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Pandas变形

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1|0第4章 变形


import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/table.csv')
df.head()
School Class ID Gender Address Height Weight Math Physics
0 S_1 C_1 1101 M street_1 173 63 34.0 A+
1 S_1 C_1 1102 F street_2 192 73 32.5 B+
2 S_1 C_1 1103 M street_2 186 82 87.2 B+
3 S_1 C_1 1104 F street_2 167 81 80.4 B-
4 S_1 C_1 1105 F street_4 159 64 84.8 B+

1|1一、透视表


1. pivot

一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols：

df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
Gender F M
ID
1101 NaN 173.0
1102 192.0 NaN
1103 NaN 186.0
1104 167.0 NaN
1105 159.0 NaN

然而pivot函数具有很强的局限性，除了功能上较少之外，还不允许values中出现重复的行列索引对（pair），例如下面的语句就会报错：

#df.pivot(index='School',columns='Gender',values='Height').head()

因此，更多的时候会选择使用强大的pivot_table函数

2. pivot_table

首先，再现上面的操作：

pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
Gender F M
ID
1101 NaN 173.0
1102 192.0 NaN
1103 NaN 186.0
1104 167.0 NaN
1105 159.0 NaN

由于功能更多，速度上自然是比不上原来的pivot函数：

%timeit df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height')
%timeit pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height')
2.28 ms ± 74.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
9.77 ms ± 498 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Pandas中提供了各种选项，下面介绍常用参数：

① aggfunc：对组内进行聚合统计，可传入各类函数，默认为'mean'

pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum']).head()
mean sum
Gender F M F M
School
S_1 173.125000 178.714286 1385 1251
S_2 173.727273 172.000000 1911 1548

② margins：汇总边际状态

pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum'],margins=True).head()
#margins_name可以设置名字，默认为'All'
mean sum
Gender F M All F M All
School
S_1 173.125000 178.714286 175.733333 1385 1251 2636
S_2 173.727273 172.000000 172.950000 1911 1548 3459
All 173.473684 174.937500 174.142857 3296 2799 6095

③ 行、列、值都可以为多级

pd.pivot_table(df,index=['School','Class'],
               columns=['Gender','Address'],
               values=['Height','Weight'])
Height ... Weight
Gender F M ... F M
Address street_1 street_2 street_4 street_5 street_6 street_7 street_1 street_2 street_4 street_5 ... street_4 street_5 street_6 street_7 street_1 street_2 street_4 street_5 street_6 street_7
School Class
S_1 C_1 NaN 179.5 159.0 NaN NaN NaN 173.0 186.0 NaN NaN ... 64.0 NaN NaN NaN 63.0 82.0 NaN NaN NaN NaN
C_2 NaN NaN 176.0 162.0 167.0 NaN NaN NaN NaN 188.0 ... 94.0 63.0 63.0 NaN NaN NaN NaN 68.0 53.0 NaN
C_3 175.0 NaN NaN 187.0 NaN NaN NaN 195.0 161.0 NaN ... NaN 69.0 NaN NaN NaN 70.0 68.0 NaN NaN 82.0
S_2 C_1 NaN NaN NaN 159.0 161.0 NaN NaN NaN 163.5 NaN ... NaN 97.0 61.0 NaN NaN NaN 71.0 NaN NaN 84.0
C_2 NaN NaN NaN NaN NaN 188.5 175.0 NaN 155.0 193.0 ... NaN NaN NaN 76.5 74.0 NaN 91.0 100.0 NaN NaN
C_3 NaN NaN 157.0 NaN 164.0 190.0 NaN NaN 187.0 171.0 ... 78.0 NaN 81.0 99.0 NaN NaN 73.0 88.0 NaN NaN
C_4 NaN 176.0 NaN NaN 175.5 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 57.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 82.0

7 rows × 24 columns

3. crosstab（交叉表）

交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数：

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'])
Gender F M
Address
street_1 1 2
street_2 4 2
street_4 3 5
street_5 3 3
street_6 5 1
street_7 3 3

交叉表的功能也很强大（但目前还不支持多级分组），下面说明一些重要参数：

① values和aggfunc：分组对某些数据进行聚合操作，这两个参数必须成对出现

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],
            values=np.random.randint(1,20,df.shape[0]),aggfunc='min')
#默认参数等于如下方法：
#pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],values=1,aggfunc='count')
Gender F M
Address
street_1 6 4
street_2 10 5
street_4 6 2
street_5 10 8
street_6 9 4
street_7 8 4

② 除了边际参数margins外，还引入了normalize参数，可选'all','index','columns'参数值

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True)
Gender F M All
Address
street_1 0.028571 0.057143 0.085714
street_2 0.114286 0.057143 0.171429
street_4 0.085714 0.142857 0.228571
street_5 0.085714 0.085714 0.171429
street_6 0.142857 0.028571 0.171429
street_7 0.085714 0.085714 0.171429
All 0.542857 0.457143 1.000000

1|2二、其他变形方法


1. melt

melt函数可以认为是pivot函数的逆操作，将unstacked状态的数据，压缩成stacked，使“宽”的DataFrame变“窄”

df_m = df[['ID','Gender','Math']]
df_m.head()
ID Gender Math
0 1101 M 34.0
1 1102 F 32.5
2 1103 M 87.2
3 1104 F 80.4
4 1105 F 84.8 
df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math').head()
Gender F M
ID
1101 NaN 34.0
1102 32.5 NaN
1103 NaN 87.2
1104 80.4 NaN
1105 84.8 NaN

melt函数中的id_vars表示需要保留的列，value_vars表示需要stack的一组列

pivoted = df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math')
result = pivoted.reset_index().melt(id_vars=['ID'],value_vars=['F','M'],value_name='Math')\
                     .dropna().set_index('ID').sort_index()
#检验是否与展开前的df相同，可以分别将这些链式方法的中间步骤展开，看看是什么结果
result.equals(df_m.set_index('ID'))
True

