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SOTON私人定制:利用Python进行数据分析(学习pandas)

简介: pandas基础 Pandas借鉴了Numpy绝大部分设计思想,但与Numpy不同的是它更适合于处理表格类、异质性数据,而Numpy则是处理同质的数值数组。
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pandas基础

Pandas借鉴了Numpy绝大部分设计思想,但与Numpy不同的是它更适合于处理表格类、异质性数据,而Numpy则是处理同质的数值数组。Pandas还能无缝与Numpy, SciPy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib等包联用,构建了Python数据分析生态系统。

Pandas最主要的两类数据结构:Series, DataFrame,可以对应R语言的vectordata.frame,脑图如下

img_de84bc560fa0a3c54d041f67f6ad159b.png
DataFrame基础功能

学习笔记如下:

  • pandas的索引对象用于存放轴标签和其他元数据信息,索引对象不可修改,目的是安全的将该索对象传递给其他数据结构。、
  • reindex并不是修改原来的索引,而会在原来的基础上增加新的索引。
  • 对DataFrame或Series修改形状,删除数据的操作默认返回新的数据结构。可以用inplace=True避免返回新的数据,不过这也通常会摧毁原来的数据。
  • 明确lociloc的区别。如果你创建Series或DataFrame的index存在整数,那么细细体会下obj[:1],obj.loc[:1],obj.iloc[:1]
  • 排序和排名(sort and rank)看起来差不多,毕竟排名先要排序,排序之后分配位置,注意重复值的处理方法。

最重要的部分是描述性统计分析部分,这部分依赖于现有的函数

方法 说明
desribe 列计算汇总,列出四分位数等信息
max,min 最大值和最小值
idxmin, idxmax 最大值和最小值的索引位置
quantile 分位数
sum 求和
mean 平均数
median 中位数
mad 根据平均值计算平均离差
var 方差
std 标准差
skew 样本值的偏度(三阶矩)
kurt 样本值的丰度(四阶矩)
cumsum 样本的累积和
cummin,cummax 累计最大值和最小值
cumprod 累积积
diff 计算一阶差分
pct_change 计算百分比变化

官方文档的教程

此处翻译官方文档的10 Minutes to pandas,有任何问题欢迎留言交流。

本文主要简单的介绍了pandas,让新手能够了解pandas的一些功能,你可以在Cookbook中看到更详尽的内容。

在执行以下的操作前,请先导入相应的库:

import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

创建对象

  • 通过传入一个包含多个值的列表创建一个Series对象,pands会默认为其创建一个整数索引。
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
  • 通过传入一个含有日期索引和标签列的numpy矩阵创建一个DataFrame对象
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
  • 通过传递一个字典创建一个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                   'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                   'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                   'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                   'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                   'F' : 'foo' })

DataFrame和Series具有许多属性,可以利用IPyton的自动补全功能查看:

df2.<TAB>
    df2.A                  df2.boxplot
    df2.abs                df2.C
    df2.add                df2.clip
    df2.add_prefix         df2.clip_lower
    df2.add_suffix         df2.clip_upper
    df2.align              df2.columns
    df2.all                df2.combine
    df2.any                df2.combineAdd
    df2.append             df2.combine_first
    df2.apply              df2.combineMult
    df2.applymap           df2.compound
    df2.as_blocks          df2.consolidate
    df2.asfreq             df2.convert_objects
    df2.as_matrix          df2.copy
    df2.astype             df2.corr
    df2.at                 df2.corrwith
    df2.at_time            df2.count
    df2.axes               df2.cov
    df2.B                  df2.cummax
    df2.between_time       df2.cummin
    df2.bfill              df2.cumprod
    df2.blocks             df2.cumsum
    df2.bool               df2.D

查看数据

  • 假设你有上w条数据,全部显示屏幕要爆炸,那么最好的方法就是只看前面几条或后面几条,验证创建的数据模型是否正确。
df.head()
df.tail(3)
  • 显示索引,列,和底层numpy的数据
df.index
df.columns
df.values
  • 对数据进行快速的统计汇总,这里汇总的数据的数据类型是Int,float这类
df.describe()
img_9e3f650f90365ba6391e6f2ec91b3bd9.png
统计性描述
  • 数据转置

    df.T
    
  • 按轴排序(ascending:升序)

    df.sort_index(axis=1,ascending=False)
    
  • 按值排序,类似于excel的排序

    df.sort_value(by='B')
    

筛选

起步

  • 选择单列,这会产生一个Series,等同于df.A

    df['A']
    
  • 使用[]对行切片

    df[0:3]
    

使用标签筛选

  • 使用标签获取切片数据

    df.loc[date[0]]
    
