Pandas 命令大全
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Pandas 简介
Pandas 是 python 的一个数据分析包，最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月开发，并于 2009 年底开源出来，目前由专注于 Python 数据包开发的 PyData 开发 team 继续开发和维护，属于 PyData 项目的一部分。Pandas 最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和 python 数据分析（data analysis）。panel data 是经济学中关于多维数据集的一个术语，在 Pandas 中也提供了 panel 的数据类型。
- Pandas 官网文档: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
- Numpy 官方文档: https://docs.scipy.org/doc/
Pandas 数据类型
Pandas 所支持的数据类型:
- float/float64
- int/int64
- bool
- datetime64[ns]
- datetime64[ns, tz]
- timedelta[ns]
- category
- object
Pandas 增加
指定列名:
df.to_csv("cnn_predict_result.csv",encoding="utf_8_sig",index=False,columns=columns)
数据汇总:
groupby_col = ["a","b","c"]
sum_col = "amount"
df_new = df.groupby(groupby_col)[[sum_col]].sum()
DataFrame 转 list:
np.array(data_x).tolist()
字符串按照 | 分割:
data['name'].str.split('|',expand=True)
series 转 DataFrame 处理:
# data['xx'] = df.groupby(groupby_cols_li)[sum_col].count()
# pandas DataFrame groupby 之后转为 series 字段显示不容易处理
# _key
# cust_name cust
# 吐尔逊姑 384 384
# 帕拉哈提 6203 6203
# 使用 reset_index() 重设索引 series,自动转DataFrame解决问题
a= df.groupby(groupby_col)[sum_col].sum()
In [169]: a.to_frame()
Out[169]:
_key
cust_name cust
吐尔逊姑阿吾提 384 384
帕拉哈提 6203 6203
帕提古力·麦麦提赛来 6109 6109
海生林 1372 1372
In [185]: a.reset_index()
Out[185]:
cust_name cust _key
0 吐尔逊姑阿吾提 384 384
1 帕拉哈提 6203 6203
2 帕提古力·麦麦提赛来 6109 6109
3 海生林 1372 1372
按照数据类型区分:
# 将df按照指定字段值拆分成多个小df
In [73]: df
Out[73]:
aa bb cc
0 a b c
1 1 2 3
2 2 3 4
In [71]: df[df["aa"].isin([2])]
Out[71]:
aa bb cc
2 2 3 4
In [72]: df[df["aa"].isin(["a"])]
Out[72]:
aa bb cc
0 a b c
set(list(df.agg("aa"))) # 获取单列的值种类
判断空值:
df[‘KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 23: …isnull().any() #̲ 判断 open 这一列列是否…open’].isnull().all() # 判断 open 列是否全部为 NaN
字符切割，切割中文:
- 必须要 utf-8 编码
- 使用 slice 切割
- 全空列先剔除
df = pd.read_csv(file_path,sep='|',low_memory=False,encoding='utf-8')
if df[col].isnull().all():
continue
df[col] = df[col].str.slice(start=0,stop=-2,step=None)
low_memory:
默认 low_memory=True,使用低内存加载数据，但是可能存在类型混淆的情况
需要 low_memory=False 或者指定字段类型
df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False, dtype=str)
pandas 转换为时间格式
df = pd.read_csv(fp, dtype=str,sep=’|’)
df[“JY_JYSJ”] = pd.to_datetime(df[“JY_JYSJ”], format="%Y-%m-%d%H:%M:%S")
df.to_csv(fp, index=False,sep=’|’)
Pandas 删除
删除 指定列。含空数据的行:
可以通过subset参数来删除在age和sex中含有空数据的全部行
df4 = df4.dropna(subset=["age","sex"])
删除 全空列:
df = df.dropna(axis=1,how='all')
axis参数说明axis = 1 行处理 默认axis = 1 列处理
删除含有空数据的全部行
df4 = pd.read_csv('4.csv', encoding='utf-8')
df4 = df4.dropna()
删除含有空数据的全部列
可以通过axis参数来删除含有空数据的全部列
df4 = df4.dropna(axis=1)
Pandas 修改
精度处理
df.round({‘A’: 1, ‘C’: 2})
字段重命名:
$a 重命名为 a 无返回值 d
df.rename(columns={'$a': 'a', '$b': 'b'}, inplace=True)
