python之pandas的基本使用_Python—Pandas的基本使用(机器学习基础）

一.pandas基础

1.pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。(百度百科)

2.pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，现已经取代R称为数据分析的主要工具。

3.类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame(R的数据结构) 两个核心数据结构展开的 。

4.Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。

5.pandas 约定俗成的导入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame

import pandas as pd

二.Series

Series 可以看做一个定长的有序字典。基本任意的一维数据都可以用来构造 Series 对象：

示例1

虽然 dtype:object 可以包含多种基本数据类型，但总感觉会影响性能的样子，最好还是保持单纯的 dtype。

Series 对象包含两个主要的属性：index 和 values，分别为上例中左右两列。因为传给构造器的是一个列表，所以 index 的值是从 0 起递增的整数，如果传入的是一个类字典的键值对结构，就会生成 index-value 对应的 Series；或者在初始化的时候以关键字参数显式指定一个 index 对象：

示例2

Series 对象的元素会严格依照给出的 index 构建，这意味着：如果 data 参数是有键值对的，那么只有 index 中含有的键会被使用；以及如果 data 中缺少响应的键，即使给出 NaN 值，这个键也会被添加。

PS:

Series 的 index 和 values 的元素之间虽然存在对应关系，但这与字典的映射不同。index 和 values 实际仍为互相独立的 ndarray 数组，因此 Series 对象的性能完全 ok。

Series 这种使用键值对的数据结构最大的好处在于，Series 间进行算术运算时，index 会自动对齐。

另外，Series 对象和它的 index 都含有一个 name 属性：

示例3

三.DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列(类似于 index)，每列可以是不同的值类型(不像 ndarray 只能有一个 dtype)。基本上可以把 DataFrame 看成是共享同一个 index 的 Series 的集合。

DataFrame 的构造方法与 Series 类似，只不过可以同时接受多条一维数据源，每一条都会成为单独的一列：

示例4

虽然参数 data 看起来是个字典，但字典的键并非充当 DataFrame 的 index 的角色，而是 Series 的 “name” 属性。这里生成的 index 仍是 “01234”。

较完整的 DataFrame 构造器参数为：DataFrame(data=None,index=None,coloumns=None)，columns 即 “name”：

示例5

同样缺失值由 NaN 补上。看一下 index、columns 和 索引的类型：

示例6

DataFrame 面向行和面向列的操作基本是平衡的，任意抽出一列都是 Series。

四.对象属性

1.重新索引

Series 对象的重新索引通过其 .reindex(index=None,kwargs) 方法实现。kwargs 中常用的参数有俩：method=None,fill_value=np.NaN：

示例1

.reindex() 方法会返回一个新对象，其 index 严格遵循给出的参数，method:{'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None} 参数用于指定插值(填充)方式，当没有给出时，自动用 fill_value 填充，默认为 NaN(ffill = pad，bfill = back fill，分别指插值时向前还是向后取值)

DataFrame 对象的重新索引方法为：.reindex(index=None,columns=None,kwargs)。仅比 Series 多了一个可选的 columns 参数，用于给列索引。用法与上例类似，只不过插值方法 method 参数只能应用于行，即轴 0。

示例2

不过 fill_value 依然对有效。聪明的小伙伴可能已经想到了，可不可以通过 df.T.reindex(index,method='').T 这样的方式来实现在列上的插值呢，答案是可行的。另外要注意，使用 reindex(index,method='**') 的时候，index 必须是单调的，否则就会引发一个 ValueError: Must be monotonic for forward fill，比如上例中的最后一次调用，如果使用 index=['a','b','d','c'] 的话就不行。

2.删除指定轴上的项

即删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行(列)的意思，通过对象的 .drop(labels, axis=0) 方法：

示例3

.drop() 返回的是一个新对象，元对象不会被改变。

3.索引和切片

就像 Numpy，pandas 也支持通过 obj[::] 的方式进行索引和切片，以及通过布尔型数组进行过滤。

不过须要注意，因为 pandas 对象的 index 不限于整数，所以当使用非整数作为切片索引时，它是末端包含的。

示例4

这里 ser 和 df只有 index 不同——ser 的 index 是整数序列。可见当使用整数索引切片时，结果与 Python 列表或 Numpy 的默认状况相同；换成 'a' 这样的字符串索引时，结果就包含了这个边界元素。

