数据分析（四）pandas基础、Jupyter notebook

（壹）pandas基础

一、pandas介绍

Python Data Analysis Library

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结构化数据集所需的工具。

二、 pandas核心数据结构

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

（1）、Series

Series可以理解为一个一维的数组，只是index名称可以自己改动。类似于定长的有序字典，有Index和 value。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个空的系列
s = pd.Series()
# 从ndarray创建一个系列
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
# 从字典创建一个系列	
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
# 从标量创建一个系列
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])

访问Series中的数据：

# 使用索引检索元素
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
print(s[0], s[:3], s[-3:])
# 使用标签检索数据
print(s['a'], s[['a','c','d']])

pandas日期处理

# pandas识别的日期字符串格式
dates = pd.Series(['2011', '2011-02', '2011-03-01', '2011/04/01', 
                   '2011/05/01 01:01:01', '01 Jun 2011'])
# to_datetime() 转换日期数据类型
dates = pd.to_datetime(dates)
print(dates, dates.dtype, type(dates))
# datetime类型数据支持日期运算
delta = dates - pd.to_datetime('1970-01-01')
# 获取天数数值
print(delta.dt.days)

Series.dt提供了很多日期相关操作，如下：

Series.dt.year	The year of the datetime.
Series.dt.month	The month as January=1, December=12.
Series.dt.day	The days of the datetime.
Series.dt.hour	The hours of the datetime.
Series.dt.minute	The minutes of the datetime.
Series.dt.second	The seconds of the datetime.
Series.dt.microsecond	The microseconds of the datetime.
Series.dt.week	The week ordinal of the year.
Series.dt.weekofyear	The week ordinal of the year.
Series.dt.dayofweek	The day of the week with Monday=0, Sunday=6.
Series.dt.weekday	The day of the week with Monday=0, Sunday=6.
Series.dt.dayofyear	The ordinal day of the year.
Series.dt.quarter	The quarter of the date.
Series.dt.is_month_start	Indicates whether the date is the first day of the month.
Series.dt.is_month_end	Indicates whether the date is the last day of the month.
Series.dt.is_quarter_start	Indicator for whether the date is the first day of a quarter.
Series.dt.is_quarter_end	Indicator for whether the date is the last day of a quarter.
Series.dt.is_year_start	Indicate whether the date is the first day of a year.
Series.dt.is_year_end	Indicate whether the date is the last day of the year.
Series.dt.is_leap_year	Boolean indicator if the date belongs to a leap year.
Series.dt.days_in_month	The number of days in the month.

（2）DateTimeIndex

通过指定周期和频率，使用date.range()函数就可以创建日期序列。 默认情况下，范围的频率是天。

import pandas as pd
# 以日为频率
datelist = pd.date_range('2019/08/21', periods=5)
print(datelist)
# 以月为频率
datelist = pd.date_range('2019/08/21', periods=5,freq='M')
print(datelist)
# 构建某个区间的时间序列
start = pd.datetime(2017, 11, 1)
end = pd.datetime(2017, 11, 5)
dates = pd.date_range(start, end)
print(dates)

bdate_range()用来表示商业日期范围，不同于date_range()，它不包括星期六和星期天。

import pandas as pd
datelist = pd.bdate_range('2011/11/03', periods=5)
print(datelist)

（3）DataFrame

DataFrame是一个类似于表格的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度，可更改。DataFrame具有以下特点：

• 潜在的列是不同的类型
• 大小可变
• 标记轴(行和列)
• 可以对行和列执行算术运算

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()
print(df)

# 从列表创建DataFrame
data = [1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
print(df)
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)
print(df)
data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 从字典来创建DataFrame
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data, index=['s1','s2','s3','s4'])
print(df)
data = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
        'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

（4）核心数据结构操作

列访问

DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定义可以 知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df['one'])
print(df[['one', 'two']])

列添加

DataFrame添加一列的方法非常简单，只需要新建一个列索引。并对该索引下的数据进行赋值操作即可。

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data, index=['s1','s2','s3','s4'])
df['score']=pd.Series([90, 80, 70, 60], index=['s1','s2','s3','s4'])
print(df)

列删除

删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下：

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 
     'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 
     'three' : pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])}
df = pd.DataFrame(d)
print("dataframe is:")
print(df)

# 删除一列： one
del(df['one'])
print(df)

#调用pop方法删除一列
df.pop('two')
print(df)

行访问

如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式，使用 “:” 即可：

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 
    'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df[2:4])

loc方法是针对DataFrame索引名称的切片方法。loc方法使用方法如下：

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 
     'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df.loc['b'])
print(df.loc[['a', 'b']])

iloc和loc区别是iloc接收的必须是行索引和列索引的位置。iloc方法的使用方法如下：

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df.iloc[2])
print(df.iloc[[2, 3]])

行添加

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['zs', 12], ['ls', 4]], columns = ['Name','Age'])
df2 = pd.DataFrame([['ww', 16], ['zl', 8]], columns = ['Name','Age'])

df = df.append(df2)
print(df)

行删除

使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。 如果标签重复，则会删除多行。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['zs', 12], ['ls', 4]], columns = ['Name','Age'])
df2 = pd.DataFrame([['ww', 16], ['zl', 8]], columns = ['Name','Age'])
df = df.append(df2)
# 删除index为0的行
df = df.drop(0)
print(df)

修改DataFrame中的数据

更改DataFrame中的数据，原理是将这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['zs', 12], ['ls', 4]], columns = ['Name','Age'])
df2 = pd.DataFrame([['ww', 16], ['zl', 8]], columns = ['Name','Age'])
df = df.append(df2)
df['Name'][0] = 'Tom'
print(df)

DataFrame常用属性

编号	属性或方法	描述
1	axes	返回 行/列 标签（index）列表。
2	dtype	返回对象的数据类型(dtype)。
3	empty	如果系列为空，则返回True。
4	ndim	返回底层数据的维数，默认定义：1。
5	size	返回基础数据中的元素数。
6	values	将系列作为ndarray返回。
7	head()	返回前n行。
8	tail()	返回最后n行。

实例代码：

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data, index=['s1','s2','s3','s4'])
df['score']=pd.Series([90, 80, 70, 60], index=['s1','s2','s3','s4'])
print(df)
print(df.axes)
print(df['Age'].dtype)
print(df.empty)
print(df.ndim)
print(df.size)
print(df.values)
print(df.head(3)) # df的前三行
print(df.tail(3)) # df的后三行

（贰）Jupyter notebook

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。使用浏览器作为界面，向后台的IPython服务器发送请求，并显示结果。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。

IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。

安装ipython

windows： 前提是有numpy，matplotlib pandas

​ 采用pip安装 pip install ipython

OS X： AppStore下载安装苹果开发工具Xcode。

​ 使用easy_install或pip安装IPython，或者从源文件安装。

安装Jupyter notebook

pip3 install jupyter