Python数据分析

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本专栏主要介绍python数据分析领域的应用
参考资料:
利用python数据分析

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我们介绍了Numpy在数据处理方面的应用，本文介绍一下pandas在数据处理方面的应用，pandas可以是基于numpy构建的，但是可以让数据处理变得更便捷

导入相关库

import numpy as np
import pandas as pd

💮1.Series 对象

pandas主要有两个数据对象，一个是Series，类似于一个向量的形式，另一个是DataFrame数据框形式。我们先来看一下如何创建一个Series数据对象。

s = pd.Series([12,-4,7,9])
s

0    12
1    -4
2     7
3     9
dtype: int64

🏵️1.1 Series基本操作

#选择内部元素
s[2]

7

#为元素赋值
s[2]=5
s
s['a'] = 4
s

0    12
1    -4
2     5
3     9
a     4
dtype: int64

#用其它对象定义新的series对象
arr = np.array([1,2,3,4])
#此时s2只是原来的一个动态视图，会随数组的改变而改变，例如我们改变原来数组中的第二个元素值
s2 = pd.Series(arr)
s2
arr[1] = 9
s2

0    1
1    9
2    3
3    4
dtype: int32

#筛选元素
s[s>8]

0    12
3     9
dtype: int64

#Series对象的组成元素
serd = pd.Series([1,0,2,1,2,3], index=['white','white','blue','green','green','yellow'])
serd

white     1
white     0
blue      2
green     1
green     2
yellow    3
dtype: int64

#unique去重 返回一个数组
serd.unique()

array([1, 0, 2, 3], dtype=int64)

#value_counts 去重 返回出现次数
serd.value_counts()

2    2
1    2
3    1
0    1
dtype: int64

#isin 函数，返回布尔值
serd.isin([0,3])

white     False
white      True
blue      False
green     False
green     False
yellow     True
dtype: bool

serd[serd.isin([0,3])]

white     0
yellow    3
dtype: int64

#NaN
s2 = pd.Series([-5,3,np.NaN,14])
s2

0    -5.0
1     3.0
2     NaN
3    14.0
dtype: float64

# 用isnull 和 notnull 来进行判断
s2.isnull()
s2.notnull()

0     True
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

s2

0    -5.0
1     3.0
2     NaN
3    14.0
dtype: float64

#用作字典
mydict = {'red':2000,'blue':1000,'yellow':500,'orange':1000}
myseries = pd.Series(mydict)
myseries

red       2000
blue      1000
yellow     500
orange    1000
dtype: int64

当出现缺失值时，会直接用NaN替代

colors = ['red','blue','yellow','orange','green']
myseries = pd.Series(mydict, index = colors)
myseries

red       2000.0
blue      1000.0
yellow     500.0
orange    1000.0
green        NaN
dtype: float64

进行运算时有NaN为NaN

mydict2 ={'red':400,'yellow':1000,"black":700}
myseries2 = pd.Series(mydict2)
myseries.fillna(0) + myseries2.fillna(0)

black        NaN
blue         NaN
green        NaN
orange       NaN
red       2400.0
yellow    1500.0
dtype: float64

🌹2.DataFrame对象

DataFrame对象是我们在进行数据分析时最常见的数据格式，相当于一个矩阵数据，由不同行不同列组成，通常每一列代表一个变量，每一行代表一个观察数据。我们先来看一下DataFrame的一些基础应用。

创建DataFrame对象

#DataFrame对象
data = {'color':['blue','green','yellow','red','white'],
        'object':['ball','pen','pencil','paper','mug'],
        'price':[1.2,1.0,0.6,0.9,1.7]}
frame = pd.DataFrame(data)
frame

	color	object	price
0	blue	ball	1.2
1	green	pen	1.0
2	yellow	pencil	0.6
3	red	paper	0.9
4	white	mug	1.7

frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['object','price'])
frame2

	object	price
0	ball	1.2
1	pen	1.0
2	pencil	0.6
3	paper	0.9
4	mug	1.7

frame3 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'])
frame3

#选取元素
#获得所有列的名称
frame.columns

Index(['color', 'object', 'price'], dtype='object')

#获得所有行的名称
frame.index

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

#获得所有值
frame.values

array([['blue', 'ball', 1.2],
       ['green', 'pen', 1.0],
       ['yellow', 'pencil', 0.6],
       ['red', 'paper', 0.9],
       ['white', 'mug', 1.7]], dtype=object)

#获得某一列的值
frame['price']

0    1.2
1    1.0
2    0.6
3    0.9
4    1.7
Name: price, dtype: float64

#获得行的值 用ix属性和行的索引项
frame.iloc[2]

