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Pandas之:Pandas简洁教程

2022-05-01 137
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简介： Pandas之:Pandas简洁教程

Pandas之:Pandas简洁教程


目录



简介

pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它含有使数据清洗和分析⼯作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。

pandas经常和其它⼯具⼀同使⽤，如数值计算⼯具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib等。


pandas是基于NumPy数组构建的，虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格，但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。


本文是关于Pandas的简洁教程。


对象创建

因为Pandas是基于NumPy数组来构建的，所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy：


In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd


Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。


Series和一维数组很相似，它是由NumPy的各种数据类型来组成的，同时还包含了和这组数据相关的index。


我们来看一个Series的例子：


In [3]: pd.Series([1, 3, 5, 6, 8])
Out[3]:
0    1
1    3
2    5
3    6
4    8
dtype: int64


左边的是索引，右边的是值。因为我们在创建Series的时候并没有指定index，所以index是从0开始到n-1结束。


Series在创建的时候还可以传入np.nan表示空值：


In [4]: pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
Out[4]:
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64


DataFrame是⼀个表格型的数据结构，它含有⼀组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。


DataFrame既有⾏索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共⽤同⼀个索引）。


看一个创建DataFrame的例子：


In [5]: dates = pd.date_range('20201201', periods=6)
In [6]: dates
Out[6]:
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
               '2020-12-05', '2020-12-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')


上面我们创建了一个index的list。


然后使用这个index来创建一个DataFrame：


In [7]:  pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
Out[7]:
                   A         B         C         D
2020-12-01  1.536312 -0.318095 -0.737956  0.143352
2020-12-02  1.325221  0.065641 -2.763370 -0.130511
2020-12-03 -1.143560 -0.805807  0.174722  0.427027
2020-12-04 -0.724206  0.050155 -0.648675 -0.645166
2020-12-05  0.182411  0.956385  0.349465 -0.484040
2020-12-06  1.857108  1.245928 -0.767316 -1.890586


上面的DataFrame接收三个参数，第一个参数是DataFrame的表格数据，第二个参数是index的值，也可以看做是行名，第三个参数是列名。


还可以直接传入一个字典来创建一个DataFrame：


In [9]: pd.DataFrame({'A': 1.,
   ...:                         'B': pd.Timestamp('20201202'),
   ...:                         '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'})
   ...:
Out[9]:
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2020-12-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2020-12-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2020-12-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2020-12-02  1.0  3  train  foo


上面的DataFrame中，每个列都有不同的数据类型。


我们用个图片来更好的理解DataFrame和Series：


image.png


它就像是Excel中的表格，带有行头和列头。


DataFrame中的每一列都可以看做是一个Series：


image.png


查看数据

创建好Series和DataFrame之后，我们就可以查看他们的数据了。


Series可以通过index和values来获取其索引和值信息：


In [10]: data1 = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
In [12]: data1.index
Out[12]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
In [14]: data1.values
Out[14]: array([ 1.,  3.,  5., nan,  6.,  8.])


DataFrame可以看做是Series的集合，所以DataFrame带有更多的属性：


In [16]: df.head()
Out[16]:
                   A         B         C         D
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973
In [17]: df.tail(3)
Out[17]:
                   A         B         C         D
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923


head跟tail分别取得DataFrame的头几行和尾部几行。


同样的DataFrame也有index和columns：


In [19]: df.index
Out[19]:
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
               '2020-12-05', '2020-12-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [20]: df.values
Out[20]:
array([[ 0.44624818, -0.0605494 , -0.44566462, -1.39250227],
       [-1.11974917, -1.65977552, -0.61865617,  1.97159943],
       [ 0.61084596,  0.2169369 ,  0.82125808,  0.80581847],
       [ 0.49010504,  0.73242082,  0.54712889, -0.44327351],
       [-0.47553134, -0.85314134,  0.16001748,  0.98697257],
       [ 0.28809148, -2.16432292,  0.19398863, -0.19792266]])


describe方法可以对数据进行统计：


In [26]: df.describe()
Out[26]:
              A         B         C         D
count  6.000000  6.000000  6.000000  6.000000
mean   0.040002 -0.631405  0.109679  0.288449
std    0.687872  1.128019  0.556099  1.198847
min   -1.119749 -2.164323 -0.618656 -1.392502
25%   -0.284626 -1.458117 -0.294244 -0.381936
50%    0.367170 -0.456845  0.177003  0.303948
75%    0.479141  0.147565  0.458844  0.941684
max    0.610846  0.732421  0.821258  1.971599


