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【Python语言】十分钟搞定pandas

2024-08-18 16:43:44   219人阅读

本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：

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一、            创建对象

可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。

1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas会默认创建整型索引：

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2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame：

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3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame：

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4、查看不同列的数据类型：

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5、如果你使用的是IPython，使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列，下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集：

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二、            查看数据

详情请参阅：Basics Section

1、  查看frame中头部和尾部的行：

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2、  显示索引、列和底层的numpy数据：

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3、  describe()函数对于数据的快速统计汇总：

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4、  对数据的转置：

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5、  按轴进行排序

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6、  按值进行排序

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三、            选择

虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场，但是作为工程使用的代码，我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和MultiIndex / Advanced Indexing。

l  获取

1、 选择一个单独的列，这将会返回一个Series，等同于df.A：

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2、 通过[]进行选择，这将会对行进行切片

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l  通过标签选择

1、 使用标签来获取一个交叉的区域

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2、 通过标签来在多个轴上进行选择

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3、 标签切片

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4、 对于返回的对象进行维度缩减

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5、 获取一个标量

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6、 快速访问一个标量（与上一个方法等价）

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l  通过位置选择

1、 通过传递数值进行位置选择（选择的是行）

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2、 通过数值进行切片，与numpy/python中的情况类似

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3、 通过指定一个位置的列表，与numpy/python中的情况类似

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4、 对行进行切片

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5、 对列进行切片

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6、 获取特定的值

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l  布尔索引

1、 使用一个单独列的值来选择数据：

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2、 使用where操作来选择数据：

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3、 使用isin()方法来过滤：

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l  设置

1、 设置一个新的列：

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2、 通过标签设置新的值：

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3、 通过位置设置新的值：

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4、 通过一个numpy数组设置一组新值：

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上述操作结果如下：

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5、 通过where操作来设置新的值：（必须数值型，存在字符串列会出错！）

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四、            缺失值处理

在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中，详情请参阅：Missing Data Section。

1、  reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝：、

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2、  去掉包含缺失值的行：

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3、  对缺失值进行填充：

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4、  对数据进行布尔填充：

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五、            相关操作

详情请参与 Basic Section On Binary Ops

l  统计（相关操作通常情况下不包括缺失值）

1、  执行描述性统计：

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2、  在其他轴上进行相同的操作：

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3、  对于拥有不同维度，需要对齐的对象进行操作。Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播：

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l  Apply

1、  对数据应用函数：

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l  直方图

具体请参照：Histogramming and Discretization

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l  字符串方法

Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法，可以很容易的应用到数组中的每个元素，如下段代码所示。更多详情请参考：Vectorized String Methods.

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六、            合并

Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series，DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅：Merging section

l  Concat

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l  Join 类似于SQL类型的合并，具体请参阅：Database style joining

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l  Append 将一行连接到一个DataFrame上，具体请参阅Appending：

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七、            分组

对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：

l  （Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；

l  （Applying）对于每组数据分别执行一个函数；

l  （Combining）将结果组合到一个数据结构中；

详情请参阅：Grouping section

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1、  分组并对每个分组执行sum函数：

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2、  通过多个列进行分组形成一个层次索引，然后执行函数：

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八、            Reshaping

详情请参阅 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。

l  Stack

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l  数据透视表，详情请参阅：Pivot Tables.

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可以从这个数据中轻松的生成数据透视表：

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九、            时间序列

Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能（如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据）。这种操作在金融领域非常常见。具体参考：Time Series section。

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1、  时区表示：

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2、  时区转换：

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3、  时间跨度转换：

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4、  时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。

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十、            Categorical

从0.15版本开始，pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据，详细 介绍参看：categorical introduction和API documentation。

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1、  将原始的grade转换为Categorical数据类型：

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2、  将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称：

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3、  对类别进行重新排序，增加缺失的类别：

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4、  排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行：

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5、  对Categorical列进行排序时存在空的类别：

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十一、           画图

具体文档参看：Plotting docs

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对于DataFrame来说，plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法：

