数据分析工具Pandas（1）：Pandas的数据结构
数据分析工具Pandas（2）：Pandas的索引操作
数据分析工具Pandas（3）：Pandas的对齐运算
数据分析工具Pandas（4）：Pandas的函数应用
数据分析工具Pandas（5）：Pandas的层级索引
数据分析工具Pandas（6）：Pandas统计计算和描述
数据清洗
数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作
数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？
是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作
处理缺失数据：pd.fillna()，pd.dropna()
数据连接(pd.merge)
pd.merge
根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来
类似数据库的连接操作
import pandas as pd import numpy as np df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data1' : np.random.randint(0,10,7)}) df_obj2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'], 'data2' : np.random.randint(0,10,3)}) print(df_obj1) print(df_obj2)
运行结果：
data1 key data1 key 0 8 b 1 8 b 2 3 a 3 5 c 4 4 a 5 9 a 6 6 b data2 key 0 9 a 1 0 b 2 3 d
1. 默认将重叠列的列名作为“外键”进行连接
# 默认将重叠列的列名作为“外键”进行连接 print(pd.merge(df_obj1, df_obj2))
运行结果：
data1 key data2 0 8 b 0 1 8 b 0 2 6 b 0 3 3 a 9 4 4 a 9 5 9 a 9
2. on显示指定“外键”
# on显示指定“外键” print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, on='key'))
运行结果：
data1 key data2 0 8 b 0 1 8 b 0 2 6 b 0 3 3 a 9 4 4 a 9 5 9 a 9
3. left_on，左侧数据的“外键”，right_on，右侧数据的“外键”
# left_on，right_on分别指定左侧数据和右侧数据的“外键” # 更改列名 df_obj1 = df_obj1.rename(columns={'key':'key1'}) df_obj2 = df_obj2.rename(columns={'key':'key2'}) print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on='key2'))
运行结果：
data1 key1 data2 key2 0 8 b 0 b 1 8 b 0 b 2 6 b 0 b 3 3 a 9 a 4 4 a 9 a 5 9 a 9 a
默认是“内连接”(inner)，即结果中的键是交集 how指定连接方式 4. “外连接”(outer)，结果中的键是并集
默认是“内连接”(inner)，即结果中的键是交集
how指定连接方式
4. “外连接”(outer)，结果中的键是并集
# “外连接” print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on='key2', how='outer'))
运行结果：
data1 key1 data2 key2 0 8.0 b 0.0 b 1 8.0 b 0.0 b 2 6.0 b 0.0 b 3 3.0 a 9.0 a 4 4.0 a 9.0 a 5 9.0 a 9.0 a 6 5.0 c NaN NaN 7 NaN NaN 3.0 d
5. “左连接”(left)
# 左连接 print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on='key2', how='left'))
运行结果：
data1 key1 data2 key2 0 8 b 0.0 b 1 8 b 0.0 b 2 3 a 9.0 a 3 5 c NaN NaN 4 4 a 9.0 a 5 9 a 9.0 a 6 6 b 0.0 b
6. “右连接”(right)
# 右连接 print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on='key2', how='right'))
运行结果：
data1 key1 data2 key2 0 8.0 b 0 b 1 8.0 b 0 b 2 6.0 b 0 b 3 3.0 a 9 a 4 4.0 a 9 a 5 9.0 a 9 a 6 NaN NaN 3 d
7. 处理重复列名
suffixes，默认为_x, _y
# 处理重复列名 df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data' : np.random.randint(0,10,7)}) df_obj2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'], 'data' : np.random.randint(0,10,3)}) print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, on='key', suffixes=('_left', '_right')))
运行结果：
data_left key data_right 0 9 b 1 1 5 b 1 2 1 b 1 3 2 a 8 4 2 a 8 5 5 a 8
8. 按索引连接
left_index=True或right_index=True
# 按索引连接 df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data1' : np.random.randint(0,10,7)}) df_obj2 = pd.DataFrame({'data2' : np.random.randint(0,10,3)}, index=['a', 'b', 'd']) print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key', right_index=True))
运行结果：
data1 key data2 0 3 b 6 1 4 b 6 6 8 b 6 2 6 a 0 4 3 a 0 5 0 a 0
数据合并(pd.concat)
- 沿轴方向将多个对象合并到一起
1. NumPy的concat
np.concatenate
import numpy as np import pandas as pd arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 4)) arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 4)) print(arr1) print(arr2) print(np.concatenate([arr1, arr2])) print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1))
运行结果：
# print(arr1) [[3 3 0 8] [2 0 3 1] [4 8 8 2]] # print(arr2) [[6 8 7 3] [1 6 8 7] [1 4 7 1]] # print(np.concatenate([arr1, arr2])) [[3 3 0 8] [2 0 3 1] [4 8 8 2] [6 8 7 3] [1 6 8 7] [1 4 7 1]] # print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1)) [[3 3 0 8 6 8 7 3] [2 0 3 1 1 6 8 7] [4 8 8 2 1 4 7 1]]
2. pd.concat
- 注意指定轴方向，默认axis=0
- join指定合并方式，默认为outer
- Series合并时查看行索引有无重复
1) index 没有重复的情况
# index 没有重复的情况 ser_obj1 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 5), index=range(0,5)) ser_obj2 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 4), index=range(5,9)) ser_obj3 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 3), index=range(9,12)) print(ser_obj1) print(ser_obj2) print(ser_obj3) print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3])) print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3], axis=1))
运行结果：
