pandas教程:pandas主要功能详解

pandas基本功能

将文件数据导入Pandas

通过pandas提供的read_xxx相关的函数可以读取文件中的数据,并形成DataFrame,常用的数据读取方法为: read_csv,主要可以读取文本类型的数据


df =pd.read_csv("Counts.csv", header=0)
df.head()

选择/切片

df[‘column_name’] ,df[row_start_index, row_end_index] 选取指定整列数据


df['name']   # 选取一列,成一个series   
df[['name']]  # 选取一列,成为一个dataframe     
df[['name','gender']] #选取多列,多列名字要放在list里    
df[0:]  #第0行及之后的行,相当于df的全部数据,注意冒号是必须的    
df[:2]  #第2行之前的数据(不含第2行)    
df[0:1] #第0行    
df[1:3] #第1行到第2行(不含第3行)    
df[-1:] #最后一行    
df[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行(不包含最后1行即倒数第1行,这里有点烦躁,因为从前数时从第0行开始,从后数就是-1行开始,毕竟没有-0

loc,在知道列名字的情况下,df.loc[index,column] 选取指定行,列的数据


# df.loc[index, column_name],选取指定行和列的数据    
df.loc[0,'name'] # 'Snow'    
df.loc[0:2, ['name','age']]          #选取第0行到第2行,name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。    
df.loc[[2,3],['name','age']]         #选取指定的第2行和第3行,name和age列的数据    
df.loc[df['gender']=='M','name']     #选取gender列是M,name列的数据    
df.loc[df['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列是M,name和age列的数据

iloc,在column name特别长或者index是时间序列等各种不方便输入的情况下,可以用iloc (i = index), iloc完全用数字来定位 iloc[row_index, column_index]


df.iloc[0,0]        #第0行第0列的数据,'Snow'    
df.iloc[1,2]        #第1行第2列的数据,32    
df.iloc[[1,3],0:2]  #第1行和第3行,从第0列到第2列(不包含第2列)的数据    
df.iloc[1:3,[1,2]   #第1行到第3行(不包含第3行),第1列和第2列的数据

索引汇总


# 选择单独的一列,返回 Serires,与 df.A 效果相当。
df['A']

# 位置切片
df[0:3]

# 索引切片
df['20130102':'20130104']

# 通过标签选择
df.loc[dates[0]]

# 对多个轴同时通过标签进行选择
df.loc[:,['A','B']]

# 获得某一个单元的数据
df.loc[dates[0],'A']
# 或者
df.at[dates[0],'A']# 速度更快的做法

# 通过位置进行选择
df.iloc[3]

# 切片
df.iloc[3:5,0:2]

# 列表选择
df.iloc[[1,2,4],[0,2]]

# 获得某一个单元的数据
df.iloc[1,1]
# 或者
df.iat[1,1]# 更快的做法

# 布尔索引
df[df.A > 0]

# 获得大于零的项的数值
df[df > 0]

# isin 过滤
df2[df2['E'].isin(['two','four'])]

赋值(缺省值NaN处理方法)

于DataFrame/Series中的NaN一般采取的方式为删除对应的列/行或者填充一个默认值


# 新增一列,根据索引排列
s1 =pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130102', periods=6))
df['F']=s1

# 缺省项
# 在 pandas 中使用 np.nan 作为缺省项的值。
df1 =df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns)+['E'])
df1.loc[dates[0]:dates[1],'E']=1

# 删除所有带有缺省项的行
df1.dropna(how='any')

# 填充缺省项
df1.fillna(value=5)

# 获得缺省项的布尔掩码
pd.isnull(df1)

算数运算

两个dataframe 矩阵相加、相减、相乘、相除,会对两个矩阵行索引(包括行索引名称和行索引值)和列索引相同的两个对应元素做运算。

观察操作


# 观察开头的数据
df.head()

# 观察末尾的数据
df.tail(3)

# 显示索引
df.index

# 显示列
df.columns

# 显示底层 numpy 结构
df.values

# DataFrame 的基本统计学属性预览
df.describe()
"""
  A  B  C  D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 #数量
mean 0.073711 -0.431125 -0.687758 -0.233103 #平均值
std 0.843157 0.922818 0.779887 0.973118 #标准差
min -0.861849 -2.104569 -1.509059 -1.135632 #最小值
25% -0.611510 -0.600794 -1.368714 -1.076610 #正态分布 25%
50% 0.022070 -0.228039 -0.767252 -0.386188 #正态分布 50%
75% 0.658444 0.041933 -0.034326 0.461706 #正态分布 75%
max 1.212112 0.567020 0.276232 1.071804 #最大值
"""

