pandas学习笔记(五)
pandas学习笔记(五) —变形
长宽表的变形
什么是长表？什么是宽表？这个概念是对于某一个特征而言的。例如：一个表中把性别存储在某一个列中，那么它就是关于性别的长表；如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是关于性别的宽表。下面的两张表就分别是关于性别的长表和宽表：
pd.DataFrame({'Gender':['F','F','M','M'],
'Height':[163, 160, 175, 180]})
Out:
Gender Height
0 F 163
1 F 160
2 M 175
3 M 180
pd.DataFrame({'Height: F':[163, 160],
'Height: M':[175, 180]})
Out:
Height: F Height: M
0 163 175
1 160 180
分析：这两张表从信息上是完全等价的，它们包含相同的身高统计数值，只是这些数值的呈现方式不同，而其呈现方式主要又与性别一列选择的布局模式有关，即到底是以long 的状态存储还是以wide的状态存储。
1.pivot
pivot是一种典型的长表变宽表的函数，首先来看一个例子：下表存储了张三和李四的语文和数学分数，现在想要把语文和数学分数作为列来展示。
df = pd.DataFrame({'Class':[1,1,2,2],
'Name':['San Zhang','San Zhang','Si Li','Si Li'],
'Subject':['Chinese','Math','Chinese','Math'],
'Grade':[80,75,90,85]})
df
out:
Class Name Subject Grade
0 1 San Zhang Chinese 80
1 1 San Zhang Math 75
2 2 Si Li Chinese 90
3 2 Si Li Math 85
对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列，以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了pivot方法中的index, columns, values参数。新生成表的列索引是columns对应列的unique值，而新表的行索引是index对应列的unique值，而values对应了想要展示的数值列。
df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Grade')
out:
Subject Chinese Math
Name
San Zhang 80 75
Si Li 90 85
变形过程：
pandas从1.1.0开始，pivot相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用：下表中六列分别为班级、姓名、测试类型（期中考试和期末考试）、科目、成绩、排名。
df = pd.DataFrame({'Class':[1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2],
'Name':['San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li',
'San Zhang', 'San Zhang', 'Si Li', 'Si Li'],
'Examination': ['Mid', 'Final', 'Mid', 'Final',
'Mid', 'Final', 'Mid', 'Final'],
'Subject':['Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese',
'Math', 'Math', 'Math', 'Math'],
'Grade':[80, 75, 85, 65, 90, 85, 92, 88],
'rank':[10, 15, 21, 15, 20, 7, 6, 2]})
df
out:
Class Name Examination Subject Grade rank
0 1 San Zhang Mid Chinese 80 10
1 1 San Zhang Final Chinese 75 15
2 2 Si Li Mid Chinese 85 21
3 2 Si Li Final Chinese 65 15
4 1 San Zhang Mid Math 90 20
5 1 San Zhang Final Math 85 7
6 2 Si Li Mid Math 92 6
7 2 Si Li Final Math 88 2
# 现在想要把测试类型和科目联合组成的四个类别（期中语文、期末语文、期中数学、期末数学）转到列索引，并且同时统计成绩和排名：
pivot_multi = df.pivot(index = ['Class', 'Name'],
columns = ['Subject','Examination'],
values = ['Grade','rank'])
pivot_multi
out:
Grade rank
Subject Chinese Math Chinese Math
Examination Mid Final Mid Final Mid Final Mid Final
Class Name
1 San Zhang 80 75 90 85 10 15 20 7
2 Si Li 85 65 92 88 21 15 6 2
2.pivot_table
pivot的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应的多个值变为一个值。
例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是两次考试分数的平均值，此时就无法通过pivot函数来完成。
# 参数是聚合字符串
df.pivot_table(index = 'Name',
columns = 'Subject',
values = 'Grade',
aggfunc = 'mean')
# 参数是自定义操作
df.pivot_table(index = 'Name',
columns = 'Subject',
values = 'Grade',
aggfunc = lambda x:x.mean())
# 结果都一样：
'''
Subject Chinese Math
Name
San Zhang 85 95
Si Li 75 90
'''
边际汇总功能：pivot_table具有边际汇总的功能，通过设置margins=True来实现，其中边际的聚合方式与 aggfunc中给出的聚合方法一致。
例如：分别统计语文均分和数学均分、张三均分和李四均分，以及总体所有分数的均分
df.pivot_table(index = 'Name',
columns = 'Subject',
values = 'Grade',
aggfunc='mean',
margins=True)
'''
Subject Chinese Math All
Name
San Zhang 85 95.0 90.00
Si Li 75 90.0 82.50
All 80 92.5 86.25
'''
3.melt
长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用pivot把长表转为宽表，那么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt函数就起到了这样的作用。在下面的例子中，Subject以列索引的形式存储，现在想要将其压缩到一个列中。
df_melted = df.melt(id_vars = ['Class', 'Name'],
value_vars = ['Chinese', 'Math'],