还可以对DataFrame进行转置：


In [27]: df.T
Out[27]:
   2020-12-01  2020-12-02  2020-12-03  2020-12-04  2020-12-05  2020-12-06
A    0.446248   -1.119749    0.610846    0.490105   -0.475531    0.288091
B   -0.060549   -1.659776    0.216937    0.732421   -0.853141   -2.164323
C   -0.445665   -0.618656    0.821258    0.547129    0.160017    0.193989
D   -1.392502    1.971599    0.805818   -0.443274    0.986973   -0.197923


可以按行和按列进行排序：


In [28]: df.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[28]:
                   D         C         B         A
2020-12-01 -1.392502 -0.445665 -0.060549  0.446248
2020-12-02  1.971599 -0.618656 -1.659776 -1.119749
2020-12-03  0.805818  0.821258  0.216937  0.610846
2020-12-04 -0.443274  0.547129  0.732421  0.490105
2020-12-05  0.986973  0.160017 -0.853141 -0.475531
2020-12-06 -0.197923  0.193989 -2.164323  0.288091
In [29]: df.sort_values(by='B')
Out[29]:
                   A         B         C         D
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274


选择数据

通过DataFrame的列名，可以选择代表列的Series：


In [30]: df['A']
Out[30]:
2020-12-01    0.446248
2020-12-02   -1.119749
2020-12-03    0.610846
2020-12-04    0.490105
2020-12-05   -0.475531
2020-12-06    0.288091
Freq: D, Name: A, dtype: float64


通过切片可以选择行：


In [31]: df[0:3]
Out[31]:
                   A         B         C         D
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818


或者这样：


In [32]: df['20201202':'20201204']
Out[32]:
                   A         B         C         D
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274


loc和iloc

使用loc可以使用轴标签来选取数据。


In [33]: df.loc[:, ['A', 'B']]
Out[33]:
                   A         B
2020-12-01  0.446248 -0.060549
2020-12-02 -1.119749 -1.659776
2020-12-03  0.610846  0.216937
2020-12-04  0.490105  0.732421
2020-12-05 -0.475531 -0.853141
2020-12-06  0.288091 -2.164323


前面是行的选择，后面是列的选择。


还可以指定index的名字：


In [34]: df.loc['20201202':'20201204', ['A', 'B']]
Out[34]:
                   A         B
2020-12-02 -1.119749 -1.659776
2020-12-03  0.610846  0.216937
2020-12-04  0.490105  0.732421


如果index的名字不是切片的话，将会给数据降维：


In [35]: df.loc['20201202', ['A', 'B']]
Out[35]:
A   -1.119749
B   -1.659776
Name: 2020-12-02 00:00:00, dtype: float64


如果后面列是一个常量的话，直接返回对应的值：


In [37]: df.loc['20201202', 'A']
Out[37]: -1.1197491665145112


iloc是根据值来选取数据,比如我们选择第三行：


In [42]: df.iloc[3]
Out[42]:
A    0.490105
B    0.732421
C    0.547129
D   -0.443274
Name: 2020-12-04 00:00:00, dtype: float64


它其实和df.loc['2020-12-04']是等价的：


In [41]: df.loc['2020-12-04']
Out[41]:
A    0.490105
B    0.732421
C    0.547129
D   -0.443274
Name: 2020-12-04 00:00:00, dtype: float64


同样可以传入切片：


In [43]: df.iloc[3:5, 0:2]
Out[43]:
                   A         B
2020-12-04  0.490105  0.732421
2020-12-05 -0.475531 -0.853141


可以传入list：


In [44]: df.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]
Out[44]:
                   A         C
2020-12-02 -1.119749 -0.618656
2020-12-03  0.610846  0.821258
2020-12-05 -0.475531  0.160017


取具体某个格子的值：


In [45]: df.iloc[1, 1]
Out[45]: -1.6597755161871708


布尔索引

DataFrame还可以通过布尔值来进行索引，下面是找出列A中所有元素大于0的：


In [46]: df[df['A'] > 0]
Out[46]:
                   A         B         C         D
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923


或者找出整个DF中，值大于0的：


In [47]: df[df > 0]
Out[47]:
                   A         B         C         D
2020-12-01  0.446248       NaN       NaN       NaN
2020-12-02       NaN       NaN       NaN  1.971599
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129       NaN
2020-12-05       NaN       NaN  0.160017  0.986973
2020-12-06  0.288091       NaN  0.193989       NaN