# 转置
df.T

# 根据某一轴的索引进行排序
df.sort_index(axis=1, ascending=False)

# 根据某一列的数值进行排序
df.sort(columns='B')

统计


count                      非NA值的数量
describe                  针对Series或各DataFrame列计算汇总统计
min,max                 计算最小值和最大值
argmin,argmax        计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数)
idxmin,idxmax         计算能够获取到最小值和最大值的索引值
quantile                   计算样本的分位数(01) 
sum                        值的总和
mean                      值的平均数, a.mean() 默认对每一列的数据求平均值;若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值
media                      值的算术中位数(50%分位数)
mad                         根据平均值计算平均绝对离差
var                          样本值的方差 
std                        样本值的标准差
skew                     样本值的偏度(三阶矩)
kurt                       样本值的峰度(四阶矩)
cumsum                 样本值的累计和
cummin,cummax    样本值的累计最大值和累计最小
cumprod                样本值的累计积
diff                        计算一阶差分(对时间序列很有用) 
pct_change            计算百分数变化

# 求平均值
df.mean()
"""
A -0.004474
B -0.383981
C -0.687758
D 5.000000
F 3.000000
dtype: float64
"""

# 指定轴上的平均值
df.mean(1)

# 不同维度的 pandas 对象也可以做运算,它会自动进行对应,shift 用来做对齐操作。
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2)
"""
2013-01-01NaN
2013-01-02NaN
2013-01-031
2013-01-043
2013-01-055
2013-01-06NaN
Freq: D, dtype: float64
"""

# 对不同维度的 pandas 对象进行减法操作
df.sub(s, axis='index')
"""
   A B C D F
2013-01-01NaN NaN NaN NaN NaN
2013-01-02NaN NaN NaN NaN NaN
2013-01-03-1.861849-3.104569-1.49492941
2013-01-04-2.278445-3.706771-4.03957520
2013-01-05-5.424972-4.432980-4.7237680-1
2013-01-06NaN NaN NaN NaN NaN
"""

函数应用


# 累加
df.apply(np.cumsum)

唯一值、值计数以及成员资格

unique方法用于获取Series中的唯一值数组(去重数据后的数组)

value_counts方法用于计算一个Series中各值的出现频率

isin方法用于判断矢量化集合的成员资格,可用于选取Series中或者DataFrame中列中数据的子集

直方图


s =pd.Series(np.random.randint(0,7, size=10))
s.value_counts()
"""
4 5
6 2
2 2
1 1
dtype: int64
String Methods
"""

字符处理


s =pd.Series(['A','B','C','Aaba','Baca', np.nan,'CABA','dog','cat'])
s.str.lower()
"""
0 a
1 b
2 c
3 aaba
4 baca
5 NaN
6 caba
7 dog
8 cat
dtype: object
"""

合并

使用 concat() 连接 pandas 对象:


df =pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))
"""
  0  1  2  3
0 -0.548702 1.467327 -1.015962 -0.483075
1 1.637550 -1.217659 -0.291519 -1.745505
2 -0.263952 0.991460 -0.919069 0.266046
3 -0.709661 1.669052 1.037882 -1.705775
4 -0.919854 -0.042379 1.247642 -0.009920
5 0.290213 0.495767 0.362949 1.548106
6 -1.131345 -0.089329 0.337863 -0.945867
7 -0.932132 1.956030 0.017587 -0.016692
8 -0.575247 0.254161 -1.143704 0.215897
9 1.193555 -0.077118 -0.408530 -0.862495
"""

pieces =[df[:3], df[3:7], df[7:]]
pd.concat(pieces)
"""
  0  1  2  3
0 -0.548702 1.467327 -1.015962 -0.483075
1 1.637550 -1.217659 -0.291519 -1.745505
2 -0.263952 0.991460 -0.919069 0.266046
3 -0.709661 1.669052 1.037882 -1.705775
4 -0.919854 -0.042379 1.247642 -0.009920
5 0.290213 0.495767 0.362949 1.548106
6 -1.131345 -0.089329 0.337863 -0.945867
7 -0.932132 1.956030 0.017587 -0.016692
8 -0.575247 0.254161 -1.143704 0.215897
9 1.193555 -0.077118 -0.408530 -0.862495
"""

join 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')
"""
 key lval rval
0 foo 1 4
1 foo 1 5
2 foo 2 4
3 foo 2 5
"""