​

color     yellow
object    pencil
price        0.6
Name: 2, dtype: object

#指定多个索引值能选取多行
frame.iloc[[2,4]]

	color	object	price
2	yellow	pencil	0.6
4	white	mug	1.7

#可以用frame[0:1]或者frame[0:2]选择行  但切记frame[0]没有数
frame[0:4]

对DataFrame进行行选择时，使用索引frame[0:1]返回第一行数据，[1:2]返回第二行数据

	color	object	price
0	blue	ball	1.2
1	green	pen	1.0
2	yellow	pencil	0.6
3	red	paper	0.9

#如果要获取其中的一个元素，必须依次指定元素所在的列名称、行的索引值或标签
frame['object'][3]

'paper'

#赋值
frame['new']=12 #直接添加某一列
frame

frame['new']=[1,2,3,4,5]
frame

#修改单个元素的方法
frame['price'][2]=3.3
frame

# 删除一整列的所有数据，用del
frame['new'] = 12
frame
del frame['new']
frame

#筛选元素
frame3 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = ['red','white','blue','green'],
                      columns=['ball','pen','pencil','paper'])
frame3
frame3[frame3>12]

#用嵌套字典生成DataFrame对象 当出现缺失值时用NaN替代
nestdict = {'red':{2012:22, 2013:33},'white':{2011: 13,2012:22,2013:16},'blue':{2011:17,2012:27,2013:48}}
nestdict

{'red': {2012: 22, 2013: 33},
 'white': {2011: 13, 2012: 22, 2013: 16},
 'blue': {2011: 17, 2012: 27, 2013: 48}}

frame2 = pd.DataFrame(nestdict)
frame2

进行转置

frame2.T

#index对象
ser = pd.Series([5,0,3,8,4], index=['red','blue','yellow','white','green'])
ser.index

Index(['red', 'blue', 'yellow', 'white', 'green'], dtype='object')

ser.idxmax()

'white'

ser.idxmin()

'blue'

#含重复标签的Index
serd = pd.Series(range(6), index=['white','white','blue','green','green','yellow'])
serd

white     0
white     1
blue      2
green     3
green     4
yellow    5
dtype: int64

#当一个标签对应多个元素时，返回一个Series对象 而不是单个元素
serd['white']

white    0
white    1
dtype: int64

#判断是否由重复值， is_unique

#索引对象的其他功能
ser = pd.Series([2,5,7,4],index = ['one','two','three','four'])
ser

one      2
two      5
three    7
four     4
dtype: int64

#reindex()函数可以更换series对象的索引，生成一个新的series对象
ser.reindex(['three','one','five','two'])

three    7.0
one      2.0
five     NaN
two      5.0
dtype: float64

ser3 = pd.Series([1,5,6,3],index=[0,3,5,6])
ser3

0    1
3    5
5    6
6    3
dtype: int64

#自动插补
#reindex()函数，method：ffill 表示插补的数为前面的值，bfill表示插补的数为后面的值
ser3.reindex(range(6),method='ffill')

0    1
1    1
2    1
3    5
4    5
5    6
dtype: int64

ser3.reindex(range(8),method='bfill')

0    1.0
1    5.0
2    5.0
3    5.0
4    6.0
5    6.0
6    3.0
7    NaN
dtype: float64

frame.reindex(range(5), method='ffill',columns=['colors','price','new','object'])

ser = pd.Series(np.arange(4.),index=['red','blue','yellow','white'])
ser

red       0.0
blue      1.0
yellow    2.0
white     3.0
dtype: float64

ser.drop('yellow')

red      0.0
blue     1.0
white    3.0
dtype: float64

ser.drop(['blue','white'])

red       0.0
yellow    2.0
dtype: float64

frame = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                    index=['red','blue','yellow','white'],
                    columns=['ball','pen','pencil','paper'])
frame

#删除时默认是行 axis指定轴，1为列
frame.drop(['pen'],axis=1)

🥀3.pandas基本数据运算

🌺3.1 算术运算

• 当有两个series或DataFrame对象时，如果一个标签，两个对象都有，则把他们的值相加
• 当一个标签只有一个对象有时，则为NaN

s1 = pd.Series([3,2,5,1],index=['white','yellow','green','blue'])
s1

white     3
yellow    2
green     5
blue      1
dtype: int64

s2 = pd.Series([1,4,7,2,1],['white','yellow','black','blue','brown'])
s1 + s2

black     NaN
blue      3.0
brown     NaN
green     NaN
white     4.0
yellow    6.0
dtype: float64

