python-for-data-analysis_2nd 第五章 pandas入门

第五章 pandas入门

pandas数据结构介绍

Series

• Series类似于⼀维数组的对象。仅由⼀组数据即可产⽣最简单的Series。主要是Series 的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象。
• 与普通NumPy数组相⽐，你可以通过索引的⽅式选取Series中的单个或⼀组值。在用numpy做操作的时候，可以保留索引值。
• Series是索引值到数据值的一个映射，它由⼀组数据（各种NumPy数据类型）以及⼀组与之相关的数据标签（即索引）组成。
• 字典可创建Series。修改键值（传入新的index）来改变顺序。
• pandas中通过isnull和notnull来检测缺失数据。（第七章详谈）
• Series对象本身及其索引都有⼀个name属性，该属性跟pandas其他的关键功能关系⾮常密切。

DataFrame

• 表格型数据结构（数值、字符串、布尔值等）。
• 行（index，我经常碰到的时间序列）列（columns，我之前一直叫列头）索引
• head（）选取前五列
• 指定列序，则DataFrame的列就会按照指定顺序进⾏排列。
• 位置属性来获取值（loc和iloc）
• 赋值更改

data = {
     'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],\
  'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],\
  'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)

frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four','five', 'six'])

frame2['debt'] = np.arange(6.) #赋值直接更改

• 精准填充

 val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five'])
 frame2['debt'] = val

• 为不存在的列赋值会创建出⼀个新列。

 frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio'#可以学一手，记一下就行，这种操作也不常用啊

• 源修改(以上操作全都在原表上的操作)；若不在原表上操作，就需要copy一份

 del frame2['eastern']#`del`删除列
 frame2.columns

---

• 嵌套字典传给DataFrame，pandas就会被解释为：外层字典的键作为列索引（columns），内层键则作为⾏索引（index）

 pop = {
     'Nevada': {
     2001: 2.4, 2002: 2.9}, 'Ohio': {
     2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}

 frame3 = pd.DataFrame(pop)
 frame3

 frame3.T #转置

• **values**将DataFrame转化为np.array，后面就可以进行numpy数组操作了！

索引对象

pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（⽐如轴名称等）。Index对象不可变

• index可重复

重要功能

• 重新索引reindex。(method=‘ffill’)使⽤ffill可以实现前向值填充。

 obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
 obj3
 obj3.reindex(range(6), method='ffill')

• 丢弃指定轴上的项（drop）传递axis=1或axis='columns’可以删除列的值

在设置相关要求时inplace=True ⼩⼼使⽤inplace，它会销毁所有被删除的数据。

索引、选取和过滤

• 第一种方式：直接按照**行列索引、[:3]**这种方式来找值

 data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],columns=['one', 'two', 'three','four'])

 data[data < 5] = 0#过滤选取值data<5直接是找表中的值小于5

• 第二种方式：用loc[]和iloc[]来进行选取

 data.loc['Colorado', ['two', 'three']]# 根据行列索引来找值（excel操作） 

 data.iloc[[1, 2], [3, 0, 1]]#同上类似操作

整数索引

• 所以开发者强烈要求使用loc[]和iloc[]

算术运算和数据对齐（重要功能：对不同索引的对象进行算数运算）

• ⾃动的数据对⻬操作在不重叠的索引处引⼊了NA值。两个DataFrame和Series可以使用算术运算

在算术方法中填充值

• 将它们相加时，没有重叠的位置就会产⽣NA值。

算术方法	说明
add,radd	用于加法的操作
sub,rsub	用于减法的操作
mul,rmul	用于乘法的操作
div.rdiv	用于除法的操作
pow,rpow	指数运算

 df1 = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)),columns=list('abcd'))
 df2 = pd.DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)),columns=list('abcde'))

 df1.add(df2, fill_value=0)

 df1.reindex(columns=df2.columns, fill_value=0) # 关注reindex方法

注意add和reindex都有fill_value这一属性。

DataFrame和Series之间的运算（两者有明确规定）

• 下面实例(广播机制(每一行都执行这种操作))

 #np中array中的广播机制

 arr = np.arange(12.).reshape((3, 4))
 arr
 arr[0]
 arr - arr[0]

 #——————————————————————————————

 #pandas中DataFrame和Series的广播机制

 frame = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)),
                   columns=list('bde'),
                   index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
 series = frame.iloc[0]

 frame - series

 #——————————————————————————————列上广播操作

 frame = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)),\
                   columns=list('bde'),\
                   index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
 series = frame.iloc[:,0]
 print((frame.T - series).T)

• 下面是分别实现行和列的广播机制小例子

 frame = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)),\

 ​                     columns=list('bde'),\

 ​                     index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])

 series=frame.iloc[0]

 series3 = frame['d']

 print(frame.sub(series, axis='columns'))
 print(frame.sub(series3,axis='index'))

补充知识点：pandas向numpy之间的转换

 arr= pd.Series([1.5, -2.5, 0])
 np__ar=arr.values               #values就可以实现，然后就可以进行数组运算

函数应用和映射

• apply方法

 #该功能可以在一个数据表中找到一列（columns）中的最大值和最小值。

 frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'),index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])

 f = lambda x: x.max() - x.min()

 frame.apply(f)

 frame.apply(f, axis='columns')