追加

在 dataframe 数据后追加行


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

分组常常意味着可能包含以下的几种的操作中一个或多个

依据一些标准分离数据
对组单独地应用函数
将结果合并到一个数据结构中


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)})  
print('源数据集:\n',df)  

df1 = df.groupby('A').sum()  
print('A分组:\n',df1)  

df2 = df.groupby(['A','B']).sum()  
print('AB分组:\n',df2)

输出结果


源数据集:  
      A      B         C         D  
0  foo    one  0.423062 -0.813870  
1  bar    one -1.058636 -0.943536  
2  foo    two -0.843569 -0.611338  
3  bar  three  0.933234 -1.425916  
4  foo    two -1.145840  0.643593  
5  bar    two  1.057359 -1.049414  
6  foo    one -0.387183  1.056451  
7  foo  three  1.923139 -1.184541  
A分组:  
             C         D  
A                        
bar  0.931957 -3.418865  
foo -0.030391 -0.909705  
AB分组:  
                   C         D  
A   B                          
bar one   -1.058636 -0.943536  
    three  0.933234 -1.425916  
    two    1.057359 -1.049414  
foo one    0.035879  0.242581  
    three  1.923139 -1.184541  
    two   -1.989409  0.032255

分组时,组内运算
代表运算的字符串包括‘sum’、‘mean’、‘min’、‘max’、‘count’


pd3 = pd3.groupby('a').agg('sum').reset_index()

或者自定义函数


# # 或自定义函数不需要参数,则x是serise,如果x有自定参数,则x为DataFrame  
def funname(x,name):  
    print(name)  
    print(type(x),'\n',x)  
    return 2  

pd3 = pd3.groupby('a').agg(funname,'aaa').reset_index()

数据透视表


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)})

# 生成数据透视表
pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'])
"""
C  bar foo
A B  
one A -0.773723 1.418757
 B -0.029716 -1.879024
 C -1.146178 0.314665
three A 1.006160 NaN
 B NaN -1.035018
 C 0.648740 NaN
two A NaN 0.100900
 B -1.170653 NaN
 C NaN 0.536826
"""

时间序列

pandas 拥有既简单又强大的频率变换重新采样功能,下面的例子从 1次/秒 转换到了 1次/5分钟:


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', how='sum')
"""
2012-01-01 25083
Freq: 5T, dtype: int32
"""

# 本地化时区表示
rng =pd.date_range('3/6/2012 00:00', periods=5, freq='D')
ts =pd.Series(np.random.randn(len(rng)), rng)
"""
2012-03-06 0.464000
2012-03-07 0.227371
2012-03-08 -0.496922
2012-03-09 0.306389
2012-03-10 -2.290613
Freq: D, dtype: float64
"""

ts_utc =ts.tz_localize('UTC')
"""
2012-03-06 00:00:00+00:00 0.464000
2012-03-07 00:00:00+00:00 0.227371
2012-03-08 00:00:00+00:00 -0.496922
2012-03-09 00:00:00+00:00 0.306389
2012-03-10 00:00:00+00:00 -2.290613
Freq: D, dtype: float64
"""

# 转换为周期
ps =ts.to_period()

# 转换为时间戳
ps.to_timestamp()

分类


df =pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6],"raw_grade":['a','b','b','a','a','e']})

# 将 raw_grades 转换成 Categoricals 类型
df["grade"]=df["raw_grade"].astype("category")
df["grade"]
"""
0 a
1 b
2 b
3 a
4 a
5 e
Name: grade, dtype: category
Categories (3, object): [a, b, e]
"""

# 重命名分类
df["grade"]=df["grade"].cat.set_categories(["very bad","bad","medium","good","very good"])

# 根据分类的顺序对数据进行排序
df.sort("grade")
"""
 id raw_grade  grade
5 6   e very bad
1 2   b  good
2 3   b  good
0 1   a very good
3 4   a very good
4 5   a very good
"""

作图


ts =pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts =ts.cumsum()
ts.plot()

数据IO


# 从 csv 文件读取数据
pd.read_csv('foo.csv')

# 保存到 csv 文件
df.to_csv('foo.csv')

# 读取 excel 文件
pd.read_excel('foo.xlsx','Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])

# 保存到 excel 文件
df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='Sheet1')

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