pandas模块基础学习

Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。

1. Pandas的基本数据结构和使用

Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。

Series的创建

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>s=pd.Series([1,2,3,np.nan,44,1])  # np.nan创建一个缺失数值
>>>s　# 若未指定，Series会自动建立index，此处自动建立索引0-5
0     1.0
1     2.0
2     3.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64

DataFrame的创建

>>>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>>>dates
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
               '2017-01-05', '2017-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>>>df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>>>df
                     a         b         c         d
2017-01-01 -1.993447  1.272175 -1.578337 -1.972526
2017-01-02  0.092701 -0.503654 -0.540655 -0.126386
2017-01-03  0.191769 -0.578872 -1.693449  0.457891
2017-01-04  2.121120  0.521884 -0.419368 -1.916585
2017-01-05  1.642063  0.222134  0.108531 -1.858906
2017-01-06  0.636639  0.487491  0.617841 -1.597920

DataFrame可以跟Numpy一样根据索引取出其中的数据，只是DataFrame索引方式更加多样化。DataFrame不仅可以根据默认的行列编号来索引，还可以根据标签序列来索引。
还可以采用字典的方式创建DataFrame：

>>>df2=pd.DataFrame({'a':1,'b':'hello kitty','c':np.arange(2),'d':['o','k']})
>>>df2
     a            b  c  d
0  1  hello kitty  0  o
1  1  hello kitty  1  k

对于DataFrame的一些属性也可以采用相应的方法查看

dtype  # 查看数据类型
index  # 查看行序列或者索引
columns  # 查看各列的标签
values　# 查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据
describe # 查看数据的一些信息，如每一列的极值，均值，中位数之类的，只能对数值型数据统计信息
transpose # 转置，也可用Ｔ来操作
sort_index  # 排序，可按行或列index排序输出
sort_values  # 按数据值来排序

一些例子

>>>df2.dtypes
a     int64
b    object
c     int64
d    object
dtype: object
>>>df2.index
RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)
>>>df2.columns
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
>>>df2.values
array([[1, 'hello kitty', 0, 'o'],
       [1, 'hello kitty', 1, 'k']], dtype=object)
>>>df2.describe # 只能对数值型数据统计信息
         a         c
count  2.0  2.000000
mean   1.0  0.500000
std    0.0  0.707107
min    1.0  0.000000
25%    1.0  0.250000
50%    1.0  0.500000
75%    1.0  0.750000
max    1.0  1.000000
>>>df2.T
             0            1
a            1            1
b  hello kitty  hello kitty
c            0            1
d            o            k
>>>df2.sort_index(axis=1,ascending=False) # axis=1 按列标签从大到小排列
     d  c            b  a
0  o  0  hello kitty  1
1  k  1  hello kitty  1
>>>df2.sort_index(axis=0,ascending=False)  # 按行标签从大到小排序
     a            b  c  d
1  1  hello kitty  1  k
0  1  hello kitty  0  o
>>>df2.sort_values(by="c",ascending=False) # 按c列的值从大到小排序
   　a            b  c  d
1  1  hello kitty  1  k
0  1  hello kitty  0  o

2. 从DataFrame中筛选取出目的数据

从DataFrame中取出目的数据方法有多种，一般常用的有：
　- 直接根据索引选取
　- 根据标签选取(纵向选择列)：loc
　- 根据序列(横向选择行): iloc
　- 组合使用标签序列来选取特定位置的数据: ix
　- 通过逻辑判断筛选

简单选取

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>>>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>>>df
               a   b   c   d
2017-01-01   0   1   2   3
2017-01-02   4   5   6   7
2017-01-03   8   9  10  11
2017-01-04  12  13  14  15
2017-01-05  16  17  18  19
2017-01-06  20  21  22  23
>>>df['a']         # 根据表签直接选取ａ列，也可用df.a,结果相同
2017-01-01     0
2017-01-02     4
2017-01-03     8
2017-01-04    12
2017-01-05    16
2017-01-06    20
Freq: D, Name: a, dtype: int64
>>>df[0:3]    # 选择前３行，也可用行标签 df['2017-01-01':'2017-01-03'],结果相同,但是无法用此法选择多列
              a  b   c   d
2017-01-01  0  1   2   3
2017-01-02  4  5   6   7
2017-01-03  8  9  10  11

loc使用显式的行标签来选取数据
DataFrame行的表示方式有两种，一种是通过显式的行标签来索引，另一种是通过默认隐式的行号来索引。loc方法是通过行标签来索引选取目标行，可以配合列标签来选取特定位置的数据。