 #该功能实现找到数据表中每一列的最大值和最小值，然后形成一个DataFrame

 def f(x):
  return pd.Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max'])
 frame.apply(f)

 #格式化字符串

 format = lambda x: '%.2f' % x

 frame.applymap(format)  #applymap 用于dataframe上，是**元素级别的操作**；

 frame['e'].map(format) #map 用于series上，是**元素级别的操作**。

补充：许多常用的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法（sum和mean），因此有时候无需使用apply方法

排序和排名

• 根据条件对数据集排序（sorting）
  • sort_index()和 sort_values()

 #————————————sort_index()的用法

 frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)),\

 ​                     index=['three', 'one'],\

 ​                     columns=['d', 'a', 'b', 'c'])

 frame.sort_index()

 frame.sort_index(axis=1,ascending=False)

 #————————————sort_values()的用法

 frame = pd.DataFrame({
     'b': [4, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1]})
 frame.sort_values(by='b')

• 根据条件对数据集排名（rank）

obj = pd.Series([7, -5, 7, 4, 2, 0, 4])
obj.rank()

obj.rank(method='first')

obj.rank(ascending=False, method='max') #降序排名

frame = pd.DataFrame({
     'b': [4.3, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1],\
                 'c': [-2, 5, 8, -2.5]})
frame.rank(axis='columns')

方法（method）	说明
min	使用分组中的最小排名
max	使用分组中的最大排名
first	值在原始数据中的出现顺序分配排名

带有重复标签的轴索引

 obj = pd.Series(range(5), index=['a', 'a', 'b', 'b', 'c'])

 obj.index.is_unique #查看索引是否唯一，返回布尔值

 df.mean(axis='columns', skipna=False)

汇总和计算描述统计(常见的数理统计的一些参数)

 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5],\
                 [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]],\
                index=['a', 'b', 'c', 'd'],\
                columns=['one', 'two'])
 #————————约简型
 df.sum()
 df.sum(axis='columns')
 df.mean(axis='columns', skipna=False)
 #————————
 df.idxmax() #切分数据表，可以找到每一区域内的最大的数据点（返回的是间接统计（如达到最值的索引））
 df.idxmin() #切分数据表，可以找到每一区域内的最小的数据点（返回的是间接统计（如达到最值的索引））
 #————————累计型
 df.cumsum() #累计值
 #————————汇总统计
 df.describe() #描述信息

• 约简方法表

选项	说明
axis	约简的轴，0代表行，1代表列
skipna	排除缺失值，默认为True

• 描述和汇总统计

方法	说明
count	非NA值的数量
describe	针对Series或各DataFrame列计算汇总统计
min，max	计算最大值和最小值
argmin，argmax	计算获取到最小值和最大值的索引位置（整数）
idxmin，idxmax	计算能够获取到最小值和最大值的索引值
quantile	计算样本的分位数（0到1）
sum	值的总和
mean	值的平均数
median	值的算术中位数（50%分位数）
mad	根据平均值计算平均绝对离差
var	样本值的方差
std	样本值的标准差
skew	样本值的偏度（三阶矩）
kurt	样本值的峰度（四阶矩）
cumsum	样本值的累计和
cummin、cummax	样本值的累计最大值和累计最小值
cumprod	样本值的累计积
diff	计算一阶差分（对时间序列很有用）
pct_change	计算百分数变化

其中describe（）列举了count、mean、std、min、25%、50%、75%、max等信息。

argmin()是numpy的操作。

相关系数和协方差

• 此处涉及到pickle操作、时间序列中DataFrame.pct_change()、head()、tail()
• corr()、cov()、corrwith()

 price = pd.read_pickle('examples/yahoo_price.pkl')
 volume = pd.read_pickle('examples/yahoo_volume.pkl')
 returns = price.pct_change()
 print(returns.tail())
 print(returns['MSFT'].corr(returns['IBM']))
 print(returns['MSFT'].cov(returns['IBM']))
 print(returns.corr())
 print(returns.cov())
 print(returns.corrwith(returns.IBM))

唯⼀值、值计数以及成员资格

• 唯一值 unique()
• 值计数value_counts()
• isin()⽤于判断⽮量化集合的成员资格，可⽤于过滤Series中或DataFrame列中数据的⼦集。
• isin() 类似方法Index.get_indexer()给你⼀个索引数组，从可能包含重复值的数组到另⼀个不同值的数组

 obj = pd.Series(['c', 'a', 'd', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'])
 pd.value_counts(obj.values, sort=False)
 print(obj[obj.isin(['b', 'c'])].index)
 to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
 unique_vals=to_match.unique()
 print(pd.Index(unique_vals).get_indexer(to_match))

方法	说明
isin	两series找位置
match	两series找位置,对于数据对齐和连接类型的操作十分有用
unique	按发现顺序返回唯一值数组
value_counts	返回series,索引唯一,值为频率,默认为降序排列(sort可更改)

补充内容：柱状图的绘制

 data = pd.DataFrame({
     'Qu1': [1, 3, 4, 3, 4],\
                      'Qu2': [2, 3, np.nan, 2, 7],\
                      'Qu3': [1, 5, 2, 4, 4]})
 result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0)