# DateFrame对象也一样
frame1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                     columns=['ball','pen','pencil','paper'],
                      index = ['red','blue','yellow','white'])
frame1

frame2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),
                     index = ['blue','yellow','green','white']
                     ,columns=['ball','pen','mug'])
frame2

frame3 = frame1+frame2
frame3

🌻3.2 基本算术运算符

主要的算术运算符如下

• add() frame1.add(frame2) = frame1+frame2
• sub()
• div()
• mul()

下面通过一些案例来说明

frame = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                     columns=['ball','pen','pencil','paper'],
                      index = ['red','blue','yellow','white'])
frame

ser = pd.Series(np.arange(4),['ball','pen','pencil','paper'])
ser #与frame 的列名称保持一致，行不可以

ball      0
pen       1
pencil    2
paper     3
dtype: int32

frame-ser

当索引项只存在于其中一个数据结构时，那么运算结果会为其产生一个新的索引项，但其值为NaN

具体案例如下，我们给ser增加一列mug

ser['mug'] = 9
ser

ball      0
pen       1
pencil    2
paper     3
mug       9
dtype: int64

frame - ser

🌼3.3 函数映射

在dataframe和series数据对象中，可以使用函数对所有元素进行操作

frame

# 求所有元素的平方根
np.sqrt(frame)

#定义函数
#法一：
f = lambda x:x.max()-x.min()#返回数组取值范围
#法二：
def f(x):
    return x.max()-x.min()

# apply函数可以调用定义的函数

frame.apply(f)

ball      12
pen       12
pencil    12
paper     12
dtype: int64

def f(x):
    return pd.Series([x.min(),x.max()],index = ['min','max'])

frame.apply(f,axis = 1)
# 默认axis=0

🌷4.统计函数

• 数组大多数统计函数对DataFrame对象有用，故可以直接使用

frame.sum()

ball      24
pen       28
pencil    32
paper     36
dtype: int64

frame.mean()

ball      6.0
pen       7.0
pencil    8.0
paper     9.0
dtype: float64

# describe()函数可以计算多个统计量
frame.describe()

ser.rank(method='first')

red       4.0
blue      1.0
yellow    2.0
white     5.0
green     3.0
dtype: float64

🌱4.1 相关性和协方差

🌲4.1.1 Series对象

• 通常涉及两个数据对象
• 函数分别corr()和cov()

seq = pd.Series([3,4,3,4,5,4,3,2],['2006','2007','2008','2009','2010','2011','2012','2013'])
seq

2006    3
2007    4
2008    3
2009    4
2010    5
2011    4
2012    3
2013    2
dtype: int64

seq2 = pd.Series([1,2,3,4,4,3,2,1],['2006','2007','2008','2009','2010','2011','2012','2013'])
seq2

2006    1
2007    2
2008    3
2009    4
2010    4
2011    3
2012    2
2013    1
dtype: int64

seq.corr(seq2)

0.7745966692414834

seq.cov(seq2)

0.8571428571428571

🌳4.1.2DataFrame对象

DataFrame对象计算相关性和协方差依然返回一个dataframe对象

frame2 = pd.DataFrame([[1,4,3,6],[4,5,6,1],[3,3,1,5],[4,1,6,4]],
                     index=['red','blue','yellow','white'],
                     columns=['ball','pen','pencil','paper'])
frame2

frame2.corr()

frame2.cov()

🌴4.1.3DataFrame和Series相关性

corrwith()可以计算DataFrame对象的列或行与Series对象或者其他DataFrame对象元素两两之间的相关性

ser

red       5
blue      0
yellow    3
white     8
green     4
dtype: int64

frame2.corrwith(ser)

ball     -0.140028
pen      -0.869657
pencil    0.080845
paper     0.595854
dtype: float64

frame2.corrwith(frame)

ball      0.730297
pen      -0.831522
pencil    0.210819
paper    -0.119523
dtype: float64

🌵4.2排序和秩

• Series用sort_values()和rank()，默认是升序，使用ascending=False改变为升序，下同
• DataFrame用sort_index(by='')和rank()

对ser排序

ser.sort_values()

blue      0
yellow    3
green     4
red       5
white     8
dtype: int64

对ser求秩

ser.rank()

red       4.0
blue      1.0
yellow    2.0
white     5.0
green     3.0
dtype: float64

