python-pandas-1
series
Series 是pandas两大数据结构中（DataFrame，Series）的一种。
创建Series
Series的定义：Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
Series对象本质上是一个NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用标签下标存取元素，这一点和字典相似。每个Series对象实际上都由两个数组组成：
index: 它是从NumPy数组继承的Index对象，保存标签信息。
values: 保存值的NumPy数组。
注意三点：
-
Series是一种类似于一维数组（数组：ndarray）的对象
-
它的数据类型没有限制（各种NumPy数据类型）
-
它有索引，把索引当做数据的标签（key）看待，这样就类似字典了（只是类似，实质上市数组）
4.Series同时具有数组和字典的功能，因此它也支持一些字典的方法
创建数组，例如：
In [1]:arr=[1,2,3,4] #创建数组
In [2]:arr
Out[2]: [1, 2, 3, 4]
创建Series:
series_1=Series(arr)
series_1
Out[146]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
series_2=Series([1,2,3,4])
series_2
Out[148]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
创建包含多种数据类型的Series：
series_3=Series([1,2,'3',4,'a']) #包含数字和字符串
series_3
Out[150]:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 a
dtype: object #类型变成了字符串
Series索引
Series创建后会自动生成索引，默认从0开始
可以指定和修改索引
In [154]: series_4.index=['a','b','c']
In [155]: series_4
Out[155]:
a 1
b 2
c 3
修改索引除了这里的直接修改还有一个reindex()方法。
Series增删改
Series创建后可以对数据进行增删改查
增
Series的add()方法是加法计算不是增加Series元素用的。
使用append连接其他Series
删
In [162]: series_4.drop('a')
Out[162]:
b 2
c 3
dtype: int64
改
In [170]: series_4['a']=4
In [171]: series_4
Out[171]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
查
通过索引查单值
In [172]: series_4['a']
Out[172]: 4
通过索引序列查多值：
series_4[['a','b']]
Out[174]:
a 4
b 2
dtype: int64
通过布尔类型索引筛选：
In [175]: series_4[series_4>2]
Out[175]:
a 4
c 3
dtype: int64
通过位置切片和标签切片查询数据：
series_4
Out[194]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
series_4[:2]
Out[195]:
a 4
b 2
dtype: int64
series_4['a':'c']
Out[196]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
通过字典创建Series
series_5=Series({'a':1,'b':2,'c':3})
series_5
Out[201]:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
dataframe
这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6
创建dataframe
1.标准格式创建
2.等长列表组成的字典来创建
3.嵌套字典（字典的值也是字典）创建
标准格式创建
DataFrame创建方法有很多，常用基本格式是：DataFrame 构造器参数：DataFrame(data=[],index=[],coloumns=[])
In [272]: df2=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])
In [273]: df2
Out[273]:
one two three four
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
用传入等长列表组成的字典来创建
In [204]: data={'c':['1','2'],'a':['5']} #创建不等长字典序列
In [205]: data
Out[205]: {'a': ['5'], 'c': ['1', '2']}
In [206]: df=DataFrame(data)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: arrays must all be same length # 报错，传入的数组必须等长
In [207]: data={'c':['1','2'],'a':['5','6']} #创建<strong>等长字典序列
In [208]: df=DataFrame(data)
In [209]: df
Out[209]:
a c # 创建完成后'a','c'自动按照字典序排序，并且创建时自定加上索引
0 5 1
1 6 2
创建完成后'a','c'自动按照字典序排序，并且创建时自定加上索引
如果指定了columns名称，则会按照指定顺序创建。
In [210]: df=DataFrame(data,columns=['c','a'])
In [211]: df
Out[211]:
c a #按照指定顺序创建。
0 1 5
1 2 6
传入嵌套字典（字典的值也是字典）创建DataFrame
列名：嵌套字典的外层子键
索引：内层键
In [227]: nest_dict={'shanghai':{2015:100,2016:101},'beijing':{2015:102,2016:103}}
In [228]: nest_dict
