Edward.Fu
今日是端午4天假期的最后一天,自己的2台电脑一台在处理数据,另一台电源适配器也坏掉了。感觉闲来无事,在此就简单聊聊 numpy 和 pandas 的各种冷知识、小技巧和疑难杂症。
个人觉得关于 numpy 和 pandas 的坑太大,不好填,在此就不系统的介绍了,各位可以买些这块的资料先自己看看。
这里就着重聊聊一些使用过程中常用到但教科书里找不着的问题,省的各位朋友还跑去stackoverflow找答案。
只有values是将原本dataframe数据强制转化为numpy格式的数据来索引,其他3个都是对dataframe本身的数据来索引,其中iloc是对基于values的位置来索引调用,loc是对index和columns的位置来索引,而ix则是先用loc的方式来索引,索引失败就转成iloc的方式;
可以,索引的话如果用loc或ix,则默认是用第一层的index或columns,最简单的方式是类似于这样:
example.loc[index1, columns1].loc[index2, columns2]
1. list转化为numpy.ndarray:
np.array(example)
2. numpy.ndarray转化为list:
list(example)
3. dict转化为dataframe:
example[‘a’] = {‘bb’:2, ‘cc’:3}
eee = pd.DataFrame(example)
4. numpy.ndarray转化为dataframe:
pd.DataFrame(example)
5. dataframe转化为numpy.ndarray:
example.values[:, :]
1. 对于numpy.ndarray来说:
example = np.where(np.isnan(example), 0, example)
2. 对于dataframe来说:
既可以用example.fillna(),还可以用example.replace(a, b)
1. npy读写效率最高,但最费硬盘空间,比如np.load(), np.save();
2. csv其次,比如pd.Dataframe.to_csv(),pd.load_csv();
3. txt读写,当然也可以很快,但是需要频繁的split,对格式规范的数据比较麻烦;
4. 至于简单的excel和word,可以用xlrd,xlwt来操作;
1. 新建文件夹:
if not os.path.isdir(path_out): os.makedirs(path_out)
2. 遍历所有文件和子文件夹:
for a, b, filenames in os.walk(path_data): for filename in filenames:
只遍历当前文件,不包含子文件夹:
for a, b, filenames in os.walk(path_data): for filename in filenames: if a == path_data:
1. 根据新的columns来选取:
frame_[newcolumns]
2. 根据新的index来选取:
frame_[frame_.index.isin(newindex)]
3. 根据某一行或者列的条件来选取:
假如是根据dataframe的第一列,必须大于start_time这个常数,
frame_ = frame_.ix[:, frame_.ix[0, :] >= start_date]
或者是根据dataframe的第一行,必须大于start_time这个常数,
frame_ = frame_.ix[frame_.ix[:, 0] >= start_date, :]
将y和所有x放入到sample = numpy.ndarray下,然后直接np.corrcoef(sample ),默认的是皮尔森相关系数,当然,也可以用ranked correlation,也就是spearman correlation,可以直接用scipy.stats.spearmanr。
1. 取出example里面的数字: int(’’.join(x for x in example if x.isdigit())) 2. 取出example里面的字母: (’’.join(x for x in example if x.alpha()))
1. 纵向merge 格式为numpy.ndarray的数据:
np.hstack((example1, example2))
2. 纵向merge 格式为dataframe的数据,并根据dataframe的index来merge,merge后保留原本各自列的所有index,其他没有该index的列则对应数值为nan:
pd.concat([example1, example2], axis=1)
3. 纵向merge,但是只保留公共的index行:
example.sort_index(axis=1, inplace=True)
4. 横向merge格式为numpy.ndarray的数据:
np.vstack((example1, example2))
5. 横向merge 格式为dataframe的数据,并根据dataframe的column来merge,merge后保留原本的index和columns,其他没有该index或columns的列则对应数值为np.nan:
pd.concat([example1, example2], axis=0)
6. 横向merge,但是只保留公共的columns列:
example.sort_index(axis=0, inplace=True)
比如对原本dataframe下的index=[‘aa’, ‘cc’, ‘dddddd’]的,统一加上一个_5m的后缀,通常的操作大家一般就是直接example.index = [x + ‘_5m’ for x in example.index],这个其实会产生些小问题,因为默认的index是pandas.indexes.base.Index,这个格式可能会默认index里面数据的长度是确定的,导致加_5m后缀失败,所以需要先把格式强制转化为list, 像这样:
example.index = [x + ‘_5m’ for x in list(example.index)]
先就这些吧,其他的想到再慢慢加。
转载自:
https://www.zhihu.com/people/edward-fu-91