安装pen对frame进行排序

frame.sort_values(by='pen')

ser = pd.Series([5,0,3,8,4],index=['red','blue','yellow','white','green'])
ser

red       5
blue      0
yellow    3
white     8
green     4
dtype: int64

ser.sort_index()
#按字母表顺序升序排列

blue      0
green     4
red       5
white     8
yellow    3
dtype: int64

ser.sort_index(ascending=False)
# 改为降序

yellow    3
white     8
red       5
green     4
blue      0
dtype: int64

ser.sort_values()
#根据值排序

blue      0
yellow    3
green     4
red       5
white     8
dtype: int64

frame

frame.sort_index()

axis代表轴，1表示纵轴，0表示横轴

frame.sort_index(axis=1)

🌾5.Pandas缺失值处理

🌿5.1 创建NaN数据

• 为数据赋NaN值 用np.nan

ser = pd.Series([0,1,2,np.NaN,9], index=['red','blue','yellow','white','green'])
ser

red       0.0
blue      1.0
yellow    2.0
white     NaN
green     9.0
dtype: float64

ser['white']

nan

☘️5.2 删除NaN

• dropna()
• ser[ser.notnull()]
• DataFrame中去除时 为避免删除整行或整列，用how='all'来表示只删除所有元素均为NAN的行或列，如果使用how='any'，则只要这一列有缺失值就删除整列

frame3.dropna(how='all')

🍀5.3 为NaN元素填充其他值

• fillna()函数·

frame3.fillna(0)

若要将不同列的NaN换成不同元素，依次指定列名称及要替换成的元素即可

frame3.fillna({'ball':1,"pen":99})

🍁6. 层级索引和分层统计

有时候我们需要对数据进行分层级的索引，具体看下面这个例子

mser = pd.Series(np.random.rand(8),index=[['white','white','white','blue','blue','red','red','red'],
                                         ['up','down','right','up','down','up','down','left']])
mser

white  up       0.323513
       down     0.080292
       right    0.503630
blue   up       0.201143
       down     0.173879
red    up       0.866267
       down     0.601906
       left     0.140885
dtype: float64

mser.index

MultiIndex(levels=[['blue', 'red', 'white'], ['down', 'left', 'right', 'up']],
           codes=[[2, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 1], [3, 0, 2, 3, 0, 3, 0, 1]])

mser['white']

up       0.323513
down     0.080292
right    0.503630
dtype: float64

mser[:,'up']

white    0.323513
blue     0.201143
red      0.866267
dtype: float64

mser[:,'right']

white    0.50363
dtype: float64

mser['white','up']#可以得到某一特定元素的

0.32351250980575463

🍂6.1 unstack()函数和stack()函数

unstack把等级索引Series对象转换为一个简单的DataFrame对象，把第二列索引转换为相应的列，stack则相反，具体如下

mser.unstack() #将series转换为dataframe
mser.unstack().fillna(0)

frame

frame.stack()#将dataframe转换为series对象

red     ball       0
        pen        1
        pencil     2
        paper      3
blue    ball       4
        pen        5
        pencil     6
        paper      7
yellow  ball       8
        pen        9
        pencil    10
        paper     11
white   ball      12
        pen       13
        pencil    14
        paper     15
dtype: int32

dataframe对象的行与列也可以定义分层级索引

mframe = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                     index = [['white','white','red','red'],['up','down','up','down']],
                     columns=[['pen','pen','paper','paper'],[1,2,1,2]])
mframe

🍃6.2调整层级顺序

• swaplevel()函数以要互换位置的两个层级的名称为参数，返回交换位置后的一个新对象，其中的个元素的顺序保持不变

mframe.columns.names = ['object','id']
mframe.index.names = ['colors','status']
mframe

mframe.swaplevel('colors','status')

🌍6.3按层级统计数据

• 直接把层级的名称赋给level选项

mframe.sum(level='colors')

若想对某一层级的列进行统计，则需要把axis的值设置为1

mframe.sum(level='id', axis=1)

🌎7.数据导入

很多时候，我们要分析的数据来自电脑上保存的数据文件，本文介绍一下如何导入我们最常用的csv文件，后续我还会介绍如何导入json数据、以及连接SQL数据库等其他的方式来导入数据

import pandas as pd # 加载模块

df = pd.read_csv('student.csv')
df

Student     ID     name   age  gender
11        1111    Dw    3  Female
12        1112     Q   23    Male
13        1113     W   21  Female

	id	color	brand_x	sid	brand_y
0	ball	white	OMG	ball	ABC
1	pencil	red	ABC	pencil	OMG
2	pencil	red	ABC	pencil	POD
3	pen	red	ABC	pen	POD