另外一个特别之处在于 DataFrame 对象的索引方式，因为他有两个轴向(双重索引)。

可以这么理解：DataFrame 对象的标准切片语法为：.ix[::,::]。ix 对象可以接受两套切片，分别为行(axis=0)和列(axis=1)的方向：

示例6

而不使用 ix ，直接切的情况就特殊了：

索引时，选取的是列

切片时，选取的是行

这看起来有点不合逻辑，但作者解释说 “这种语法设定来源于实践”，我们信他。

示例7

使用布尔型数组的情况，注意行与列的不同切法(列切法的 : 不能省)：

示例8

4.算术运算和数据对齐

pandas 最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，结果的索引取索引对的并集。自动的数据对齐在不重叠的索引处引入空值，默认为 NaN。

示例1

DataFrame 的对齐操作会同时发生在行和列上。

当不希望在运算结果中出现 NA 值时，可以使用前面 reindex 中提到过 fill_value 参数，不过为了传递这个参数，就需要使用对象的方法，而不是操作符：df1.add(df2,fill_value=0)。其他算术方法还有：sub(), div(), mul()。

Series 和 DataFrame 之间的算术运算涉及广播，暂时先不讲。

5.函数应用和映射

Numpy 的 ufuncs(元素级数组方法)也可用于操作 pandas 对象。

当希望将函数应用到 DataFrame 对象的某一行或列时，可以使用 .apply(func, axis=0, args=(), **kwds) 方法。

示例2

6.排序和排名

Series 的 sort_index(ascending=True) 方法可以对 index 进行排序操作，ascending 参数用于控制升序或降序，默认为升序。

若要按值对 Series 进行排序，当使用 .order() 方法，任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。

在 DataFrame 上，.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数，by 参数的作用是针对某一(些)列进行排序(不能对行使用 by 参数)：

示例3.0

示例3.1

示例3.2

排名(Series.rank(method='average', ascending=True))的作用与排序的不同之处在于，他会把对象的 values 替换成名次(从 1 到 n)。这时唯一的问题在于如何处理平级项，方法里的 method 参数就是起这个作用的，他有四个值可选：average, min, max, first。

示例4

注意在 ser[0]=ser[3] 这对平级项上，不同 method 参数表现出的不同名次。

DataFrame 的 .rank(axis=0, method='average', ascending=True) 方法多了个 axis 参数，可选择按行或列分别进行排名，暂时好像没有针对全部元素的排名方法。

7.统计方法

pandas 对象有一些统计方法。它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从 Series 中提取单个值，或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series。

比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True) 方法，当数据集中存在 NA 值时，这些值会被简单跳过，除非整个切片(行或列)全是 NA，如果不想这样，则可以通过 skipna=False 来禁用此功能：

示例5

其他常用的统计方法有：

其他方法

五.处理缺失数据

pandas 中 NA 的主要表现为 np.nan，另外 Python 内建的 None 也会被当做 NA 处理。

处理 NA 的方法有四种：dropna , fillna , isnull , notnull 。

1.is(not)null

这一对方法对对象做元素级应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。

2.dropna

对于一个 Series，dropna 返回一个仅含非空数据和索引值的 Series。

问题在于对 DataFrame 的处理方式，因为一旦 drop 的话，至少要丢掉一行(列)。这里的解决方式与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna(axis=0, how='any', thresh=None) ，how 参数可选的值为 any 或者 all。all 仅在切片元素全为 NA 时才抛弃该行(列)。另外一个有趣的参数是 thresh，该参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行中至少有 3 个非 NA 值时将其保留。

3.fillna

fillna(value=None, method=None, axis=0) 中的 value 参数除了基本类型外，还可以使用字典，这样可以实现对不同的列填充不同的值。method 的用法与前面 .reindex() 方法相同，这里不再赘述。

4.inplace 参数

Series 和 DataFrame 对象的方法中，凡是会对数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 replace=False 的可选参数。如果手动设定为 True，那么原数组就可以被替换。

(此文章仅作为个人学习笔记使用，如有错误欢迎指正~)