# inplace 直接修改，所以无返回值。 inplace=False 不直接修改，故有返回值
指定列填充值:
col = "aaaaa"
df[col] = df[col].ffill(0)
列函数处理:
# 整列每行采用同一个函数处理
c=c[["a","b"]].apply(foo,axis=1)
数据去重 drop_duplicates:
df.drop_duplicates([cols],inplace=True)
df.drop_duplicates(subset='id:ID',keep='first',inplace=True)
查看开头为 xxx 的字符 .str.startswith(‘0’):
df["JY_FROM_CERTID"] = df[df["JY_FROM_CERTID"].str.startswith('0')]
去除指定左边开头的字符 str.lstrip(“9”):
df["JY_FROM_CERTID"] = df["JY_FROM_CERTID"].str.lstrip("9")
pandas 列类型转换为 日期格式:
# # 方法1
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])df.set_index("date", inplace=True)
# 方法2
df2.index = pd.DatetimeIndex(df2["date"])
del df2["date"]
结论：.to_datetime仅转换格式，.DatetimeIndex还能设置为索引
类型转换:
str float int datetime
df[col] = df[col].astype('str')
# 不能使用 df[col].astype('str',inplace=True)
替换科学计数法:
将字段类型转为 int64，即可去除科学计数法。
但是空值转换会报错，所以需要先填充空值
data2[['col1','col2']] = data2[['col1','col2']].fillna(-1)
data2[['col1','col2']] = data2[['col1','col2']].astype('int64',errors='ignore')
当 int 类型进行 concat 合并的时候，有可能会出现科学计数法，需要先转为 object.
Numpy 全局设置无科学计数法:
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
# suppress=True 取消科学记数法
# threshold=np.nan 完整输出（没有省略号）
Pandas 全局设置完整输出:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)
# display.max_columns 显示最大列数
# display.max_rows 显示最大行数
数据合并:
参考链接：
concatdf_new = pd.concat([df1,df2])
Pandas 查询
列表查询 in 和 not in:
方法 1: merge 实现
df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = pd.DataFrame({'countries':['UK','China'], 'matched':True})
# IN
df.merge(countries,how='inner',on='countries')
# NOT IN
not_in = df.merge(countries,how='left',on='countries')
not_in = not_in[pd.isnull(not_in['matched'])]
方法 2: apply
criterion = lambda row: row['countries'] not in countries
not_in = df[df.apply(criterion, axis=1)]
pandas 行列循环:
df.iterrows()
Pandsa 注意事项
replace 会导致空列类型变更，object->float:
tran_dfs[col] = tran_dfs[col].replace("nan",np.nan)
astype(str)会导致空值变成字符串 nan:
tran_dfs[col] = tran_dfs[col].astype(str)
Pandas天坑：
1、replace，使用replace必须注意method参数，默认为"pad"及填充，会造成replace("", None) 用前值进行补充，必须改为method=None
2、pd.isnull 使用isnull判断时，空值string不认为是空，故需要同时判别数值空或字符空时，在这之前将整个df.replace("", np.nan, method=None)
3、groupby 若groupby字段中存在空置，会造成空置列数据不进入统计，故在group前转换为字符, df.replace(np.nan, "", method=None)
4、merge 若两列字符进行拼接，若列中存在空置，会报错提示无法处理object与float类型，故merge时同样需要将列进行replace为空字符
5、将列强制类型转换为str时，空值会变成'nan'字符
6. replace后，会造成列类型变更为float。 列全空时会存在此情况。列不为全空时，类型不会变更。
replace后会对列类型进行重新检查。从而导致列类型变更。
In [32]: import numpy as np;df = pd.DataFrame([[np.nan,np.nan],[np.nan,4],[np.nan,np.nan]],columns=['a',"b"],dtype=str)
In [33]: df.dtypes
Out[33]:
a object
b object
dtype: object
In [34]: df['a'] = df['a'].replace('1',"11111", method=None);df.dtypes
Out[34]:
a float64
b object
dtype: object
Pandas 功能模块
取出重复数据
drop_duplicates 为我们提供了数据去重的方法,那怎么得到哪些数据有重复呢?
