数据分析之Pandas操作

Pandas

• pandas需要导入

  import pandas as pd
  from pandas import Series,DataFrame
  import numpy as np
  

1 Series

• Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：

  • values：一组数据（ndarray类型）
  • index：相关的数据索引标签

• Series的创建:默认索引为0到N-1的整数型索引

  1. 由列表创建

  2. 由numpy数组创建

     #使用列表创建Series
     Series(data=[1,2,3])
     Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c']) #显式索引,显示索引不会覆盖隐式索引
     
     #使用numpy创建Series
     s = Series(data=np.random.randint(0,100,size=(4,)),index=['a','b','c','d'])
     
     

2 Series的索引

• 可以使用中括号取单个索引（此时返回的是元素类型），或者中括号里一个列表取多个索引（此时返回的是一个Series类型）。

• 显式索引：

  • 使用index中的元素作为索引值

  • 使用s.loc[]（推荐）:注意，loc中括号中放置的一定是显示索引

    注意，此时是闭区间

    s[[1,2]]--->
    b    92
    c    94
    dtype: int32
    

• 隐式索引：

  • 使用整数作为索引值

  • 使用.iloc[]（推荐）:iloc中的中括号中必须放置隐式索引

    注意，此时是半开区间

• 切片:隐式索引切片和显示索引切片

  • 显示索引切片:index和loc

3 Series 的属性

• 可以通过shape，size，index,values等得到series的属性

• 可以使用s.head(),tail()分别查看前n个和后n个值

• .unique()对Series元素进行去重

  s = Series(data=[1,1,2,2,3,3,3,4,5,6,7,7,8,9,9,9])
  s.unique()
  

• 当索引没有对应的值时，可能出现缺失数据显示NaN（not a number）的情况

  • 使得两个Series进行相加

    s1 = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])
    s2 = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','d'])
    s = s1 + s2
    s  --->
    
    a    2.0
    b    4.0
    c    NaN
    d    NaN
    dtype: float64
    

  • 可以使用pd.isnull()，pd.notnull()，或s.isnull(),notnull()函数检测缺失数据,返回值是bool类型

4 Series的运算

• + - * /add() sub() mul() div() : s1.add(s2,fill_value=0)

s1 = Series(data=np.random.randint(0, 10, size=(4,)), index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = Series(data=np.random.randint(0, 10, size=(4,)), index=['a', 'b', 'e', 'f'])
print(s1,s2,s1.add(s2))

• Series之间的运算
  • 在运算中自动对齐不同索引的数据
  • 如果索引不对应，则补NaN

5 DataFrame

• DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
  • 行索引：index
  • 列索引：columns
  • 值：values

6 DataFrame的创建

• 以字典来创建。

  • DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）作为每一列。
  • DataFrame会自动加上每一行的索引。
  • 用字典创建的DataFrame后，则columns参数将不可被使用。
  • 若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值为NaN。

  from pandas import Series, DataFrame
  d = DataFrame(data={"name": "bigox"},index=[1,2])
  print(d)
  

• 使用ndarray创建DataFrame

  DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['a','b','c'])
  --->
  	0	1	2	3
  a	77	43	59	44
  b	2	93	60	74
  c	63	6	39	66
  

7 DataFrame属性

• values、columns、index、shape

  # 使用字典创建DataFrame：创建一个表格用于展示张三，李四，王五的成绩
  dic = {
      '张三':[11,22,33,44],
      '李四':[55,66,77,88]
  }
  df_score = DataFrame(data=dic,index=['语文','数学','英语','理综'])
  

8 DataFrame索引

1. 对列进行索引

   • 通过类似字典的方式 df['q']

   • 通过属性的方式 df.q

     • 将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且name属性也已经设置好了，就是相应的列名。

     #获取前两列
     df[['A','B']]
     

2. 对行进行索引

   • 使用.loc[]加index来进行行索引

   • 使用.iloc[]加整数来进行行索引

     • 同样返回一个Series，index为原来的columns。

     df.iloc[[0,1]]
     df.loc[['a','b']]
     

3. 对元素索引的方法

   • 使用列索引
   • 使用行索引(iloc[3,1] or loc['C','q']) 行索引在前，列索引在后

   df.loc['a','D']
   df.loc[['a','b'],'D']
   

9 DataFrame切片

【注意】 直接用中括号时：

• 索引表示的是列索引
• 切片表示的是行切片

#切出前两行
df['a':'b']  # a,b是行索引
df[0:2]

• 在loc和iloc中使用切片(切列) ： df.loc['B':'C','丙':'丁']

  df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D'])
  df.loc[:,'A':'B']
  --->
  	A	B
  a	61	87
  b	59	52
  c	98	17
  

