooting Accuracy']]，这两种方法，第二种更正规，其中，Team是一个列名，isin()方法用于判断[‘England’, ‘Italy’, ‘Russia’]这第三个元素是否在这一列中，由于列Team不是索引列，因此必须通过这种方法挑出指定行。
iloc用于行列范围都是数字，loc用于行列范围都是字符，ix用于一个字符一个数字
给定一个字典（raw_data）的情况下，构造数据框：

#已知一个字典的名字为raw_data
df=pd.DataFrame(raw_data,columns=[各个列名])#columns也可以不指定

设置索引

将某一列设置为索引：

data.set_index('列名',drop=True)#drop默认情况下是True，意思是将这一列设为索引的情况下，将不再正表中出现，如果是False，则这一列会出现两次，索引列和正表中都会出现

　　在已经设置某一列为索引的情况下，设置另一列为索引列，：

df=df.reset_index('列名')

如果两个表纵向拼接，而且索引时数字的情况下，比如表1的索引时从0到89，表2的索引是从0到9，那么拼接后的表的索引不是从0到99.而是先从0到89，然后再从0到9，因此需要重置索引

data.reset_index(drop=True,inplace=True)

注意这里的inplace，默认情况下是False，这里需要将其设为True，否则好像索引还是乱的，具体原因未知。

分组：

data.groupby(by='字段名',as_index=True)#as_index默认值为True,表示将该字段作为索引，如果是False,则该列不是索引
##################举例######################
data.groupby('continent').sum()
data.groupby('continent').mean()
data.groupby('continent').字段1.mean()

除了按照列名分组，还可以按照索引分组，比如经过处理后的索引可能好几个索引都相同
查看某一列的指定统计信息：

data.字段名.agg(['max','min','mean'])

pandas中的unstack函数的用法，暂时不是很明白，
题目：Present the mean preTestScores grouped by regiment and company without heirarchical indexing，
原数据是这样的，

regiment.groupby(['regiment','company']).mean().preTestScore.unstack()#得出的结果见左图
regiment.groupby(['regiment','company']).mean().preTestScore #得出的结果见右图

pandas模块中的apply方法的应用：
　　根据我现在见过的用法，apply是将某一个函数或者lambda函数应用的某一列的数值，函数是对单个元素做某一种变化，将函数运用到某一列，就会对这一列的每一个元素做同样的函数变换
　　
apply与applymap的区别：
　　apply是用于行和列的计算，只能一行一行或一列一列，而applymap可用于整个数据框的计算。
查看各列中的最大值最小值：

data.idmax()#返回各列的最大值
data.idmin()#返回各列的最小值

与日期有关

将某一列数据转化为日期格式：

data.列=pd.to_datetime(data.列,format='%Y')#format也可以是月、日等
data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])#年月日

将年月日格式的数据转化为年格式的数据：

data..字段.to_period('A')

对时间序列数据重采样和频率转换：

data.resample('采样频率')
采样频率如10AS（10年），30S（10秒）、3T（三分钟）

有个数据框的时间列本来是年月日，重采样，按照一周的频率：两种方法：

data.groupby(data.index.to_period('W')).mean()
或者
data.resample('W').mean()

重采样之后，一般是求这期间的综合或者均值

data.resample('1Y').sum()#求和
data.resample('1Y').mean()#求这段期间的均值

两个表的拼接

两个表的字段相同的情况下，将两个表纵向拼接：

data=pd.concat([data1,data2])
或者
data=data1.append(data2)

两个表的列相同的情况下，将两个表进行横向拼接：

data=pd.concat([data1,data2],axis=1)

当两个表中存在共同的字段，也存在不同字段，且两个表的行数相同的情况下，融合两个表的不同列

pd.merge(data1,data2,on='公共字段')
比如
pd.merge(all_data, data3, on='subject_id')

融合两个表时，选用的字段，字段分别是重复与不重复的情况下融合两个表

pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='inner')#重复,默认情况
pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer')#不重复

将序列（Series）转换为数据框的格式：

序列=序列.to_frame()

将离散数据转换成二元数据，如果某列数据是几种离散数据构成的，就可以将该列进行转化，比如：原数据中有一列Embark,有三种离散值S、Q、C，将其进行转化之后，将转化得到的数据添加到原数据表中，可见下图，数据框中会新增三列。

data_new= pd.get_dummies(traindata.列名)
data=data.join(data_new)

与空值相关

统计各列的空值个数：

data.isnull().sum()

统计非空值的个数：

data.nutnull().sum()

利用pandas中的plot.bar绘制堆叠柱状图

对于一个表格，（如下例），天气等级本来是一列数据，要首先把数据根据天气等级分组，分组后累加变成只有四行的数据，然后绘制柱状图，这其中，行称为x轴，列为y轴

weather_df = Bike_data.groupby('weather', as_index=True).agg({'casual':'mean',
                                                              'registered':'mean'})
weather_df.plot.bar(stacked=True,
                    title = 'Average number of rentals initiated per hour in different weather')              
#这里stack控制是否将柱状图堆叠，默认值为False

　　　　　　　　　　
　　　　　　stacked=True　　　　　　　　　　　　　　　　　stacked=False