实现步骤：
采用 drop_duplicates 对数据去两次重，一次将重复数据全部去除（keep=False）记为 data1,另一次将重复数据保留一个（keep='first）记为 data2;
求 data1 和 data2 的差集即可:data2.append(data1).drop_duplicates(keep=False)
两列转为字典格式
使用 set_index 将 key 变更为索引列。
使用 to_dict 生成 索引-value 的字典
In [30]: print df[['col','name']][0:2]
col name
2 ACCT_NATURE 账户属性
3 ACCT_NET_CITY 开户网点_市
In [29]: df[['col','name']].set_index('col').to_dict()['name']
Out[29]:
{'ACCT_CLASS': 'xe8xb4xa6xe6x88xb7xe7xb1xbbxe5x88xab',
'ACCT_CLOSE_DATE': 'xe9x94x80xe6x88xb7xe6x97xa5xe6x9cx9f',
}
中文切割
dtype=unicode
Pandas 对中文进行切割时，必须使用 unicode
df['CERT_LEFT_2'] = df['CUST_CERTNO'].str.slice(0, 2)
df['CERT_LEFT_4'] = df['CUST_CERTNO'].str.slice(0, 4)
日期-最大最小值
df['JY_JYSJ'].astype('datetime64').max()
统计出现频次
新加一行
df3.loc[‘new’] = [‘a’,‘a’,‘a’,‘a’]
设置空列 reindex
In [20]: df
Out[20]:
a
0 1
1 2
In [21]: df.reindex(columns=['a','b'])
Out[21]:
a b
0 1 NaN
1 2 NaN
In [27]: df.dtypes
Out[27]:
a object
dtype: object
In [28]: df.reindex(columns=['a','b']).dtypes
Out[28]:
a object
b float64
dtype: object
# 注意类型问题
# 没有inplace参数
df = df.reindex(columns=['a','b'])
忽略大小写替换字符
# df.astype(str).apply(lambda x: re.sub('nan', 'sss', x, flags=re.IGNORECASE)) 忽略大小写替换字符
读取时指定类型和字段名称
cust_df = pd.read_csv(nj_config['cust']['filepath'], dtype=str, sep='|', names=nj_config['cust']['name_code_dic'].keys()).dropna(how="all")
判断列空
df['$open'].isnull().any() # 判断open这一列列是否有 NaN
df['$open'].isnull().all() # 判断open列是否全部为NaN
df.isnull().all() # 判断某列是否全部为NaN
数据类型转换
_STRICT_MODE = "raise"
_MIDDLE_MODE = "coerce"
_EASY_MODE = "ignore"
acct_df[curr] = pd.to_numeric(acct_df[curr].astype(str).
str.replace(",", "").replace("nan", "0"), errors=VERIFY_MODE,downcast='float')
end_date = pd.to_datetime(df_tranjrnl['TRAN_DATE'], errors='coerce').dt.date.max()
Pandas bool值取反
In [16]: a =np.array([True,False,True,True,False])
In [17]: c = (1-a).astype(np.bool)
In [18]: c
Out[18]: array([False, True, False, False, True])
Pandas groupby + apply + sortValues
来个例子， groupby + apply + sortValues的例子
data.groupby('customer_id')['repayment_date'].apply(lambda x:x.sort_values(ascending=False)).reset_index()