2. 压缩与展开

（1）stack：这是最基础的变形函数，总共只有两个参数：level和dropna

df_s = pd.pivot_table(df,index=['Class','ID'],columns='Gender',values=['Height','Weight'])
df_s.groupby('Class').head(2)
Height Weight
Gender F M F M
Class ID
C_1 1101 NaN 173.0 NaN 63.0
1102 192.0 NaN 73.0 NaN
C_2 1201 NaN 188.0 NaN 68.0
1202 176.0 NaN 94.0 NaN
C_3 1301 NaN 161.0 NaN 68.0
1302 175.0 NaN 57.0 NaN
C_4 2401 192.0 NaN 62.0 NaN
2402 NaN 166.0 NaN 82.0 
df_stacked = df_s.stack()
df_stacked.groupby('Class').head(2)
Height Weight
Class ID Gender
C_1 1101 M 173.0 63.0
1102 F 192.0 73.0
C_2 1201 M 188.0 68.0
1202 F 176.0 94.0
C_3 1301 M 161.0 68.0
1302 F 175.0 57.0
C_4 2401 F 192.0 62.0
2402 M 166.0 82.0

stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表）

df_stacked = df_s.stack(0)
df_stacked.groupby('Class').head(2)
Gender F M
Class ID
C_1 1101 Height NaN 173.0
Weight NaN 63.0
C_2 1201 Height NaN 188.0
Weight NaN 68.0
C_3 1301 Height NaN 161.0
Weight NaN 68.0
C_4 2401 Height 192.0 NaN
Weight 62.0 NaN

(2) unstack：stack的逆函数，功能上类似于pivot_table

df_stacked.head()
Gender F M
Class ID
C_1 1101 Height NaN 173.0
Weight NaN 63.0
1102 Height 192.0 NaN
Weight 73.0 NaN
1103 Height NaN 186.0 
result = df_stacked.unstack().swaplevel(1,0,axis=1).sort_index(axis=1)
result.equals(df_s)
#同样在unstack中可以指定level参数
True

1|3三、哑变量与因子化


1. Dummy Variable（哑变量）

这里主要介绍get_dummies函数，其功能主要是进行one-hot编码：

df_d = df[['Class','Gender','Weight']]
df_d.head()
Class Gender Weight
0 C_1 M 63
1 C_1 F 73
2 C_1 M 82
3 C_1 F 81
4 C_1 F 64

现在希望将上面的表格前两列转化为哑变量，并加入第三列Weight数值：

pd.get_dummies(df_d[['Class','Gender']]).join(df_d['Weight']).head()
#可选prefix参数添加前缀，prefix_sep添加分隔符
Class_C_1 Class_C_2 Class_C_3 Class_C_4 Gender_F Gender_M Weight
0 1 0 0 0 0 1 63
1 1 0 0 0 1 0 73
2 1 0 0 0 0 1 82
3 1 0 0 0 1 0 81
4 1 0 0 0 1 0 64

2. factorize方法

该方法主要用于自然数编码，并且缺失值会被记做-1，其中sort参数表示是否排序后赋值

codes, uniques = pd.factorize(['b', None, 'a', 'c', 'b'], sort=True)
display(codes)
display(uniques)
array([ 1, -1,  0,  2,  1])



array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

1|4四、问题与练习


1. 问题

【问题一】 上面提到了许多变形函数，如melt/crosstab/pivot/pivot_table/stack/unstack函数，请总结它们各自的使用特点。

【问题二】 变形函数和多级索引是什么关系？哪些变形函数会使得索引维数变化？具体如何变化？

【问题三】 请举出一个除了上文提过的关于哑变量方法的例子。

【问题四】 使用完stack后立即使用unstack一定能保证变化结果与原始表完全一致吗？

【问题五】 透视表中涉及了三个函数，请分别使用它们完成相同的目标（任务自定）并比较哪个速度最快。

【问题六】 既然melt起到了stack的功能，为什么再设计stack函数？

2. 练习

【练习一】 继续使用上一章的药物数据集：

pd.read_csv('data/Drugs.csv').head()
YYYY State COUNTY SubstanceName DrugReports
0 2010 VA ACCOMACK Propoxyphene 1
1 2010 OH ADAMS Morphine 9
2 2010 PA ADAMS Methadone 2
3 2010 VA ALEXANDRIA CITY Heroin 5
4 2010 PA ALLEGHENY Hydromorphone 5

(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，每行需要显示每种药物在每个地区的10年至17年的变化情况，且前三列需要排序：

avatar

(b) 现在请将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）

【练习二】 现有一份关于某地区地震情况的数据集，请解决如下问题：

pd.read_csv('data/Earthquake.csv').head()
日期 时间 维度 经度 方向 距离 深度 烈度
0 2003.05.20 12:17:44 AM 39.04 40.38 west 0.1 10.0 0.0
1 2007.08.01 12:03:08 AM 40.79 30.09 west 0.1 5.2 4.0
2 1978.05.07 12:41:37 AM 38.58 27.61 south_west 0.1 0.0 0.0
3 1997.03.22 12:31:45 AM 39.47 36.44 south_west 0.1 10.0 0.0
4 2000.04.02 12:57:38 AM 40.80 30.24 south_west 0.1 7.0 0.0

(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，将方向列展开，并将距离、深度和烈度三个属性压缩：

avatar

(b) 现在请将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）


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作　　者：Hichens
出　　处：https://www.cnblogs.com/hichens/p/13282894.html
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