# print(ser_obj1) 0 1 1 8 2 4 3 9 4 4 dtype: int64 # print(ser_obj2) 5 2 6 6 7 4 8 2 dtype: int64 # print(ser_obj3) 9 6 10 2 11 7 dtype: int64 # print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3])) 0 1 1 8 2 4 3 9 4 4 5 2 6 6 7 4 8 2 9 6 10 2 11 7 dtype: int64 # print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3], axis=1)) 0 1 2 0 1.0 NaN NaN 1 5.0 NaN NaN 2 3.0 NaN NaN 3 2.0 NaN NaN 4 4.0 NaN NaN 5 NaN 9.0 NaN 6 NaN 8.0 NaN 7 NaN 3.0 NaN 8 NaN 6.0 NaN 9 NaN NaN 2.0 10 NaN NaN 3.0 11 NaN NaN 3.0
2) index 有重复的情况
# index 有重复的情况 ser_obj1 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 5), index=range(5)) ser_obj2 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 4), index=range(4)) ser_obj3 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 3), index=range(3)) print(ser_obj1) print(ser_obj2) print(ser_obj3) print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3]))
运行结果：
# print(ser_obj1) 0 0 1 3 2 7 3 2 4 5 dtype: int64 # print(ser_obj2) 0 5 1 1 2 9 3 9 dtype: int64 # print(ser_obj3) 0 8 1 7 2 9 dtype: int64 # print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3])) 0 0 1 3 2 7 3 2 4 5 0 5 1 1 2 9 3 9 0 8 1 7 2 9 dtype: int64 # print(pd.concat([ser_obj1, ser_obj2, ser_obj3], axis=1, join='inner')) # join='inner' 将去除NaN所在的行或列 0 1 2 0 0 5 8 1 3 1 7 2 7 9 9
3) DataFrame合并时同时查看行索引和列索引有无重复
df_obj1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (3, 2)), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B']) df_obj2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 2)), index=['a', 'b'], columns=['C', 'D']) print(df_obj1) print(df_obj2) print(pd.concat([df_obj1, df_obj2])) print(pd.concat([df_obj1, df_obj2], axis=1, join='inner'))
运行结果：
# print(df_obj1) A B a 3 3 b 5 4 c 8 6 # print(df_obj2) C D a 1 9 b 6 8 # print(pd.concat([df_obj1, df_obj2])) A B C D a 3.0 3.0 NaN NaN b 5.0 4.0 NaN NaN c 8.0 6.0 NaN NaN a NaN NaN 1.0 9.0 b NaN NaN 6.0 8.0 # print(pd.concat([df_obj1, df_obj2], axis=1, join='inner')) A B C D a 3 3 1 9 b 5 4 6 8
数据重构
1. stack
- 将列索引旋转为行索引，完成层级索引
- DataFrame->Series
import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10, (5,2)), columns=['data1', 'data2']) print(df_obj) stacked = df_obj.stack() print(stacked)
运行结果：
# print(df_obj) data1 data2 0 7 9 1 7 8 2 8 9 3 4 1 4 1 2 # print(stacked) 0 data1 7 data2 9 1 data1 7 data2 8 2 data1 8 data2 9 3 data1 4 data2 1 4 data1 1 data2 2 dtype: int64
2. unstack
- 将层级索引展开
- Series->DataFrame
- 认操作内层索引，即level=-1
# 默认操作内层索引 print(stacked.unstack()) # 通过level指定操作索引的级别 print(stacked.unstack(level=0))
运行结果：
# print(stacked.unstack()) data1 data2 0 7 9 1 7 8 2 8 9 3 4 1 4 1 2 # print(stacked.unstack(level=0)) 0 1 2 3 4 data1 7 7 8 4 1 data2 9 8 9 1 2
数据转换
一、 处理重复数据
1 duplicated() 返回布尔型Series表示每行是否为重复行
import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'data1' : ['a'] * 4 + ['b'] * 4, 'data2' : np.random.randint(0, 4, 8)}) print(df_obj) print(df_obj.duplicated())
运行结果：
# print(df_obj) data1 data2 0 a 3 1 a 2 2 a 3 3 a 3 4 b 1 5 b 0 6 b 3 7 b 0 # print(df_obj.duplicated()) 0 False 1 False 2 True 3 True 4 False 5 False 6 False 7 True dtype: bool
2 drop_duplicates() 过滤重复行
默认判断全部列
可指定按某些列判断
print(df_obj.drop_duplicates()) print(df_obj.drop_duplicates('data2'))
运行结果：
# print(df_obj.drop_duplicates()) data1 data2 0 a 3 1 a 2 4 b 1 5 b 0 6 b 3 # print(df_obj.drop_duplicates('data2')) data1 data2 0 a 3 1 a 2 4 b 1 5 b 0# print(df_obj.drop_duplicates()) data1 data2 0 a 3 1 a 2 4 b 1 5 b 0 6 b 3 # print(df_obj.drop_duplicates('data2')) data1 data2 0 a 3 1 a 2 4 b 1 5 b 0
3. 根据map传入的函数对每行或每列进行转换
- Series根据
map传入的函数对每行或每列进行转换
示例代码：
ser_obj = pd.Series(np.random.randint(0,10,10)) print(ser_obj) print(ser_obj.map(lambda x : x ** 2))
运行结果：
# print(ser_obj) 0 1 1 4 2 8 3 6 4 8 5 6 6 6 7 4 8 7 9 3 dtype: int64 # print(ser_obj.map(lambda x : x ** 2)) 0 1 1 16 2 64 3 36 4 64 5 36 6 36 7 16 8 49 9 9 dtype: int64
