• 2,Python常用库之二:Pandas


    Pandas是用于数据操纵和分析,建立在Numpy之上的。Pandas为Python带来了两种新的数据结构:Pandas SeriesPandas DataFrame,借助这两种数据结构,我们能够轻松直观地处理带标签数据关系数据

    Pandas功能:

    • 允许为行和列设定标签
    • 可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标
    • 轻松处理NaN值
    • 能够将不同的数据集合并在一起
    • 与Numpy和Matplotlib集成

    Pandas Series

    Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类型的数据。Pandas series 和 Numpy array之间的主要区别之一是你可以为Pandas series 中的每个元素分配索引标签;另一个区别是Pandas series 可以同时存储不同类型的数据。

    创建 Pandas Series

    pd.Series(data, index) 

    1 groceries = pd.Series(data=[30, 6, 'yes', 'No'], index=['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'])
    2 ser = pd.Series(data=[[0, 1, 2, 3], [1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]], index=(['a', 'b', 'c']))

     查看 Pandas Series 属性

    print(groceries.size)   # 数量

    print(groceries.shape)  # 形状

    print(groceries.ndim)   # 维度

    print(groceries.index)  # 索引列表

    print(groceries.values) # 元素列表

    查看是否存在某个索引标签:in

    1 print('book' in groceries)

     访问 Pandas Series 中元素切片和索引

    Pandas Series 提供了两个属性 .loc 和 .iloc

    .loc 表明我们使用的是标签索引访问

    .iloc 表明我们使用的是数字索引访问

      # 标签索引
      print(groceries['eggs'])
      print(groceries[['eggs', 'milk']])
     # 数字索引
      print(groceries[1])
      print(groceries[[1, 2]])
      print(groceries[-1])
     # 明确标签索引
     print(groceries.loc['milk'])
     print(groceries.loc[['eggs', 'apples']])
     # 明确数字索引
     print(groceries.iloc[0])
     print(groceries.iloc[[0, 1]])
    可以使用groceries.head(),tail()分别查看前n个和后n个值
    groceries.unique进行去重操作

    修改和删除 Pandas Series 中元素

    直接标签访问,值修改就可

    1 groceries['eggs'] = 2
    2 print(groceries)

    删除:drop(参数 1:lable,标签;参数 2:inplace=True/False,是/否修改原 Series)

    1 print(ser.drop(['b']))
    2 print(ser.drop(['a', 'b'], inplace=True))

    Pandas Series 中元素执行算术运算

    Pandas Series执行元素级算术运算:加、减、乘、除

    fruits = pd.Series(data=[10, 6, 3], index=['apples', 'oranges', 'bananas'])
    # 所有数字进行运算
    print(fruits + 2)
    print(fruits - 2)
    print(fruits * 2)
    print(fruits / 2)
    # 所有元素应用Numpy中的数学函数
    print(np.exp(fruits))
    print(np.sqrt(fruits))
    print(np.power(fruits, 2))
    # 部分元素进行运算
    print(fruits[0] - 2)
    print(fruits['apples'] + 2)
    print(fruits.loc['oranges'] * 2)
    print(np.power(fruits.iloc[0], 2))

     Pandas DataFrame

    DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。

    • 行索引:index
    • 列索引:columns
    • 值:values

    创建 Pandas DataFrame

    第一步:创建 Pandas Series 字典

    第二步:将字典传递给 pd.DataFrame

    1 items = {'Bob': pd.Series(data=[245, 25, 55], index=['bike', 'pants', 'watch']),
    2          'Alice': pd.Series(data=[40, 110, 500, 45], index=['book', 'glasses', 'bike', 'pants'])}
    3 shopping_carts = pd.DataFrame(items)
    4 print(shopping_carts)

    通过关键字 columns 和 index 选择要将哪些数据放入 DataFrame 中

    1 shopping_cart = pd.DataFrame(items, index=['bike', 'pants'], columns=['Bob'])
    2 print(shopping_cart)
     访问、添加、删除 DataFrame