🌏8.数据处理

• 表连接
• 拼接
• 组合

🌐8.1 连接

使用merge()函数 类似sql中的多表连接

🎇8.1.1 内连接

import numpy as np
import pandas as pd

frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball','pencil','pen','mug','ashtray'],
                      'price':[12.33,11.44,33.21,13.23,33.62]})
frame1

frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil','pencil','ball','pen'],
                      'color':['white','red','red','black']})
frame2

pd.merge(frame1,frame2)

上述返回的DataFrame对象由原来的两个DataFrame对象中ID相同的行组成 并且没有指定基于哪一列进行合并，实际应用中通常要指定连接条件， 用on来zhid

frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball','pencil','pen','mug','ashtray'],
                      'color':['white','red','red','black','green'],
                      'brand':['OMG','ABC','ABC','POD','POD']})
frame1

frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil','pencil','ball','pen'],
                      'brand':['OMG','POD','ABC','POD']})
frame2

pd.merge(frame1,frame2,on='id') # 以id进行合并

pd.merge(frame1,frame2,on='brand') # 以brand进行合并

当出现两个列的名称不一致的时候，使用left_on 和 right_on，例如，下面两个表，一个是id,一个是sid,我们相当于是用第一个表的id和第二个表的sid连接

frame2.columns = ['sid','brand']
frame2

pd.merge(frame1,frame2,left_on = 'id',right_on ='sid')

merge()函数默认的是内连接，上述结果中的键是由交叉操作出来的

🎉8.1.2 外连接

• 连接类型用how选项指定
• 左连接 共有的加上左边的
• 右连接 共有的加上右边的
• 外连接把所有的键整合到一起

frame2.columns=['id','brand']

pd.merge(frame1,frame2,how='outer')

pd.merge(frame1,frame2,how='left')

pd.merge(frame1,frame2,how='right')

要合并多个键，则把多个键给on选项

pd.merge(frame1,frame2,on=['id','brand'],how='outer')

🎊8.1.3 以索引作为键进行连接

#方法一
pd.merge(frame1,frame2,left_index=True,right_index=True)

#方法二 用join函数 默认左连接
frame2.columns = ['id2','brand2']
frame1.join(frame2)

🎄8.2拼接

• numpy中的concatenation()函数可以用来进行拼接操作
• pandas的concat()函数实现了按轴拼接的功能()

arr1 = np.arange(9).reshape(3,3)
arr1

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

arr2 = np.arange(6,15).reshape(3,3)
arr2

array([[ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14]])

np.concatenate([arr1,arr2],axis=1)#默认是axis=0

array([[ 0,  1,  2,  6,  7,  8],
       [ 3,  4,  5,  9, 10, 11],
       [ 6,  7,  8, 12, 13, 14]])

ser1 = pd.Series(np.random.rand(4), index = [1,2,3,4])
ser1

1    0.180191
2    0.061649
3    0.236378
4    0.105309
dtype: float64

ser2 = pd.Series(np.random.rand(4), index = [5,6,7,8])
ser2

5    0.935277
6    0.516146
7    0.210461
8    0.912048
dtype: float64

pd.concat([ser1,ser2])

1    0.180191
2    0.061649
3    0.236378
4    0.105309
5    0.935277
6    0.516146
7    0.210461
8    0.912048
dtype: float64

pd.concat([ser1,ser2],axis = 1)

默认是外连接

pd.concat([ser1,ser2],axis=1,join='inner')

如果想要创建等级索引，需要用keys选项来完成

pd.concat([ser1,ser2],keys=[1,2])

1  1    0.180191
   2    0.061649
   3    0.236378
   4    0.105309
2  5    0.935277
   6    0.516146
   7    0.210461
   8    0.912048
dtype: float64

pd.concat([ser1,ser2],axis=1,keys=[1,2])

🎋8.3组合

• 当无法通过合并或者拼接方法组合数据用组合函数
• combine_first()函数可以用来组合Series对象，同时对齐数据

ser1 = pd.Series(np.random.rand(5), index=[1,2,3,4,5])
ser1

1    0.708279
2    0.233048
3    0.030991
4    0.261291
5    0.379752
dtype: float64

ser2 = pd.Series(np.random.rand(4), index = [2,4,5,6])
ser2

2    0.017397
4    0.764295
5    0.407552
6    0.352605
dtype: float64

ser1.combine_first(ser2)

1    0.708279
2    0.233048
3    0.030991
4    0.261291
5    0.379752
6    0.352605
dtype: float64

pd.concat([ser1,ser2])

1    0.708279
2    0.233048
3    0.030991
4    0.261291
5    0.379752
2    0.017397
4    0.764295
5    0.407552
6    0.352605
dtype: float64

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