可以给DF添加一列：


In [48]: df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'three']
In [49]: df
Out[49]：
                   A         B         C         D      E
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502    one
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599    one
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818    two
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274  three
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973   four
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923  three


使用isin()来进行范围值的判断判断：


In [50]: df[df['E'].isin(['two', 'four'])]
Out[50]:
                   A         B         C         D     E
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818   two
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973  four


处理缺失数据

现在我们的df有a,b,c,d,e这5列，如果我们再给他加一列f，那么f的初始值将会是NaN：


In [55]: df.reindex(columns=list(df.columns) + ['F'])
Out[55]:
                   A         B         C         D      E   F
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502    one NaN
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599    one NaN
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818    two NaN
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274  three NaN
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973   four NaN
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923  three NaN


我们给前面的两个F赋值：


In [74]: df1.iloc[0:2,5]=1
In [75]: df1
Out[75]:
                   A         B         C         D      E    F
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502    one  1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599    one  1.0
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818    two  NaN
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274  three  NaN
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973   four  NaN
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923  three  NaN


可以drop所有为NaN的行：


In [76]: df1.dropna(how='any')
Out[76]:
                   A         B         C         D    E    F
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502  one  1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599  one  1.0


可以填充NaN的值：


In [77]: df1.fillna(value=5)
Out[77]:
                   A         B         C         D      E    F
2020-12-01  0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502    one  1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656  1.971599    one  1.0
2020-12-03  0.610846  0.216937  0.821258  0.805818    two  5.0
2020-12-04  0.490105  0.732421  0.547129 -0.443274  three  5.0
2020-12-05 -0.475531 -0.853141  0.160017  0.986973   four  5.0
2020-12-06  0.288091 -2.164323  0.193989 -0.197923  three  5.0


可以对值进行判断：


In [78]:  pd.isna(df1)
Out[78]:
                A      B      C      D      E      F
2020-12-01  False  False  False  False  False  False
2020-12-02  False  False  False  False  False  False
2020-12-03  False  False  False  False  False   True
2020-12-04  False  False  False  False  False   True
2020-12-05  False  False  False  False  False   True
2020-12-06  False  False  False  False  False   True


合并

DF可以使用Concat来合并多个df，我们先创建一个df：


In [79]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
In [80]: df
Out[80]:
          0         1         2         3
0  1.089041  2.010142 -0.532527  0.991669
1  1.303678 -0.614206 -1.358952  0.006290
2 -2.663938  0.600209 -0.008845 -0.036900
3  0.863718 -0.450501  1.325427  0.417345
4  0.789239 -0.492630  0.873732  0.375941
5  0.327177  0.010719 -0.085967 -0.591267
6 -0.014350  1.372144 -0.688845  0.422701
7 -3.355685  0.044306 -0.979253 -2.184240
8 -0.051961  0.649734  1.156918 -0.233725
9 -0.692530  0.057805 -0.030565  0.209416


然后把DF拆成三部分：


In [81]: pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]


最后把使用concat把他们合起来：


In [82]: pd.concat(pieces)
Out[82]:
          0         1         2         3
0  1.089041  2.010142 -0.532527  0.991669
1  1.303678 -0.614206 -1.358952  0.006290
2 -2.663938  0.600209 -0.008845 -0.036900
3  0.863718 -0.450501  1.325427  0.417345
4  0.789239 -0.492630  0.873732  0.375941
5  0.327177  0.010719 -0.085967 -0.591267
6 -0.014350  1.372144 -0.688845  0.422701
7 -3.355685  0.044306 -0.979253 -2.184240
8 -0.051961  0.649734  1.156918 -0.233725
9 -0.692530  0.057805 -0.030565  0.209416


还可以使用join来进行类似SQL的合并：


In [83]: left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})
In [84]: right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})
In [85]: left
Out[85]:
   key  lval
0  foo     1
1  foo     2
In [86]: right
Out[86]:
   key  rval
0  foo     4
1  foo     5
In [87]: pd.merge(left, right, on='key')
Out[87]:
   key  lval  rval
0  foo     1     4
1  foo     1     5
2  foo     2     4
3  foo     2     5


分组

先看上面的DF：


In [99]: df2
Out[99]:
   key  lval  rval
0  foo     1     4
1  foo     1     5
2  foo     2     4
3  foo     2     5


我们可以根据key来进行group，从而进行sum：


In [98]: df2.groupby('key').sum()
Out[98]:
     lval  rval
key
foo     6    18


group还可以按多个列进行：


In [100]: df2.groupby(['key','lval']).sum()
Out[100]:
          rval
key lval
foo 1        9
    2        9
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Python
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