【数据分析】pandas( 二)

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简介：

一，1.1来自Series字典或字典

 1.2 来自ndarray或者列表的字典：

1.3来自结构化或记录数组;

 1.4来自字典列表：

 1.4来自元组的字典：

1.5 来自Series

二，代替构造函数：

2.1DataFrame.from_dict

 2.2DataFrame.from_records

 三，列表的选择，删除，添加

四，在方法链中分配新列 

五，索引

 六，数据对齐：

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简介：

本片文章我们来介绍pandas的另一个数据类型DataFrame

DataFrame是一个二维标记数据结构，其中包含可能不同类型的列。您可以将其视为电子表格或SQL表，或者Series对象的字典。它通常是最常用的pandas对象。与Series一样，DataFrame接受许多不同类型的输入：

 一维ndarray，列表，字典，或字典的Series

二维numpy.ndarray

结构化或记录数组

一个Series

其他DataFrame等

除了数据之外，您还可以选择传递索引（行标签）和列（列标签）参数。如果您传递索引和/或列，则可以保证生成的DataFrame的索引和/或列。因此，Series的字典加上特定索引将丢弃所有与传递的索引不匹配的数据。如果未传递轴标签，他们将根据常识规则从输入数据构建。

一，1.1来自Series字典或字典

生成的索引将是各个系列的索引的并集。如果有任何嵌套字典他们将首先转化为系列。如果每日有传递列，则列将是字典键的有序列表。

d={

"one":pd.Series([1.0,2.0,3.0],index=["a","b","c"]),

"two":pd.Series([1.0,2.0,3.0,4.0],index=["a","b","c","d"]),

}

df = pd.DataFrame(d)

 one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0

pd.DataFrame(d, index=["d", "b", "a"])

  one  two
d  NaN  4.0
b  2.0  2.0
a  1.0  1.0

pd.DataFrame(d, index=["d", "b", "a"], columns=["two", "three"])

two three
d  4.0   NaN
b  2.0   NaN
a  1.0   NaN

 可以通过访问index喝columns属性来分别访问行和列 标签：

df.index
Out: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

df.columns
Out: Index(['one', 'two'], dtype='object')

 1.2 来自ndarray或者列表的字典：

ndarray的长度必须相同。如果传递索引，他也必须与数组的长度相同，如果没有传递索引，结果将为range(n)，n为数组长度。

d = {"one": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], "two": [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]}

pd.DataFrame(d)

pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c", "d"])

one  two
0  1.0  4.0
1  2.0  3.0
2  3.0  2.0
3  4.0  1.0

one  two
a  1.0  4.0
b  2.0  3.0
c  3.0  2.0
d  4.0  1.0

1.3来自结构化或记录数组;

这种情况的处理方式与数组字典相同

data = np.zeros((2,), dtype=[("A", "i4"), ("B", "f4"), ("C", "a10")])

data[:] = [(1, 2.0, "Hello"), (2, 3.0, "World")]

pd.DataFrame(data)
   A    B         C
0  1  2.0  b'Hello'
1  2  3.0  b'World'

pd.DataFrame(data, index=["first", "second"])
        A    B         C
first   1  2.0  b'Hello'
second  2  3.0  b'World'

 pd.DataFrame(data, columns=["C", "A", "B"])
          C  A    B
0  b'Hello'  1  2.0
1  b'World'  2  3.0

 1.4来自字典列表：

data2 = [{"a": 1, "b": 2}, {"a": 5, "b": 10, "c": 20}]

pd.DataFrame(data2)
   a   b     c
0  1   2   NaN
1  5  10  20.0

pd.DataFrame(data2, index=["first", "second"])
        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0

pd.DataFrame(data2, columns=["a", "b"])
   a   b
0  1   2
1  5  10

 1.4来自元组的字典：

可以通过传递元组字典来自动创建MultiIndexed frame

 pd.DataFrame(
    {
      ("a", "b"): {("A", "B"): 1, ("A", "C"): 2},
      ("a", "a"): {("A", "C"): 3, ("A", "B"): 4},
      ("a", "c"): {("A", "B"): 5, ("A", "C"): 6},
     ("b", "a"): {("A", "C"): 7, ("A", "B"): 8},
     ("b", "b"): {("A", "D"): 9, ("A", "B"): 10},
      }
   )
       a              b      
       b    a    c    a     b
A B  1.0  4.0  5.0  8.0  10.0
  C  2.0  3.0  6.0  7.0   NaN
  D  NaN  NaN  NaN  NaN   9.0

1.5 来自Series

 结果将是一个与输入Series具有相同索引的DataFrame，并且其中一列的名称是Series的原始名称（仅当 为提供其他列名称时）

ser = pd.Series(range(3), index=list("abc"), name="ser")

pd.DataFrame(ser)

   ser
a    0
b    1
c    2

二，代替构造函数：

2.1DataFrame.from_dict

DataFrame.from_dict()接受一个字典或一个近似数组序列的字典并返回一个DataFrame。他的操作类似于DataFrame构造函数，除了默认 orient参数是columns之外，还可以设置该参数index使用字典键作为行标签。

pd.DataFrame.from_dict(dict([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]))