>>>df.loc['2017-01-01':'2017-01-03']
              a  b   c   d
2017-01-01  0  1   2   3
2017-01-02  4  5   6   7
2017-01-03  8  9  10  11
>>>df.loc['2017-01-01',['a','b']]   # 选取特定行的a,b列
a    0
b    1
Name: 2017-01-01 00:00:00, dtype: int64

iloc使用隐式的行序列号来选取数据
使用iloc可以搭配列序列号来更简单的选取特定位点的数据

>>>df.iloc[3,1]
13
>>>df.iloc[1:3,2:4]
               c   d
2017-01-02   6   7
2017-01-03  10  11

ix利用ix可以混用显式标签与隐式序列号
loc只能使用显式标签来选取数据，而iloc只能使用隐式序列号来选取数据，ix则能将二者结合起来使用。

>>> df.ix[3:5,['a','b']]
              a   b
2017-01-04  12  13
2017-01-05  16  17

使用逻辑判断来选取数据

>>>df
               a   b   c   d
2017-01-01   0   1   2   3
2017-01-02   4   5   6   7
2017-01-03   8   9  10  11
2017-01-04  12  13  14  15
2017-01-05  16  17  18  19
2017-01-06  20  21  22  23
>>>df[df['a']>5]  # 等价于df[df.a>5]
               a   b   c   d
2017-01-03   8   9  10  11
2017-01-04  12  13  14  15
2017-01-05  16  17  18  19
2017-01-06  20  21  22  23

3. Pandas设置特定位置值

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>>>datas=np.arange(24).reshape((6,4))
>>>columns=['a','b','c','d']
>>>df=pd.DataFra  me(data=datas,index=dates,colums=columns)
>>>df.iloc[2,2:4]=111  # 将第２行2,3列位置的数据改为111
               a   b    c    d
2017-01-01   0   1    2    3
2017-01-02   4   5    6    7
2017-01-03   8   9  111  111
2017-01-04  12  13   14   15
2017-01-05  16  17   18   19
2017-01-06  20  21   22   23
>>>df.b[df['a']>10]=0  # 等价于df.b[df.a>10] # 以ａ列大于10的数的位置为参考，改变b列相应行的数值为0
               a  b    c    d
2017-01-01   0  1    2    3
2017-01-02   4  5    6    7
2017-01-03   8  9  111  111
2017-01-04  12  0   14   15
2017-01-05  16  0   18   19
2017-01-06  20  0   22   23
>>>df['f']=np.nan   # 新建f列并设置数值为np.nan
             a  b    c    d   f
2017-01-01   0  1    2    3 NaN
2017-01-02   4  5    6    7 NaN
2017-01-03   8  9  111  111 NaN
2017-01-04  12  0   14   15 NaN
2017-01-05  16  0   18   19 NaN
2017-01-06  20  0   22   23 NaN
>>>
# 用上面的方法也可以加上`Series`序列，但是必须与列长度一致
>>>df['e']=pd.Series(np.arange(6),index=dates)
>>>df
             a  b    c    d   f  e
2017-01-01   0  1    2    3 NaN  0
2017-01-02   4  5    6    7 NaN  1
2017-01-03   8  9  111  111 NaN  2
2017-01-04  12  0   14   15 NaN  3
2017-01-05  16  0   18   19 NaN  4
2017-01-06  20  0   22   23 NaN  5

4. 处理丢失数据

有时候我们的数据中会有一些空的或者缺失(NaN)数据，使用dropna可以选择性的删除或填补这些NaN数据。drop函数可以选择性的删除行或者列，drop_duplicates去除冗余。fillna则将NaN值用其他值替换。操作后不改变原值，若要保存更改需重新赋值。

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range('20170101',periods=6),columns=['a','b','c','d'])
>>>df
              a   b   c   d
2017-01-01   0   1   2   3
2017-01-02   4   5   6   7
2017-01-03   8   9  10  11
2017-01-04  12  13  14  15
2017-01-05  16  17  18  19
2017-01-06  20  21  22  23
>>>df.iloc[1,3]=np.nan
>>>di.iloc[3,2]=np.nan
>>>df.
             a   b     c     d
2017-01-01   0   1   2.0   3.0
2017-01-02   4   5   6.0   NaN
2017-01-03   8   9  10.0  11.0
2017-01-04  12  13   NaN  15.0
2017-01-05  16  17  18.0  19.0
2017-01-06  20  21  22.0  23.0
>>>df.dropna(axis=0,how='any')  # axis=0(1)表示将含有NaN的行(列)删除。
      # how='any'表示只要行(或列，视axis取值而定)含有NaN则将该行(列)删除，
      # how='all'表示当某行(列)全部为NaN时才删除
             a   b     c     d
2017-01-01   0   1   2.0   3.0
2017-01-03   8   9  10.0  11.0
2017-01-05  16  17  18.0  19.0
2017-01-06  20  21  22.0  23.0
>>>df.fillna(value=55)
             a   b     c     d
2017-01-01   0   1   2.0   3.0
2017-01-02   4   5   6.0  55.0
2017-01-03   8   9  10.0  11.0
2017-01-04  12  13  55.0  15.0
2017-01-05  16  17  18.0  19.0
2017-01-06  20  21  22.0  23.0