var_name = 'Subject',
value_name = 'Grade')
df_melted
out:
Class Name Subject Grade
0 1 San Zhang Chinese 80
1 2 Si Li Chinese 90
2 1 San Zhang Math 80
3 2 Si Li Math 75
压缩过程：
melt 和 pivot ：通过 pivot操作把 df_melted转回df
df_unmelted = df_melted.pivot(index = ['Class', 'Name'],
columns='Subject',
values='Grade')
'''
Subject Chinese Math
Class Name
1 San Zhang 80 80
2 Si Li 90 75
'''
# 下面需要恢复索引，并且重命名列索引名称
df_unmelted = df_unmelted.reset_index().rename_axis(
columns={'Subject':''})
# True
索引的变形
1.stack与unstack
在第二章中提到了利用swaplevel或者reorder_levels进行索引内部的层交换，下面就要讨论行行列索引之间的交换，由于这种交换带来了DataFrame维度上的变化，因此属于变形操作。在第一节中提到的4种变形函数与其不同之处在于，它们都属于某一列或几列元 素 元素和列索引之间的转换，而不是索引之间的转换。
unstack函数的作用是把行索引转为列索引，例如下面这个简单的例子：
# unstack 函数的作用是把行索引转为列索引
df = pd.DataFrame(np.ones((4,2)),
index = pd.Index([('A', 'cat', 'big'),
('A', 'dog', 'small'),
('B', 'cat', 'big'),
('B', 'dog', 'small')]),
columns=['col_1', 'col_2'])
df
out:
col_1 col_2
A cat big 1.0 1.0
dog small 1.0 1.0
B cat big 1.0 1.0
dog small 1.0 1.0
df.unstack()
out:
col_1 col_2
big small big small
A cat 1.0 NaN 1.0 NaN
dog NaN 1.0 NaN 1.0
B cat 1.0 NaN 1.0 NaN
dog NaN 1.0 NaN 1.0
df.unstack([0,2])
out:
col_1 col_2
A B A B
big small big small big small big small
cat 1.0 NaN 1.0 NaN 1.0 NaN 1.0 NaN
dog NaN 1.0 NaN 1.0 NaN 1.0 NaN 1.0
stack与unstack相反，stack的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。
df = pd.DataFrame(np.ones((4,2)),
index = pd.Index([('A', 'cat', 'big'),
('A', 'dog', 'small'),
('B', 'cat', 'big'),
('B', 'dog', 'small')]),
columns=['index_1', 'index_2']).T
df
out:
A B
cat dog cat dog
big small big small
index_1 1.0 1.0 1.0 1.0
index_2 1.0 1.0 1.0 1.0
df.stack()
out:
A B
cat dog cat dog
index_1 big 1.0 NaN 1.0 NaN
small NaN 1.0 NaN 1.0
index_2 big 1.0 NaN 1.0 NaN
small NaN 1.0 NaN 1.0
2.聚合与变形的关系
变形：除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化
聚合：分组聚合操作，由于生成了新的行列索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此values的个数产生了变化
其他变形函数
1.crosstab
crosstab并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能pivot_table都能完成，并且速度更快。在默认状态下，crosstab可以统计元素组合出现的频数，即count操作。例如统计learn_pandas数据集中学校和转系情况对应的频数：
df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv')
pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer)
'''
Transfer N Y
School
Fudan University 38 1
Peking University 28 2
Shanghai Jiao Tong University 53 0
Tsinghua University 62 4
'''
# 和上面的写法等价
pd.crosstab(index = df.School, columns = df.Transfer,
values = [0]*df.shape[0], aggfunc = 'count')
'''
Transfer N Y
School
Fudan University 38.0 1.0
Peking University 28.0 2.0
Shanghai Jiao Tong University 53.0 NaN
Tsinghua University 62.0 4.0
'''
pivot_table进行等价操作
df.pivot_table(index = 'School',
columns = 'Transfer',
values = 'Name',
aggfunc = 'count')
'''
Transfer N Y
School
Fudan University 38.0 1.0
Peking University 28.0 2.0
Shanghai Jiao Tong University 53.0 NaN
Tsinghua University 62.0 4.0
'''
crosstab和pivot_table区别：crosstab的对应位置传入的是具体的序列，而 pivot_table 传入的是被调用表对应的名字，若传入序列对应的值则会报错。
2.explode
explode参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储list, tuple, Series, np.ndarray中的一种类型。
df_ex = pd.DataFrame({'A': [[1, 2],
'my_str',
{1, 2},
pd.Series([3, 4])],
'B': 1})
df_ex.explode('A')
'''
A B
0 1 1
0 2 1
1 my_str 1
2 {1, 2} 1
3 3 1
3 4 1
'''
3.get_dummies
get_dummies是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。
例如，对年级一列转为指示变量，属于某一个年级的对应列标记为1，否则为0：
pd.get_dummies(df.Grade).head()
'''
Freshman Junior Senior Sophomore
0 1 0 0 0
1 1 0 0 0
2 0 0 1 0
3 0 0 0 1
4 0 0 0 1
'''