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

 通过orient='index' 键将是行标签。在这种情况下，还可以传递所需列的名称。

pd.DataFrame.from_dict(
      dict([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]),
      orient="index",
      columns=["one", "two", "three"],
）
   one  two  three
A    1    2      3
B    4    5      6

 2.2DataFrame.from_records

DataFrame.from_records()接收元组列表或具有结构化数据类型的ndarray。他的工作方式与普通DataFrame构造函数类似，只是生成的DataFrame 索引可能是结构化数据类型的特定字段。

 data
array([(1, 2., b'Hello'), (2, 3., b'World')],
      dtype=[('A', '

pd.DataFrame.from_records(data, index="C")
          A    B
C               
b'Hello'  1  2.0
b'World'  2  3.0

 三，列表的选择，删除，添加

可以将DataFrame语义视为相似索引Series对象的字典。获取设置和删除列的语法与类似的dict操作相同

df["one"]
a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    NaN
Name: one, dtype: float64

 df["three"] = df["one"] * df["two"]

 df["flag"] = df["one"] > 2

 df

   one  two  three   flag
a  1.0  1.0    1.0  False
b  2.0  2.0    4.0  False
c  3.0  3.0    9.0   True
d  NaN  4.0    NaN  False

 也可以像字典一样删除或弹出列：

 del df["two"]

 three = df.pop("three")

df

   one   flag
a  1.0  False
b  2.0  False
c  3.0   True
d  NaN  False

 当插入标量值时，他自然会传播以填充列：

 df["foo"] = "bar"

 df

   one   flag  foo
a  1.0  False  bar
b  2.0  False  bar
c  3.0   True  bar
d  NaN  False  bar

当插入与Series不具有相同索引的DataFrame时，他将符合DataFrame的索引

Idf["one_trunc"] = df["one"][:2]

I df

   one   flag  foo  one_trunc
a  1.0  False  bar        1.0
b  2.0  False  bar        2.0
c  3.0   True  bar        NaN
d  NaN  False  bar        NaN

四，在方法链中分配新列 

DataFrame中有一种assign()方法可以轻松创建可能从现有列派生的新列

 iris = pd.read_csv("data/iris.data")

 iris.head()

   SepalLength  SepalWidth  PetalLength  PetalWidth         Name
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa

iris.assign(sepal_ratio=iris["SepalWidth"] / iris["SepalLength"]).head()

   SepalLength  SepalWidth  PetalLength  PetalWidth         Name  sepal_ratio
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa     0.686275
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa     0.612245
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa     0.680851
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa     0.673913
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa     0.720000

在上面的示例中，我们插入了一个预先计算的值。我们还可以传入一个只有一个参数的函数，以便在分配给的DataFrame上进行计算。

 iris.assign(sepal_ratio=lambda x: (x["SepalWidth"] / x["SepalLength"])).head()

   SepalLength  SepalWidth  PetalLength  PetalWidth         Name  sepal_ratio
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa     0.686275
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa     0.612245
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa     0.680851
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa     0.673913
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa     0.720000

 assign()始终返回数据的副本，保持原始的DataFrame不变。

五，索引

选择	语法	结果
选择列	df[col]	Series
按标签选择行	df.loc[label]	Series
按整数位置选择行	df.iloc[loc]	Series
切片行	df[5:10]	DataFrame
通过布尔向量选择行	df[bool_vec]	DataFrame

例如，行选择返回一个Series，其索引是DataFrame的列

 df.loc["b"]

one            2.0
bar            2.0
flag         False
foo            bar
one_trunc      2.0
Name: b, dtype: object

 df.iloc[2]

one           3.0
bar           3.0
flag         True
foo           bar
one_trunc     NaN
Name: c, dtype: object

 六，数据对齐：

对象之间的数据对齐会在列和索引DataFrame上自动对齐，同样，生成的对象将具有列标签和行标签的并集

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])In [95]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), columns=["A", "B", "C"])

 df + df2

          A         B         C   D
0  0.045691 -0.014138  1.380871 NaN
1 -0.955398 -1.501007  0.037181 NaN
2 -0.662690  1.534833 -0.859691 NaN
3 -2.452949  1.237274 -0.133712 NaN
4  1.414490  1.951676 -2.320422 NaN
5 -0.494922 -1.649727 -1.084601 NaN
6 -1.047551 -0.748572 -0.805479 NaN
7       NaN       NaN       NaN NaN
8       NaN       NaN       NaN NaN
9       NaN       NaN       NaN NaN

 DataFrame和Series之间执行操作时，默认行为是对齐列上的索引，从而按行广播，

df - df.iloc[0]

          A         B         C         D
0  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
1 -1.359261 -0.248717 -0.453372 -1.754659
2  0.253128  0.829678  0.010026 -1.991234
3 -1.311128  0.054325 -1.724913 -1.620544
4  0.573025  1.500742 -0.676070  1.367331
5 -1.741248  0.781993 -1.241620 -2.053136
6 -1.240774 -0.869551 -0.153282  0.000430
7 -0.743894  0.411013 -0.929563 -0.282386
8 -1.194921  1.320690  0.238224 -1.482644
9  2.293786  1.856228  0.773289 -1.446531