23 python之Pandas 的主要方法

Pandas 的主要方法

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，提供了大量数据探索的方法。Pandas 可以使用类似 SQL 的方式对 .csv、.tsv、.xlsx 等格式的数据进行处理分析。

Pandas 主要使用的数据结构是 Series 和 DataFrame 类。下面简要介绍下这两类：

• Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
• DataFrame 是一个二维数据结构，即一张表格，其中每列数据的类型相同。你可以把它看成由 Series 实例构成的字典。
  下面开始此次实验，我们将通过分析电信运营商的客户离网率数据集来展示 Pandas 的主要方法。

首先载入必要的库，即 NumPy 和 Pandas。

教学代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

通过 read_csv() 方法读取数据，然后使用 head() 方法查看前 5 行数据。

上图中的每行对应一位客户，每列对应客户的一个特征。

让我们查看一下该数据库的维度、特征名称和特征类型。

df.shape

下面我们尝试打印列名。

df.columns

我们还可以使用 info() 方法输出 DataFrame 的一些总体信息。

astype() 方法可以更改列的类型，下列公式将 Churn 离网率 特征修改为 int64 类型。

df['Churn']=df['Churn'].astype('int64')

describe() 方法可以显示数值特征（int64 和 float64）的 基本统计学特性 ，如未缺失值的数值、均值、标准差、范围、四分位数等。

df.describe()

通过 include 参数显式指定包含的数据类型，可以查看非数值特征的统计数据。

value_counts() 方法可以查看类别（类型为 object ）和布尔值（类型为 bool ）特征。让我们看下 Churn 离网率 的分布。

上述结果表明，在 3333 位客户中， 2850 位是忠实客户，他们的 Churn 值为 0。调用 value_counts() 函数时，加上 normalize=True 参数可以显示比例。

排序

DataFrame 可以根据某个变量的值（也就是列）排序。比如，根据每日消费额排序（设置 ascending=False 倒序排列）。

此外，还可以根据多个列的数值排序。下面函数实现的功能为：先按 Churn 离网率 升序排列，再按 Total day charge 每日总话费 降序排列，优先级 Churn > Tatal day charge。

索引和获取数据

DataFrame 可以以不同的方式进行索引。

使用 DataFrame[‘Name’] 可以得到一个单独的列。比如，离网率有多高？

对一家公司而言，14.5% 的离网率是一个很糟糕的数据，这么高的离网率可能导致公司破产。

布尔值索引同样很方便，语法是 df[P(df[‘Name’])]，P 是在检查 Name 列每个元素时所使用的逻辑条件。这一索引的输出是 DataFrame 的 Name 列中满足 P 条件的行。

让我们使用布尔值索引来回答这样以下问题：离网用户的数值变量的均值是多少？

离网用户在白天打电话的总时长的均值是多少？

未使用国际套餐（International plan == NO）的忠实用户（Churn == 0）所打的最长的国际长途是多久？

DataFrame 可以通过列名、行名、行号进行索引。loc 方法为通过名称索引，iloc 方法为通过数字索引。

通过 loc 方法输出 0 至 5 行、State 州 至 Area code 区号 的数据。

通过 iloc 方法输出前 5 行的前 3 列数据（和典型的 Python 切片一样，不含最大值）。

df[:1] 和 df[-1:] 可以得到 DataFrame 的首行和末行。

应用函数到单元格、列、行

下面通过 apply() 方法应用函数 max 至每一列，即输出每列的最大值。

apply() 方法也可以应用函数至每一行，指定 axis=1 即可。在这种情况下，使用 lambda 函数十分方便。比如，下面函数选中了所有以 W 开头的州。

map() 方法可以通过一个 {old_value:new_value} 形式的字典替换某一列中的值。

当然，使用 repalce() 方法一样可以达到替换的目的。

分组

Pandas 下分组数据的一般形式为：
df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

解释：

• groupby() 方法根据 grouping_columns 的值进行分组
• 接着，选中感兴趣的列（columns_to_show）。若不包括这一项，那么就会选中所有非 groupby 列（即除 grouping_colums 外的所有列）。
• 最后，应用一个或多个函数（function）。