还可以利用函数来检查数据中是否有或者全部为NaN

>>>np.any(df.isnull())==True
True
>>>np.all(df.isnull())==True
False

5. 数据的导入以及导出

一般excel文件以csv方式读入，pd.read_csv(file)，data保存为filedata.to_csv(file)。

6. 数据添加合并

本节主要学习Pandas的一些简单基本的数据添加合并方法：concat,append。

concat合并方式类似于Numpy的concatenate方法，可横向或者竖向合并。

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>> df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d'])
>>> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['a','b','c','d'])
>>> df3=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,columns=['a','b','c','d'])
>>>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0)  
# axis=0表示按行堆叠合并，axis=1表示按列左右合并
>>>res
       a    b    c    d
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0
>>>
# 使用ignore_index=True参数可以重置行标签
>>>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)
>>>res
       a    b    c    d
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
5  1.0  1.0  1.0  1.0
6  2.0  2.0  2.0  2.0
7  2.0  2.0  2.0  2.0
8  2.0  2.0  2.0  2.0

join参数提供了更多样化的合并方式。join=outer为默认值,表示将几个合并的数据都用上，具有相同列标签的合二为一，上下合并，不同列标签的独自成列，原来没有数值的位置以NaN填充；join=inner则只将具有相同列标签的(行)列上下合并，其余的列舍弃。简言之，outer代表并集，inner代表交集**。

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
>>>df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[1,2,3],columns=['b','c','d','e'])
>>>res=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer')
>>>res
       a    b    c    d    e
1  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
2  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
3  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
1  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
2  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
3  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
>>>res1=pd.concat([df1,df2],axis=1,join='outer') 
 # axis=1表示按列左右合并具有相同的行标签的，其余的各成一行，NaN补齐空缺
>>>res1
       a    b    c    d    b    c    d    e
1  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
>>>res2=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='inner',ignore_index=True) 
# 将具有相同列标签的列上下合并
>>>res2
     b    c    d
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0
3  2.0  2.0  2.0
4  2.0  2.0  2.0
5  2.0  2.0  2.0

join_axes参数可以设定参考系，以设定的参考来合并，参考系中没有的舍弃掉

>>>import numpy as np
>>>import pandas as pd
>>>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
>>> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>>>res3=pd.concat([df1,df2],axis=0,join_axes=[df1.columns])
# 以df1的列标签为参考上下合并拥有相同列标签的列
>>>res3
       a    b    c    d
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
2  NaN  2.0  2.0  2.0
3  NaN  2.0  2.0  2.0
4  NaN  2.0  2.0  2.0
>>>res4=pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])
# 以df1行标签为参考，左右合并拥有相同行标签的各列
       a    b    c    d    b    c    d    e
1  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0

append只有上下合并，没有左右合并

>>>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
>>> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>>>res5=df1.append(df2,ignore_index=True)
>>>res5
       a    b    c    d    e
0  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
1  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
2  1.0  1.0  1.0  1.0  NaN
3  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
4  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
5  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0

7. Pandas高级合并：merge

merge合并与concat类似，只是merge可以通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来。

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, 
                                             sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

# 参数说明：
left与right：两个不同的DataFrame
how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
right_on：右侧DataFrame中用作 连接键的列名
left_index：使用左侧DataFrame中的行索引做为连接键
right_index：使用右侧DataFrame中的行索引做为连接键
sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
indicator：显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)

>>>import pandas as pd
>>>df1=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'A':['a0','a1','a2','a3'],'B':['b0','b1','b2','b3']})
>>>df2=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'C':['c0','c1','c2','c3'],'D':['d0','d1','d2','d3']})
>>> res=pd.merge(df1,df2,on='key',indicator=True)
>>>res
    A   B key   C   D _merge
0  a0  b0  k0  c0  d0   both
1  a1  b1  k1  c1  d1   both
2  a2  b2  k2  c2  d2   both
3  a3  b3  k3  c3  d3   both

依据行index合并与依据列key合并用法类似

>>>res2=pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,indicator=True)
>>>res2
    A   B key_x   C   D key_y _merge
0  a0  b0    k0  c0  d0    k0   both
1  a1  b1    k1  c1  d1    k1   both
2  a2  b2    k2  c2  d2    k2   both
3  a3  b3    k3  c3  d3    k3   both

最后编辑于：2017.12.05 13:43:48

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