Out[228]: {'beijing': {2015: 102, 2016: 103}, 'shanghai': {2015: 100, 2016: 101}}
In [229]: df1=DataFrame(nest_dict)
In [230]: df1
Out[230]:
beijing shanghai
2015 102 100
2016 103 101
查
查看对象的方法对于Series来说同样适用
1.查看DataFrame前xx行或后xx行
a=DataFrame(data);
a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。
a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。
2.查看DataFrame的index，columns以及values
a.index ; a.columns ; a.values 即可
3.describe()函数对于数据的快速统计汇总
a.describe()对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。
4.对数据的转置
a.T
5.对轴进行排序
a.sort_index(axis=1,ascending=False)；
其中axis=1表示对所有的columns进行排序，下面的数也跟着发生移动。后面的ascending=False表示按降序排列，参数缺失时默认升序。
6.对DataFrame中的值排序
a.sort(columns='x')
即对a中的x这一列，从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列，而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。
增
为不存在的列赋值会创建新列
In [219]: df['b']=1
In [220]: df
Out[220]:
c a b
0 1 5 1
1 2 6 1
删
#用del删除
In [225]: del df['a']
In [226]: df
Out[226]:
c b
0 1 1
1 2 1
用drop() 删除
用drop删除时，删的是视图，并没有真正删除。
In [258]: df
Out[258]:
c b 0
0 5 1 6
1 5 1 6
In [259]: df.drop(0,axis=1) #删除列Out[259]:
c b
0 5 1
1 5 1
In [260]: df # df的数据并没有改动
Out[260]:
c b 0
0 5 1 6
1 5 1 6
dorp()可以通过axis（行：axis=0 ，列：axis=1）可以控制删除行或列，默认是行。
dorp()也可以同时删除多行或多列
例：
In [271]: df.drop([0,1],axis=1)
Out[271]:
c b
0 6 6
1 5 1
改
赋值进行修改，可以通过定位到行，列，或者具体位置进行赋值修改。
#修改具体元素值：
In [242]: df['c'][1]=4
In [243]: df
Out[243]:
c b
0 1 1
1 4 1
#修改列
In [244]: df['c']=5
In [245]: df
Out[245]:
c b
0 5 1
1 5 1
#修改行
df[:1]=6
df
Out[266]:
c b
0 6 6
1 5 1
修改行和列如果传入一组值得话，注意传入数组的长度，如果传入数组长度大于len(df) 则截断，小于df长度则置NaN
In [267]: df[0]=Series([1,2,3])
In [268]: df
Out[268]:
c b 0
0 6 6 1
1 5 1 2
In [269]: df[1]=Series([1,]) #增加一列，传入一个值
In [270]: df
Out[270]:
c b 0 1
0 6 6 1 1
1 5 1 2 NaN
选择对象
-
选择特定列和行的数据
a['x'] 那么将会返回columns为x的列，注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a['x']意思一样。
取行数据，通过切片[]来选择
如：a[0:3] 则会返回前三行的数据。 -
loc是通过标签来选择数据
a.loc['one']则会默认表示选取行为'one'的行；
a.loc[:,['a','b'] ] 表示选取所有的行以及columns为a,b的列；
a.loc[['one','two'],['a','b']] 表示选取'one'和'two'这两行以及columns为a,b的列；
a.loc['one','a']与a.loc[['one'],['a']]作用是一样的，不过前者只显示对应的值，而后者会显示对应的行和列标签。
-
iloc则是直接通过位置来选择数据
这与通过标签选择类似
a.iloc[1:2,1:2] 则会显示第一行第一列的数据;(切片后面的值取不到)a.iloc[1:2] 即后面表示列的值没有时，默认选取行位置为1的数据;
a.iloc[[0,2],[1,2]] 即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据。
-
使用条件来选择
使用单独的列来选择数据
a[a.c>0] 表示选择c列中大于0的数据使用where来选择数据
a[a>0] 表直接选择a中所有大于0的数据使用isin()选出特定列中包含特定值的行
a1=a.copy()
a1[a1['one'].isin(['2','3'])] 表显示满足条件：列one中的值包含'2','3'的所有行。
设置值（赋值）
赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。
例
a.loc[:,['a','c']]=9 即将a和c列的所有行中的值设置为9
a.iloc[:,[1,3]]=9 也表示将a和c列的所有行中的值设置为9
同时也依然可以用条件来直接赋值
a[a>0]=-a 表示将a中所有大于0的数转化为负值
缺失值处理
在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。
-
reindex()方法
用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝。
a.reindex(index=list(a.index)+['five'],columns=list(a.columns)+['d'])a.reindex(index=['one','five'],columns=list(a.columns)+['d'])