10 DataFrame的运算

1. DataFrame之间的运算

• 同Series一样：
  • 在运算中自动对齐不同索引的数据
  • 如果索引不对应，则补NaN

2. 其他运算

   #删除df中的某一列
   df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)
   
   #将df总的date这一列作为源数据的行索引,将字符串i形式的时间数据转换成时间类型
   df = pd.read_csv('./maotai.csv',index_col='date',parse_dates=['date'])
   
   #一旦遇到了一组布尔值，直接将布尔值作为源数据的行索引
   df.loc[(df['close'] - df['open']) / df['open'] > 0.03]
   
   #将买股票对应的行数据找出
       #- 在new_df中将每个月的第一个交易日的行数据取出
       #- 将每一行中的open值取出
   df_monthly = new_df.resample('M').first()  # M月
   df_yearly = new_df.resample('A').last()[:-1]  # A年
   

11 处理丢失数据

1. None 是python中自带的,其类型为python object为空,不能参与计算

2. NaN 是一个浮点类型的数据,能参与计算.计算结果总是NaN

3. pandas中的None和NaN

   • pandas中会把None等为空的转化为NaN类型

4. pandas 处理空值操作

   • isnull() :为空的返回True
   • notnull() :为空的返回False
   • dropna() : 过滤丢失数据
     • 可以选择过滤的是行还是列（默认为行）:axis中0表示行，1表示的列
   • fillna() : 覆盖该空值
     • fillna():value和method参数
       • df.fillna(method='bfill',axis=0) # 以后面行的数据填充
       • df.fillna(method='ffill',axis=1) # 以前面列的数据填充

   #固定搭配
   isnull=》any
   notnull=》all
   #结论：将df.notnull().all(axis=1)作为源数据的行索引，就可以将空对应的行删除
   df.loc[df.notnull().all(axis=1)] 
   
   indexs = df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index #获取的是值对应行的行索引
   df.drop(labels=indexs,axis=0)
   
   #dropna() : 可以选择过滤的是行还是列（默认为行）:axis中0表示行，1表示的列
   df.dropna(axis=0)
   
   df.fillna(method='bfill',axis=0) # 以后面行的数据填充
   df.fillna(method='ffill',axis=1) # 以前面列的数据填充
   

12 pandas的拼接操作

• pandas的拼接分为两种：
  • 级联：pd.concat, pd.append
  • 合并：pd.merge, pd.join

1. pd.concat 级联

   • pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：

     objs
     axis=0
     keys
     join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联
     ignore_index=False
     

   • 匹配级联:简单连接

   • 不匹配级联:

     # 不匹配指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不一致
     有2种连接方式：
     	外连接：补NaN（默认模式）
     	内连接：只连接匹配的项
         
     df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c'])
     df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['A','B','D'],columns=['a','b','d'])
     pd.concat((df1,df1),axis=0) # 匹配级联    
     pd.concat((df1,df2),axis=1,join='inner')  # 不匹配级联 
     

2. pd.merge()合并

• merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同的列来进行合并

  使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并。

  注意每一列元素的顺序不要求一致

• 参数：

  • how：out取并集 inner取交集
  • on：当有多列相同的时候，可以使用on来指定使用那一列进行合并，on的值为一个列表

• 一对一合并

  • column名称以及其元素都相同的列进行合并,不要求子元素顺序相同

• 多对一合并

  • 多对一合并时会自动匹配的项,

• 多对多合并

  • 内合并(不同的项丢弃,只保留两者都有的key（默认模式）)

  • 外连接(不同的项填充NaN,外合并 how='outer'：补NaN)

  • 左连接(保证左边Dataframe的数据完整性)

  • 右连接(保证右边Dataframe的数据完整性)

    merge(df1,df2,how="inner",on="group")
    

• key的规范化

  • 当列冲突时，即有多个列名称相同时，需要使用on=来指定哪一个列作为key，配合suffixes指定冲突列名

  • 当两张表没有可进行连接的列时，可使用left_on和right_on手动指定merge中左右两边的哪一列列作为连接的列

    df1 = DataFrame({'employee':['Bobs','Linda','Bill'],
                    'group':['Accounting','Product','Marketing'],
                   'hire_date':[1998,2017,2018]})
    
    df5 = DataFrame({'name':['Lisa','Bobs','Bill'],
                    'hire_dates':[1998,2016,2007]})
    
    pd.merge(df1,df5,left_on='employee',right_on='name')
    

13 pandas 高级数据处理

1. 删除重复元素

   • duplicated() 函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True

     • keep 参数,指定保留的数据
       • first 保留第一行数据
       • last 保留最后一行数据
       • False 不保留重复数据

   • drop_duplicates() 函数删除重复的行

     • drop_duplicates(keep='first/last'/False)

     df.drop_duplicates(keep='first')
     

