笔记——pandas学习2

在pandas中创建图像

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 使用空气质量数据air_quality_no2.csv

air_quality=pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv",index_col=0,parse_dates=True)
air_quality.head()
#index_col=0,parse_dates=True表示把返回的表格的第一列作为索引，
#把列中的数组转化为Timestamp

	station_antwerp	station_paris	station_london
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN

2. 可视化数据

plt.plot(air_quality)

[,
 ,
 ]

air_quality.plot()

2. visually compare the N02 values measured in London versus Paris.

air_quality.plot.scatter(x="station_london",y="station_paris",alpha=0.5)#alpha表示透明度

plt.scatter(air_quality["station_london"],air_quality["station_paris"] ,alpha=0.2)

3.一些标准的Python来概述可用的绘图方法：

[method_name for method_name in dir(air_quality.plot) if not method_name.startswith("_")]

['area',
 'bar',
 'barh',
 'box',
 'density',
 'hexbin',
 'hist',
 'kde',
 'line',
 'pie',
 'scatter']

注意

在许多开发环境比如ipython和jupyter nootbook，请使用TAB按钮获得全部的可用方法，例如air_quality.plot.+ TAB。

air_quality.plot.box()

4.每个列在单独的子图中:subplots

axs=air_quality.plot.area(figsize=(12,4),subplots=True)

5.进一步自定义，扩展或保存生成的图。

fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))        # Create an empty matplotlib Figure and Axes
air_quality.plot.area(ax=axs)                   # Use pandas to put the area plot on the prepared Figure/Axes
axs.set_ylabel("NO$_2$ concentration")          # Do any matplotlib customization you like
fig.savefig("no2_concentrations.png")           # Save the Figure/Axes using the existing matplotlib method.

小结：

1. 该.plot.*方法适用于Series和DataFrames

2. 默认情况下，每个列都用不同的元素（线，箱线图等）绘制

3. pandas创建的任何plot都是Matplotlib对象。

从现有列派生出新的列

#表达 NO2 伦敦车站的浓度，mg / m3
#（如果我们假设温度为25摄氏度，压力为1013 hPa，则转换因子为1.882）

air_quality["londom-mg_per_cubic"]=air_quality["station_london"]*1.882
air_quality.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	londom-mg_per_cubic
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN

#求巴黎与安特卫普的值之比，并将结果保存在新列中
air_quality["ratio_paris_anwerp"]=air_quality["station_paris"]/air_quality["station_antwerp"]
air_quality.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	londom-mg_per_cubic	ratio_paris_anwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

rename()

1. 可用于行标签和列标签。
2. 提供一个字典，其中包含键，当前名称和值，以及新名称.

#将数据列重命名为openAQ使用的相应工作站标识符werp
air_quality_renamed=air_quality.rename(columns={
    "station_anterp":"BETR801",
    "staion_paris":"FR04014",
    "staion_london":"London Westminster"})

air_quality_renamed.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	londom-mg_per_cubic	ratio_paris_anwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

# rename()映射不仅应限于固定名称，还可以是映射函数

air_quality_renamed=air_quality.rename(columns=str.lower)#将列名转为小写
air_quality_renamed.head()

	station_antwerp	station_paris	station_london	londom-mg_per_cubic	ratio_paris_anwerp
datetime
2019-05-07 02:00:00	NaN	NaN	23.0	43.286	NaN
2019-05-07 03:00:00	50.5	25.0	19.0	35.758	0.495050
2019-05-07 04:00:00	45.0	27.7	19.0	35.758	0.615556
2019-05-07 05:00:00	NaN	50.4	16.0	30.112	NaN
2019-05-07 06:00:00	NaN	61.9	NaN	NaN	NaN

小结：

1. 创建新列：把基于现有列的计算结果赋值给[]中的新列名。

2. 操作是基于元素的，不需要遍历行。

3. rename与字典或函数一起使用来重命名行标签或列名。

计算汇总统计信息

titanic=pd.read_csv("data/titanic.csv")
titanic.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

1.平均数

#泰坦尼克号旅客的平均年龄
titanic["Age"].mean()

29.69911764705882

2. 中位数

titanic[["Age","Fare"]].median()

Age     28.0000
Fare    14.4542
dtype: float64

titanic[["Age","Fare"]].describe()

	Age	Fare
count	714.000000	891.000000
mean	29.699118	32.204208
std	14.526497	49.693429
min	0.420000	0.000000
25%	20.125000	7.910400
50%	28.000000	14.454200
75%	38.000000	31.000000
max	80.000000	512.329200

3. DataFrame.agg()

使用指定轴上的一项或多项操作进行汇总

titanic.agg({'Age':['min','max','median','skew'],
             'Fare':['min','max','median','mean']})

	Age	Fare
max	80.000000	512.329200
mean	NaN	32.204208
median	28.000000	14.454200
min	0.420000	0.000000
skew	0.389108	NaN