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十二、           导入和保存数据

l  CSV，参考：Writing to a csv file

1、  写入csv文件：

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2、  从csv文件中读取：

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l  HDF5，参考：HDFStores

1、  写入HDF5存储：

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2、  从HDF5存储中读取：

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l  Excel，参考：MS Excel

1、  写入excel文件：

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2、  从excel文件中读取：

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来源： http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html

附：练习笔记：
  1. import pandas as pd;
  2. import numpy as np;
  3. import matplotlib.pyplot as plt;
  5. dates= pd.date_range(‘20130101‘,periods=6)
  6. df=pd.DataFrame({‘A‘:1,
  7.                  ‘B‘:pd.Timestamp(‘20130102‘),
  8.                  ‘C‘:pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype=‘float32‘),
  9.                  ‘D‘:np.array([3]*4,dtype=‘int32‘),
  10.                  ‘E‘:pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
  11.                  ‘F‘:‘foo‘})
  12. df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list(‘ABCD‘)) #6行4列           
  13. """            A         B         C         D
  14. 2013-01-01 -1.107551  0.195271 -1.230686 -0.484630
  15. 2013-01-02  0.865845 -1.511340 -1.534180  2.054369
  16. 2013-01-03  0.904075 -0.336863 -0.718355  0.124269
  17. 2013-01-04  0.508006 -0.375838 -1.626099  0.834180
  18. 2013-01-05  0.577990  1.005768 -1.883421 -0.460858
  19. 2013-01-06 -0.750353 -1.296683 -0.627696 -1.204832
  20. """
  21. df.head(6);
  22. df.index
  23. df.columns
  24. df.values
  25. df.describe()
  26. df.T
  28. help(pd.DataFrame.sort_index)
  29. df.sort_index(axis=1,ascending=False)#axis=0是按行序号排序，1位按列序号排序
  30. df.sort(columns=‘B‘)
  32. df[0:3]#单独按行或者按列，返回数据框,[0:3]是第0行到第2行，不包括第3行！
  33. df.loc[dates[0],:]#多轴选择，按字段名
  34. df.iloc[0,:]#多轴选择，按索引序号
  35. df.at[dates[0],‘A‘]#单独选择一个值，按字段名
  36. df.iat[0,0]#单独选择一个值，按索引序号
  38. df[df.A>0]
  39. df[df>0]
  41. df2=df.copy()#深拷贝
  42. df2[‘E‘]=[‘one‘,‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘three‘]
  43. df2.loc[dates[0],‘E‘]=‘124‘
  44. df2[df2[‘E‘].isin([‘124‘,‘three‘])]
  46. s1=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range(‘20130102‘,periods=6))
  47. df[‘F‘]=s1
  48. df.loc[:,‘D‘]=np.array([5]*len(df))
  50. df2=df2.loc[:,[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘]]
  51. df2[df2>0]= -df2
  53. df1=df.reindex(index=dates[0:4],columns=list(df.columns)+[‘E‘])
  54. df1.loc[dates[0]:dates[1],‘E‘]=1
  56. df1.dropna(how=‘any‘)#去掉包含缺失值的行
  57. df1.fillna(value=5)
  58. pd.isnull(df1)
  60. df.mean(1)#代表按行平均
  62. s=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8],index=dates).shift(2)#向下偏倚2个单位
  63. df.apply(np.cumsum)#列累加
  64. df.apply(lambda x: x.max()-x.min())#列最大最小相减
  67. s=pd.Series(np.random.randint(0,7,size=10))#取值范围[最小值，最大值]的整型个数
  68. s.value_counts()#统计词频，和R中的table一样
  70. s=pd.Series([‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘Aaba‘,‘Baca‘,np.nan,‘caba‘,‘dog‘,‘cat‘])