  • 使用标签获取多轴数据

    df.loc[:,['A','B']]
    
  • 显示标签切片,包括两个端点

    df.loc['20130102':'20130104',['A','B']]
    
  • 获取标量值

    df.loc[dates[0],'A']
    
  • 快速获取标量值(与上一个作用相同)

    df.at[dates[0],'A']
    

通过位置筛选

  • 通过所传递整数的位置选择

    df.iloc[3]
    
  • 通过整数切片

    df.iloc[3:5,2:3]
    
  • 通过整数位地址的列表

    df.iloc[[1,2,4],[0,2]]
    
  • 对行/列切片

    df.iloc[1:3,:]
    df.ilo[:,1,3]
    
  • 获得特定值

      df.iloc[1,1]
    
  • 快速获取标量(与上一个结果相同)

      df.iat[1,2]
    

布尔索引

  • 使用单个列的值来选择数据。

    df[df.A > 0]
    
  • 使用isin()方法进行过滤,下面实现的是筛选E中'tw'和'four'两列

    df2 = df.copy()
    df2['E'] = ['one', 'one','two','three','four','three']
     df2[df2['E'].isin(['two','four'])]
    

赋值

  • 为新列赋值,该列能够通过标签自动匹配原先的数据

    s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130102', periods=6))
    df['F']=s1
    
  • 通过标签赋值

    df.at[dates[0],'A'] = 0
    
  • 通过位置赋值

    df.iat[0,1] = 0
    
  • 通过传入一个numy矩阵赋值

     df.iat[0,1] = 0
    

缺失值

pandas优先使用np.nan表示缺失值。缺失值默认在计算中排除。

  • 重建索引允许您更改/添加/删除索引上的指定轴。这将返回数据的副本。

    df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E'])
    df1.loc[dates[0]:dates[1],'E'] = 1
    
  • 删除任何包含缺失值的行

    df1.dropna(how='any')
    
  • 填充缺失值

    df1.fillna(value=5)
    
  • 判断是否为缺失值并返回布尔值

    pd.isnull(df1)
    

操作

统计

  • 描述统计
    df.mean() 、 df.mean(1)

apply

  • 将函数应用到数据上

    df.apply(np.cumsum)
    df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
    

直方图

 s = pd.Series(np.random.randint(0, 7, size=10))
 s.value_counts()

合并

pandas提供了多种方法方便的合并Series, DataFrame,和Panel对象

Concat

  • 使用concat()串联不同pandas对象

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
    pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]
    pd.concat(pieces)
    

JOIN

  • SQL风格的合并

    left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})
    right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})
    pd.merge(left, right, on='key')
    

Append

  • 在dataframe中添加行

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A','B','C','D'])
    s = df.iloc[3]
    df.append(s, ignore_index=True)
    

分组:Groupin

我们所说'group by'是指以下步骤中的一个或多个处理:

  • 将数据基于一些标准分成多个组
  • 分别应用函数到每个组
  • ** 组合**结果成数据结构
 df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                             'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                              'two', 'two', 'one', 'three'],
                    'C' : np.random.randn(8),
                    'D' : np.random.randn(8)})
  • 分组并对所分的组使用sum函数

    df.groupby('A').sum()
    
  • 通过多列组合形成了一个层次指数,我们再应用函数

    df.groupby(['A','B']).sum()
    

重塑:Reshaping

堆:stack

tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
   ....:                      'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
   ....:                     ['one', 'two', 'one', 'two',
   ....:                      'one', 'two', 'one', 'two']]))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
df2 = df[:4]
df2
img_f90d1b84e953e68f3e6e8fd8de61fed6.png
stack
  • stack()方法“压缩”了DataFrame的层次。

     stacked = df2.stack()
    

数据透视表: Pivot Tables

 df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
   .....:                    'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4,
   .....:                    'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
   .....:                    'D' : np.random.randn(12),
   .....:                    'E' : np.random.randn(12)})
   .....: 

我们可以很方便的从这些数据构造数据透视表:

pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])

时间序列<small>Time Series</small>

pandas拥有许多简单,功能强大,高效的功能可以在波动期间执行采样操作(例如,数据转换成二5每分钟的数据)。常见于,但不限于,财务应用 等。

rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=100, freq='S')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
ts.resample('5Min').sum()

作图: Plotting

画图建议在网页版的jupyter notebook进行操作,减少不必要的烦恼。

  • Series画图方法

    ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
    ts = ts.cumsum()
    ts.plot()
    
  • DataFrame的画图方法

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, .....: columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
    df = df.cumsum()
    plt.figure(); df.plot(); plt.legend(loc='best')
    

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