4.groupby():按类别分组

1. 获取按类别（属性）分组的统计信息
2. 分组可以同时由多个列完成。提供列名作为groupby()方法的列表

#男性和女性泰坦尼克号乘客的平均年龄
titanic[["Sex","Age"]].groupby('Sex').mean()

	Age
Sex
female	27.915709
male	30.726645

titanic.groupby('Sex').mean()

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
Sex
female	431.028662	0.742038	2.159236	27.915709	0.694268	0.649682	44.479818
male	454.147314	0.188908	2.389948	30.726645	0.429809	0.235702	25.523893

#我们只对每种性别的平均年龄感兴趣
titanic.groupby('Sex')['Age'].mean()

Sex
female    27.915709
male      30.726645
Name: Age, dtype: float64

#性别和客舱舱位组合的平均票价
titanic.groupby(['Sex','Pclass'])['Fare'].mean()

Sex     Pclass
female  1         106.125798
        2          21.970121
        3          16.118810
male    1          67.226127
        2          19.741782
        3          12.661633
Name: Fare, dtype: float64

5.value_counts():按类别统计数目

#每个舱位的乘客人数
titanic['Pclass'].value_counts()

3    491
1    216
2    184
Name: Pclass, dtype: int64

#它实际上是一个groupby操作，结合了对每个组中记录数的计数
titanic.groupby('Pclass')['Pclass'].count()

Pclass
1    216
2    184
3    491
Name: Pclass, dtype: int64

注意：

1. size()和count（）都可以和groupby（）一起用
2. size包括NaN（size of the table）
3. count排除了缺省值
4. value_counts（）可以使用drapna（）去增/去 Nan

小结：

1. 可以对整列或整行计算聚合统计信息

2. groupby提供 拆分-应用-组合 模式的功能

3. value_counts 是一种方便的快捷方式，用于计算每个类别中的条目数

对表格进行重新布局

1. 对表格进行排序

• 使用.sort_values()，将根据定义的列对表中的行进行排序。索引将遵循行顺序。

 #根据乘客的年龄对泰坦尼克号数据进行排序。
titanic.sort_values(by='Age').head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
803	804	1	3	Thomas, Master. Assad Alexander	male	0.42	0	1	2625	8.5167	NaN	C
755	756	1	2	Hamalainen, Master. Viljo	male	0.67	1	1	250649	14.5000	NaN	S
644	645	1	3	Baclini, Miss. Eugenie	female	0.75	2	1	2666	19.2583	NaN	C
469	470	1	3	Baclini, Miss. Helene Barbara	female	0.75	2	1	2666	19.2583	NaN	C
78	79	1	2	Caldwell, Master. Alden Gates	male	0.83	0	2	248738	29.0000	NaN	S

#根据机舱等级和年龄按降序对泰坦尼克号数据进行排序
titanic.sort_values(by=["Pclass","Age"],ascending=False).head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
851	852	0	3	Svensson, Mr. Johan	male	74.0	0	0	347060	7.7750	NaN	S
116	117	0	3	Connors, Mr. Patrick	male	70.5	0	0	370369	7.7500	NaN	Q
280	281	0	3	Duane, Mr. Frank	male	65.0	0	0	336439	7.7500	NaN	Q
483	484	1	3	Turkula, Mrs. (Hedwig)	female	63.0	0	0	4134	9.5875	NaN	S
326	327	0	3	Nysveen, Mr. Johan Hansen	male	61.0	0	0	345364	6.2375	NaN	S

air_quality=pd.read_csv("data/air_quality_long.csv",index_col="date.utc",parse_dates=True)
air_quality.head()

	city	country	location	parameter	value	unit
date.utc
2019-06-18 06:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	pm25	18.0	µg/m³
2019-06-17 08:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	pm25	6.5	µg/m³
2019-06-17 07:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	pm25	18.5	µg/m³
2019-06-17 06:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	pm25	16.0	µg/m³
2019-06-17 05:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	pm25	7.5	µg/m³

2.长到宽表格式？？？Long to wide table format

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MNKpTCte-1595753237357)(attachment:image.png)]

#过滤其他数据只要no2的数据
no2=air_quality[air_quality['parameter']=='no2']
#仅使用每个location（grouupby）的前两个测量值。
no2_subset=no2.sort_index().groupby("location").head(2)
no2_subset

	city	country	location	parameter	value	unit
date.utc
2019-04-09 01:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	no2	22.5	µg/m³
2019-04-09 01:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	24.4	µg/m³
2019-04-09 02:00:00+00:00	London	GB	London Westminster	no2	67.0	µg/m³
2019-04-09 02:00:00+00:00	Antwerpen	BE	BETR801	no2	53.5	µg/m³
2019-04-09 02:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	27.4	µg/m³
2019-04-09 03:00:00+00:00	London	GB	London Westminster	no2	67.0	µg/m³

3.pivot():