即用index=[]表示对index进行操作，columns表对列进行操作。
-
对缺失值进行填充
a.fillna(value=x)
表示用值为x的数来对缺失值进行填充 -
去掉包含缺失值的行
a.dropna(how='any')
表示去掉所有包含缺失值的行
合并
-
contact
contact(a1,axis=0/1，keys=['xx','xx','xx',...])其中a1表示要进行进行连接的列表数据,axis=1时表横着对数据进行连接。axis=0或不指定时，表将数据竖着进行连接。a1中要连接的数据有几个则对应几个keys，设置keys是为了在数据连接以后区分每一个原始a1中的数据。
例：
a1=[b['a'],b['c']]
result=**pd.concat**(a1,axis=1，keys=['1','2']) -
Append 将一行或多行数据连接到一个DataFrame上
a.append(a[2:],ignore_index=True)
表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中，若不指定ignore_index参数，则会把添加的数据的index保留下来，若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。 -
merge类似于SQL中的join
设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：
(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')
(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')
(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')
(4)外连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')
至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。
分组(groupby)
用pd.date_range函数生成连续指定天数的的日期pd.date_range('20000101',periods=10)
def shuju():
data={
'date':pd.date_range('20000101',periods=10),
'gender':np.random.randint(0,2,size=10),
'height':np.random.randint(40,50,size=10),
'weight':np.random.randint(150,180,size=10)
}
a=DataFrame(data)
print(a)
date gender height weight
0 2000-01-01 0 47 165
1 2000-01-02 0 46 179
2 2000-01-03 1 48 172
3 2000-01-04 0 45 173
4 2000-01-05 1 47 151
5 2000-01-06 0 45 172
6 2000-01-07 0 48 167
7 2000-01-08 0 45 157
8 2000-01-09 1 42 157
9 2000-01-10 1 42 164
用a.groupby('gender').sum()得到的结果为：
#注意在python中groupby(''xx)后要加sum()，不然显示不了数据对象。
gender height weight
0 256 989
1 170 643
用a.groupby('gender').size()可以对各个gender下的数目进行计数。
可以看到groupby的作用相当于：
按gender对gender进行分类，对应为数字的列会自动求和，而为字符串类型的列则不显示；当然也可以同时groupby(['x1','x2',...])多个字段，其作用与上面类似。
groupby().max()
groupby().min()
groupby().mean()
groupby().sum()
排序
按1列排序
（1）升序
frame.sort(columns = ['a'],axis = 0,ascending = True)
Out[62]:
a b c
3 1 2 3
1 2 7 5
2 5 -3 8
0 9 4 6
frame.sort_index(axis = 0,ascending = True,by = 'a')
Out[63]:
a b c
3 1 2 3
1 2 7 5
2 5 -3 8
0 9 4 6
frame.sort_values(by = 'a',axis = 0,ascending = True)
Out[65]:
a b c
3 1 2 3
1 2 7 5
2 5 -3 8
0 9 4 6
（2）降序
frame.sort(columns = ['a'],axis = 0,ascending = False)
Out[67]:
a b c
0 9 4 6
2 5 -3 8
1 2 7 5
3 1 2 3
frame.sort_index(axis = 0,ascending = False,by = 'a')
Out[68]:
a b c
0 9 4 6
2 5 -3 8
1 2 7 5
3 1 2 3
frame.sort_values(by = 'a',axis = 0,ascending = False)
Out[69]:
a b c
0 9 4 6
2 5 -3 8
1 2 7 5
3 1 2 3
按多列排序
frame = pandas.DataFrame({"a":[9,2,5,1,0,7],"b":[4,7,-3,2,2,2],"c":[6,5,8,3,4,4]})
frame
Out[73]:
a b c
0 9 4 6
1 2 7 5
2 5 -3 8
3 1 2 3
4 0 2 4
5 7 2 4
(1) 升序
frame.sort(columns = ['b','c','a'],axis = 0,ascending = True)
Out[74]:
a b c
2 5 -3 8
3 1 2 3
4 0 2 4
5 7 2 4
0 9 4 6
1 2 7 5
frame.sort_index(axis = 0,ascending = True,by = ['b','c','a'])
Out[75]:
a b c
2 5 -3 8
3 1 2 3
4 0 2 4
5 7 2 4