    访问整列:dataframe[['column1', 'column2']]

    1 # 读取列
    2 print(shopping_carts[['Bob', 'Alice']])

    访问整行:dataframe.loc[['row1', 'row2']]

     # 读取行
     print(shopping_carts.loc[['bike']])

    访问某行某列:dataframe['column']['row'],先提供行标签,将出错。

     # 读取某一列某一行
     print(shopping_carts['Bob']['bike'])

    【注意】 直接用中括号时:

    • 索引表示的是列索引
    • 切片表示的是行切片
    shopping_carts.iloc[[0,1]] #读取数据的第一行第二列的那个数据
    shopping_carts[0:2]     #读取第一二行的数据
    shopping_carts.iloc[:,0:1] #读取数据的所有行和第一列
    添加整列(末尾添加列),空值用 None
     # 添加列
     shopping_carts['Mike'] = [10, 30, 10, 90, None]

    添加整行(末尾添加行),把新添加行创建为 dataframe,通过 append() 添加

     # 添加行
     new_items = [{'Alice': 30, 'Bob': 20,  'Mark': 35, 'Mike': 50}]
     new_store = pd.DataFrame(new_items, index=['store3'])
     shopping_carts = shopping_carts.append(new_store)

    只能删除整列:pop('lable')

     # 删除整列
     shopping_carts.pop('Jey')

    删除行或者列:drop(['lable1', 'lable2'], axis=0/1)  0表示行,1表示列

     # 删除行
     shopping_carts = shopping_carts.drop(['store3', 'watch'], axis=0)

    更改行和列标签

    rename()

     # 更改列标签
     shopping_carts = shopping_carts.rename(columns={'Bob': 'Jey'})
     # 更改行标签
     shopping_carts = shopping_carts.rename(index={'bike': 'hats'})

    处理 NaN

    统计 NaN 数量:isnull().sum().sum

    # 数值转化为 True 或者 False
    print(store_items.isnull())
    # 每一列的 NaN 的数量
    print(store_items.isnull().sum())
    # NaN 总数
    print(store_items.isnull().sum().sum())

    统计非 NaN 数量:count(axis=0/1)

    # 每一行非 NaN 的数量,通过列统计
    print(store_items.count(axis=1))
    # 每一列非 NaN 的数量,通过行统计
    print(store_items.count(axis=0))

    删除具有NaN值的行和列:dropna(axis=0/1, inplace=True/False)  inplace默认False,原始DataFrame不会改变;inplace为True,在原始DataFrame删除行或者列

    # 删除包含NaN值的任何行
    store_items.dropna(axis=0)
    # 删除包含NaN值的任何列 store_items.dropna(axis=1, inplace=True)

    将 NaN 替换合适的值:fillna()

     # 将所有 NaN 替换为 0
     store_items.fillna(value=0)
     # 前向填充:将 NaN 值替换为 DataFrame 中的上个值,axis决定列或行中的上个值
     store_items.fillna(method='ffill', axis=1)
     # 后向填充:将 NaN 值替换为 DataFrame 中的下个值,axis决定列或行中的下个值
     store_items.fillna(method='backfill', axis=0)

    pandas的拼接操作 

    • 级联:pd.concat, pd.append
    • 合并:pd.merge, pd.join

    级联

    1,匹配级联:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas import Series,DataFrame
    df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
    df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['a','d','c'],columns=['A','d','C'])
    pd.concat((df1,df1),axis=0,join='inner')

    2, 不匹配级联 

    不匹配指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致,横向级联时行索引不一致 

    有2种连接方式:

    • 外连接:补NaN(默认模式) 
    • 内连接:只连接匹配的项
    pd.concat((df1,df2),axis=1,join='outer')

    pd.merge()合并 

    merge与concat的区别在于,merge需要依据某一共同的列来进行合并

    使用pd.merge()合并时,会自动根据两者相同column名称的那一列,作为key来进行合并。

    注意每一列元素的顺序不要求一致 

    参数:

    • how:out取并集 inner取交集 
    • on:当有多列相同的时候,可以使用on来指定使用那一列进行合并,on的值为一个列表

    1) 一对一合并

    df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],
                    'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],
                    })
    df1

    df2 = DataFrame({'employee':['Lisa','Bob','Jake'],
                    'hire_date':[2004,2008,2012],
                    })
    df2

    pd.merge(df1,df2,how='outer')

    2) 多对一合并

    df3 = DataFrame({
        'employee':['Lisa','Jake'],
        'group':['Accounting','Engineering'],
        'hire_date':[2004,2016]})
    df3

    df4 = DataFrame({'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],
                           'supervisor':['Carly','Guido','Steve']
                    })
    df4

    pd.merge(df3,df4)

    3) 多对多合并

    df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],
                     'group':['Accounting','Engineering','Engineering']})
    df1

    df5 = DataFrame({'group':['Engineering','Engineering','HR'],
                    'supervisor':['Carly','Guido','Steve']
                    })
    df5

    pd.merge(df1,df5,how='outer')

    4) key的规范化 

    • 当列冲突时,即有多个列名称相同时,需要使用on=来指定哪一个列作为key,配合suffixes指定冲突列名 
    df1 = DataFrame({'employee':['Jack',"Summer","Steve"],
                     'group':['Accounting','Finance','Marketing']})
    
    df2 = DataFrame({'employee':['Jack','Bob',"Jake"],
                     'hire_date':[2003,2009,2012],
                    'group':['Accounting','sell','ceo']})
    
    display(df1,df2)

    • 当两张表没有可进行连接的列时,可使用left_on和right_on手动指定merge中左右两边的哪一列列作为连接的列 

    加载数据

    csv 格式文件,每一行都是用逗号隔开:read_csv()

    1 # 读取 csv 文件,第一行作为列标签
    2 data = pd.read_csv('data.csv')
    3 print(data)
    4 print(data.shape)
    5 print(type(data))

    读取前 N 行数据:head(N)

     # 读取头 3 行数据
     print(data.head(3))

    读取最后 N 行数据:tail(N)

     # 读取后 5 行数据
     print(data.tail(5))

    检查是否有任何列包含 NaN 值:isnull().any() / notnull().all()   类型 bool

     # 检查任何列是否有 NaN 值,返回值:bool
      print(data.isnull().any())
    # 检查任何行是否不存在 NaN 值,返回值:bool
    data.notnull().all(axis=1) 

    数据集的统计信息:describe()

    1 # 获取 DataFrame 每列的统计信息:count,mean,std,min,25%,50%,75%,max
    2 # 25%:四分之一位数;50%:中位数;75%:四分之三位数
    3 print(data.describe())
    4 # 通过统计学函数查看某个统计信息
    5 print(data.max())
    6 print(data.median())

    数据相关性:不同列的数据是否有关联,1 表明关联性很高,0 表明数据不相关。corr()

    1 # 数据相关性
    2 print(data.corr())

    数据分组:groupby(['lable1', 'lable2'])

    1 # 按年份分组,统计总薪资
    2 data.groupby(['Year'])['Salary'].sum()
    3 # 按年份分组,统计平均薪资
    4 data.groupby(['Year'])['Salary'].mean()
    5 # 按年份,部门分组,统计总薪资
    6 data.groupby(['Year', 'Department'])['Salary'].sum()

     简单练习

    df = DataFrame(data=np.random.randint(10,50,size=(8,8)))
    df
    

      

    df.iloc[1,2] = None 
    df.iloc[2,2] = None 
    df.iloc[6,2] = None 
    df.iloc[6,7] = None 
    df
    

    df.loc[df.isnull().any(axis=1)]  # 获取所有存在空值的行
    

      

    df.loc[df.notnull().all(axis=1)]    # 检测所有都不为空的行
    

      

    df.dropna(axis=0)  # 删除存在所有存在空值的行
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feifeifeisir/p/10495976.html
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