该pivot_table()功能纯粹是对数据进行整形：每个索引/列组合都需要一个值。

#将三个工作站的值作为彼此相邻的单独列
no2_subset.pivot(columns="location",values="value")

location	BETR801	FR04014	London Westminster
date.utc
2019-04-09 01:00:00+00:00	22.5	24.4	NaN
2019-04-09 02:00:00+00:00	53.5	27.4	67.0
2019-04-09 03:00:00+00:00	NaN	NaN	67.0

#由于pandas支持开箱即用的多列绘图,
#从长表格式转换 为宽表格式可以同时绘制不同的时间序列：
no2.head()

	city	country	location	parameter	value	unit
date.utc
2019-06-21 00:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	20.0	µg/m³
2019-06-20 23:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	21.8	µg/m³
2019-06-20 22:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	26.5	µg/m³
2019-06-20 21:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	24.9	µg/m³
2019-06-20 20:00:00+00:00	Paris	FR	FR04014	no2	21.4	µg/m³

no2.pivot(columns='location',values='value').plot()

4.透视表：

#想要 NO2 和 PM2.5 的平均浓度以表格形式在每个站中
air_quality.pivot_table(values="value",index="location",columns="parameter",aggfunc="mean")

#当需要汇总多个值时（在这种特定情况下，pivot_table()可以使用不同时间步长的值），
#从而提供如何组合这些值的汇总函数（例如均值）。

parameter	no2	pm25
location
BETR801	26.950920	23.169492
FR04014	29.374284	NaN
London Westminster	29.740050	13.443568

#果同时对每个变量的摘要列感兴趣，请将margin参数放入True：
air_quality.pivot_table(values="value",index="location",columns="parameter",aggfunc="mean",margins=True)

parameter	no2	pm25	All
location
BETR801	26.950920	23.169492	24.982353
FR04014	29.374284	NaN	29.374284
London Westminster	29.740050	13.443568	21.491708
All	29.430316	14.386849	24.222743

air_quality.groupby(["parameter","location"]).mean()

		value
parameter	location
no2	BETR801	26.950920
	FR04014	29.374284
	London Westminster	29.740050
pm25	BETR801	23.169492
	London Westminster	13.443568

5. Wide to long format

1. pandas.melt()方法DataFrame将数据表从宽格式转换为长格式。
2. 列标题成为新创建的列中的变量名称。
   [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Nqf0iDni-1595753237361)(attachment:image.png)]

#再次从上一部分中创建的宽格式表开始：
no2_pivoted = no2.pivot(columns="location", values="value").reset_index()
no2_pivoted.head()

location	date.utc	BETR801	FR04014	London Westminster
0	2019-04-09 01:00:00+00:00	22.5	24.4	NaN
1	2019-04-09 02:00:00+00:00	53.5	27.4	67.0
2	2019-04-09 03:00:00+00:00	54.5	34.2	67.0
3	2019-04-09 04:00:00+00:00	34.5	48.5	41.0
4	2019-04-09 05:00:00+00:00	46.5	59.5	41.0

#收集所有NO2的测量值到 单列（长格式）
no_2=no2_pivoted.melt(id_vars="date.utc")
no_2.head()

	date.utc	location	value
0	2019-04-09 01:00:00+00:00	BETR801	22.5
1	2019-04-09 02:00:00+00:00	BETR801	53.5
2	2019-04-09 03:00:00+00:00	BETR801	54.5
3	2019-04-09 04:00:00+00:00	BETR801	34.5
4	2019-04-09 05:00:00+00:00	BETR801	46.5

#所有列id_vars一起为两列：一列与列标题名称，并用这些值本身的列。
#默认情况下，后一列的名称为value。
#pandas.melt()可以更详细地定义该方法：
no_2=no2_pivoted.melt(id_vars="date.utc",
                       value_vars=["BETR801",
                                    "FR04014",
                                    "London Westminster"],
                       value_name="NO_2",
                       var_name="id_location")
no_2.head()

	date.utc	id_location	NO_2
0	2019-04-09 01:00:00+00:00	BETR801	22.5
1	2019-04-09 02:00:00+00:00	BETR801	53.5
2	2019-04-09 03:00:00+00:00	BETR801	54.5
3	2019-04-09 04:00:00+00:00	BETR801	34.5
4	2019-04-09 05:00:00+00:00	BETR801	46.5

结果相同，但定义更详细：

1. value_vars明确定义要融合在一起的列

2. value_name 提供值列的自定义列名，而不是默认列名 value

3. var_name为收集列标题名称的列提供自定义列名称。否则，它采用索引名称或默认值variable

• 因此，参数value_name和var_name是两个生成的列的用户定义名称。要熔化的列由id_vars和定义value_vars。

小结：

1. 支持按一列或多列排序 sort_values

2. 该pivot功能是纯粹的数据重组， pivot_table支持聚合

3. pivot（长到宽格式）的相反是melt（宽到长格式）