  71. s.str.lower()#小写输出，原s未变
  74. pieces=[df[:2],df[2:4],df[4:]]
  75. pd.concat(pieces)#连接
  77. left=pd.DataFrame({‘key‘:[‘foo‘,‘foo‘],‘lval‘:[1,2]})
  78. right=pd.DataFrame({‘key‘:[‘foo‘,‘foo‘],‘rval‘:[4,5]})
  79. pd.merge(left,right,on=‘key‘)#全连接
  81. df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),columns=[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘])
  82. s=df.iloc[3]
  83. df.append(s,ignore_index=True)#尾部添加一行
  86. df.groupby([‘D‘,‘F‘]).sum()#SQL里的分组聚合
  88. #R语言的reshape
  89. tuples=list(zip(*[[‘bar‘,‘bar‘,‘baz‘,‘baz‘,
  90.                  ‘foo‘,‘foo‘,‘qux‘,‘qux‘],
  91.                  [‘one‘,‘two‘,‘one‘,‘two‘,
  92.                   ‘one‘,‘two‘,‘one‘,‘two‘]]))#返回一系列元组，每个对应组的第i个
  94. index=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=[‘first‘,‘second‘])
  95. df2=pd.DataFrame(np.random.randn(8,2),index=index,columns=[‘A‘,‘B‘])
  96. stacked=df2.stack()#宽变长
  97. stacked.unstack(0)#长变宽,把第0列变宽
  99. df[‘A1‘]=[‘one‘,‘one‘,‘one‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘]
  100. df[‘A2‘]=[‘first‘,‘first‘,‘second‘,‘first‘,‘third‘,‘first‘]
  101. df[‘A3‘]=[‘hee‘,‘hee‘,‘sec‘,‘sec‘,‘sec‘,‘hee‘]
  102. pd.pivot_table(df,values=‘A‘,index=[‘A2‘,‘A3‘],columns=[‘A1‘])#透视表，
  104. #时间
  105. rng=pd.date_range(‘1/1/2012‘,periods=100,freq=‘S‘)#精确到秒
  106. ts=pd.Series(np.random.randint(0,500,len(rng)),index=rng)
  107. ts.resample(‘5Min‘,how=‘sum‘)#重采样
  109. rng=pd.date_range(‘3/6/2012‘,periods=5,freq=‘D‘)
  110. ts=pd.Series(np.random.randn(len(rng)),rng)
  111. ts_utc=ts.tz_localize(‘UTC‘)#时区
  112. ts_utc.tz_convert(‘US/Eastern‘)#时区转换
  114. rng=pd.date_range(‘3/6/2012‘,periods=5,freq=‘M‘)
  115. ts=pd.Series(np.random.randn(len(rng)),rng)
  116. ps=ts.to_period()#?时间跨度转换
  117. ps.to_timestamp()#?全部转换为1号的
  119. prng=pd.period_range(‘1990Q1‘,‘2000Q4‘,freq=‘Q-NOV‘)
  120. ts=pd.Series(np.random.randn(len(prng)),prng)
  121. ts.index=(prng.asfreq(‘M‘,‘e‘)+1).asfreq(‘H‘,‘s‘)+9#!!!!
  123. df=pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6],"raw_grade":[‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘a‘,‘a‘,‘e‘]})
  124. df["grade"]=df["raw_grade"].astype("category")#类似R里面的factor因子
  125. df.dtypes
  127. df["grade"].cat.categories=["very good","good","very bad"]#因子等级名称换了,cat是Categorical的缩写?或者是返回？
  128. df["grade"]=df["grade"].cat.set_categories(["very bad","bad","medium","good","very good"])
  129. #因子等级排序，pd.Categorical.set_categories
  131. df.groupby("grade").size()
  134. ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range(‘1/1/2000‘,periods=1000))
  135. ts=ts.cumsum()
  137. ts.plot(grid=True)#grid添加网格参数
  139. df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=ts.index,columns=[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘])
  140. df=df.cumsum()
  141. plt.figure();#？啥作用
  142. df.plot();
  143. plt.legend(loc=‘best‘)#没图？
  145. df.to_csv(‘test.csv‘)#写入df
  146. pd.read_csv(‘test.csv‘)#读文件"test.csv"




来自为知笔记(Wiz)


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