2. 映射

• replace() 函数:替换元素,使用replace()函数，对values进行映射操作

• DataFrame替换操作

  • 单值替换

    • 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e'
    • 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value'

    df.replace(to_replace=5,value='five')  # 把值为5的元素值替换为five
    

  • 多值替换

    • 列表替换: to_replace=[] value=[]
    • 字典替换（推荐） to_replace=

    df.replace(to_replace={88:'8888'}) # 替换88为 8888
    df.replace(to_replace={3:6},value='six') # 替索引为3的列中的6 为six
    

• map()函数：新建一列 ， map函数并不是df的方法，而是series的方法

• map当做一种运算工具，至于执行何种运算，是由map函数的参数决定的（参数：lambda，函数）

  • map() 可以映射新一列数据

    dic = {
        'name':['周杰伦','张三','周杰伦'],
        'salary':[15000,20000,15000]
    }
    df = DataFrame(data=dic)
    #映射关系表（字典）
    dic_map = {
        '周杰伦':'jay',
        '张三':'tom'
    }
    df['e_name'] = df['name'].map(dic_map) # e_name 是新列的名称,用name列做映射关系
    

  • map() 中可以使用lambd表达式

  • map() 中可以使用方法，可以是自定义的方法

    eg:map({to_replace:value})

  • 注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环

  • 新增一列：给df中，添加一列，该列的值为中文名对应的英文名

```python
# 注意：
并不是任何形式的函数都可以作为map的参数。只有当一个函数具有一个参数且有返回值，那么该函数才可以作为map的参数。
```

3. 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤

   • 使用df.std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差

     # 创建一个1000行3列的df 范围（0-1），求其每一列的标准差
     df=df.DataFrame(data=np.random.random(size=(1000,3)),columns=['A','B','C'])
     # 对df应用筛选条件,去除标准差太大的数据:假设过滤条件为 C列数据大于两倍的C列标准差
     twice_std = df["c"].std()*2
     # df.loc[df['C'] > twice_std] 找到异常数据
     drop_indexs = df.loc[df['C'] > twice_std].index  # 找到异常数据的行索引
     df.drop(labels=drop_indexs,axis=0)  # 删除异常数据行
     

4. 排序

   • .take() 函数排序

     - take()函数接受一个索引列表，用数字表示,使得df根据列表中索引的顺序进行排序
     - df.take([1,3,4,2,5])
     

     • 可以借助 np.random.permutation() 函数随机排序

     • np.random.permutation(x)可以生成x个从0-(x-1)的随机数列

       np.random.permutation(5) # 生成一个0-5随机顺序的数组
       --->
       array([1, 0, 4, 2, 3])
       
       #df.take(indices=[1,2,0],axis=1).take(indices=np.random.permutation(1000),axis=0)[0:10]
       

   • 应用:当DataFrame规模足够大时，直接使用np.random.permutation(x)函数，就配合take()函数实现随机抽样

5. 数据分类处理(分组聚合)!!!

   • 数据分类处理：

     • 分组：先把数据分为几组
     • 用函数处理：为不同组的数据应用不同的函数以转换数据
     • 合并：把不同组得到的结果合并起来

   • 数据分类处理的核心：

      - groupby() 函数
      - groups属性查看分组情况
      - eg: df.groupby(by='item').groups
     

• groupby() 分组函数

  • 使用groupby实现分组

  df = DataFrame({'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],
                  'price':[4,3,3,2.5,4,2],
                 'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],
                 'weight':[12,20,50,30,20,44]})
  
  df.groupby(by='item',axis=0)  -->
  <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000157CA0B1710>
  

  • 使用groups查看分组情况

  # 该函数可以进行数据的分组，但是不显示分组情况
  df.groupby(by='item',axis=0).groups
  

  • 分组后的聚合操作：分组后的成员中可以被进行运算的值会进行运算，不能被运算的值不进行运算

  #给df创建一个新列，内容为各个水果的平均价格
  mean_price_s = df.groupby(by='item',axis=0)['price'].mean()
  dic = mean_price_s.to_dict() # 转为字典
  df['item'].map(dic) # 创建映射关系
  df['mean_price'] = df['item'].map(dic)  # 创建新的列mean_price
  #按颜色查看各种颜色的水果的平均价格
  color_mean_price_s = df.groupby(by='color')['price'].mean()
  dic = color_mean_price_s.to_dict()
  df['mean_price_color'] = df['color'].map(dic)
  

6. 高级数据聚合

   • 使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算
     • df.groupby('item')['price'].sum() <==> df.groupby('item')['price'].apply(sum)
     • transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
     • transform和apply也可以传入一个lambda表达式