0 9 4 6
1 2 7 5
frame.sort_values(by = ['b','c','a'],axis = 0,ascending = True)
Out[76]:
a b c
2 5 -3 8
3 1 2 3
4 0 2 4
5 7 2 4
0 9 4 6
1 2 7 5
(2) 降序
frame.sort(columns = ['b','c','a'],axis = 0,ascending = False)
Out[77]:
a b c
1 2 7 5
0 9 4 6
5 7 2 4
4 0 2 4
3 1 2 3
2 5 -3 8
frame.sort_index(axis = 0,ascending = False,by = ['b','c','a'])
Out[78]:
a b c
1 2 7 5
0 9 4 6
5 7 2 4
4 0 2 4
3 1 2 3
2 5 -3 8
frame.sort_values(by = ['b','c','a'],axis = 0,ascending = False)
Out[79]:
a b c
1 2 7 5
0 9 4 6
5 7 2 4
4 0 2 4
3 1 2 3
2 5 -3 8
按行排序
data = {"b":[4,7,-3,2,2,2],"a":[9,2,5,1,0,7],"c":[6,5,8,3,4,4]}
frame = pandas.DataFrame(data,columns = ['b','a','c'])
frame
Out[90]:
b a c
0 4 9 6
1 7 2 5
2 -3 5 8
3 2 1 3
4 2 0 4
5 2 7 4
(1) 按行升序
frame.sort_index(axis = 1,ascending = True)
Out[91]:
a b c
0 9 4 6
1 2 7 5
2 5 -3 8
3 1 2 3
4 0 2 4
5 7 2 4
(2) 按行降序
frame.sort_index(axis = 1,ascending = False)
Out[97]:
c b a
0 6 4 9
1 5 7 2
2 8 -3 5
3 3 2 1
4 4 2 0
5 4 2 7
Categorical按某一列重新编码分类
如分组中中要对a中的gender进行greoupby重新编码分类，将对应的0，1转化为male，female，过程如下：
a['gender1']=a['gender'].astype('category')
a['gender1'].cat.categories=['male','female'] #即将0，1先转化为category类型再进行编码。
print(a)得到的结果为：
date gender height weight gender1
0 2000-01-01 1 40 163 female
1 2000-01-02 0 44 177 male
2 2000-01-03 1 40 167 female
3 2000-01-04 0 41 161 male
4 2000-01-05 0 48 177 male
5 2000-01-06 1 46 179 female
6 2000-01-07 1 42 154 female
7 2000-01-08 1 43 170 female
8 2000-01-09 0 46 158 male
9 2000-01-10 1 44 168 female
所以可以看出重新编码后的编码会自动增加到dataframe最后作为一列。
相关操作
描述性统计：
1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；
2.统计某一列x中各个值出现的次数：a['x'].value_counts()；
3.对数据应用函数
a.apply(lambda x:x.max()-x.min())
表示返回所有列中最大值-最小值的差。
4.字符串相关操作
a['gender1'].str.lower() 将gender1中所有的英文大写转化为小写，注意dataframe没有str属性，只有series有，所以要选取a中的gender1字段。
时间序列
用pd.date_range('xxxx',periods=xx,freq='D/M/Y....')函数生成连续指定天数的的日期列表。
例如
pd.date_range('20000101',periods=10),其中periods表示持续频数；
pd.date_range('20000201','20000210',freq='D')也可以不指定频数，只指定起始日期。
此外如果不指定freq，则默认从起始日期开始，频率为day。其他频率表示如下：
画图(plot)
在pycharm中首先要：import matplotlib.pyplot as plt
a=Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('20100101',periods=1000))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show() #最后一定要加这个plt.show()，不然不会显示出图来。
也可以使用下面的代码来生成多条时间序列图：
a=DataFrame(np.random.randn(1000，4),index=pd.date_range('20100101',periods=1000),columns=list('ABCD'))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show()
导入和导出文件
写入和读取excel文件
虽然写入excel表时有两种写入xls和csv，但建议少使用csv，不然在表中调整数据格式时，保存时一直询问你是否保存新格式，很麻烦。而在读取数据时，如果指定了哪一张sheet，则在pycharm又会出现格式不对齐。
还有将数据写入表格中时，excel会自动给你在表格最前面增加一个字段，对数据行进行编号。
时间序列列表
import pandas as pd
from datetime import datetime
def datelist(beginDate, endDate): # beginDate,endDate是形如‘20160601’的字符串或datetime格式
date_l=[datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d')
for x in list(pd.date_range(start=beginDate, end=endDate))]
return date_l