在下面的例子中，我们根据 Churn 离网率 变量（0或者1）的值对数据进行分组，显示每组的统计数据。

和上面的例子类似，只不过这次将一些函数传给 agg()，通过 agg() 方法对分组后的数据进行聚合。

汇总表

Pandas 中的透视表定义如下：
透视表(Pivot Table)是电子表格程序和其他数据探索软件中一种常见的数据汇总工具。它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组将数据分配到各个矩形区域中。

现在，通过 pivot_table() 方法查看不同区号下白天、夜晚、深夜的电话量的均值。

交叉表（Cross Tabulation）是一种用于计算分组频率的特殊透视表，在 Pandas 中一般使用 crosstab() 方法构建交叉表。

构建一个交叉表查看样本的 Churn 离网率 和 International plan 国际套餐 的分布情况。

构建一个交叉表查看 Churn 离网率 和 Voice mail plan 语音邮件套餐 的分布情况。

上述结果表明，大部分用户是忠实用户，同时他们并不使用额外的服务（国际套餐、语音邮件）。

增减DataFrame 的行列

在 DataFrame 中新增列有很多方法，比如，使用 insert()方法添加列，为所有用户计算总的 Total calls 电话量。

上面的代码创建了一个中间 Series 实例，即 tatal_calls，其实可以在不创造这个实例的情况下直接添加列。（在最后一行）

最后一列添加了Total charge项

使用 drop() 方法删除列和行

对上述代码的部分解释：

• 将相应的索引 [‘Total charge’, ‘Total calls’] 和 axis 参数（1 表示删除列，0 表示删除行，默认值为 0）传给 drop。
• inplace 参数表示是否修改原始 DataFrame （False 表示不修改现有 DataFrame，返回一个新 DataFrame，True 表示修改当前 DataFrame）。

预测离网率

首先，通过上面介绍的 crosstab() 方法构建一个交叉表来查看 International plan 国际套餐 变量和 Churn 离网率 的相关性，同时使用 countplot() 方法构建计数直方图来可视化结果

# 加载模块，配置绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

上图表明，开通了国际套餐的用户的离网率要高很多，这是一个很有趣的观测结果。也许，国际电话高昂的话费让客户很不满意。

同理，查看 Customer service calls 客服呼叫 变量与 Chunrn 离网率 的相关性，并可视化结果。

上图表明，在客服呼叫 4 次之后，客户的离网率显著提升。

为了更好的突出 Customer service call 客服呼叫 和 Churn 离网率 的关系，可以给 DataFrame 添加一个二元属性 Many_service_calls，即客户呼叫超过 3 次（Customer service calls > 3）。看下它与离网率的相关性，并可视化结果。

现在我们可以创建另一张交叉表，将 Churn 离网率 与 International plan 国际套餐 及新创建的 Many_service_calls 多次客服呼叫 关联起来。

复习一下本次实验的内容：

• 样本中忠实客户的份额为 85.5%。这意味着最简单的预测「忠实客户」的模型有 85.5% 的概率猜对。也就是说，后续模型的准确率（Accuracy）不应该比这个数字少，并且很有希望显著高于这个数字。
• 基于一个简单的「（客服呼叫次数 > 3） & （国际套餐 = True） => Churn = 1, else Churn = 0」规则的预测模型，可以得到 85.8% 的准确率。以后我们将讨论决策树，看看如何仅仅基于输入数据自动找出类似的规则，而不需要我们手工设定。我们没有应用机器学习方法就得到了两个准确率（85.5% 和 85.8%），它们可作为后续其他模型的基线。如果经过大量的努力，我们仅将准确率提高了 0.5%，那么我们努力的方向可能出现了偏差，因为仅仅使用一个包含两个限制规则的简单模型就已提升了 0.3% 的准确率。
• 在训练复杂模型之前，建议预处理一下数据，绘制一些图表，做一些简单的假设。此外，在实际任务上应用机器学习时，通常从简单的方案开始，接着尝试更复杂的方案。