Pandas数据分析

Pandas

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

简介

Pandas [1] 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。

数据结构

• Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
• Time- Series：以时间为索引的Series。
• DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
• Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
• Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。
• PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

数据的读取

数据读写

从csv、xlsx、txt等文件格式中读取数据：

athlete = pd.read_csv('./input/athlete.csv')
# athlete1 = pd.read_excel('./input/athlete.xlsx')
# athlete2 = pd.read_csv('./input/athlete.txt',delimiter="	")  #制表符

查看数据类型和大小

type(athlete)
# athlete.shape

数据的索引与切片

查看索引列名

athlete.columns
# athlete.index
# athlete.values

查看部分数据

athlete.head(1)
# athlete.tail(3)
# athlete.sample(3)

数据索引和切片

选取一列的三种方式：

# athlete['Sex']
# athlete.loc[:,'Sex']  #loc按索引名称切片  用于选取行索引列索引已知
# athlete.iloc[:,2] #选取某一列  按默认索引（实际位置）切片，不知道列名只知道列的位置时
# type(athlete['Sex'])  #Series
# type(athlete[['Sex']])  #DataFrame

选取一行的两种方式：

# athlete[2]  #错误
# athlete.loc[2]
athlete.iloc[2] #选取某一行

选取多行或多列：

# 选取多行或多列
# athlete.iloc[0:5] #显示前五行 同head()
# athlete.iloc[:,0:5] #显示前五列
athlete.iloc[0:5,0:5] #前五列+前五行

选取某行某列：

athlete.loc[2,'Sex'] #选取某行某列
# athlete.iloc[2,2]
# athlete.loc[2:4,['Sex','Age']] #选取某几行某几列
# athlete.iloc[2:4,2:4]

数据的增加删除和修改

删除某列

# athlete.drop('Sex',axis=1) #axis=1 ，删除columns，axis=0 指删除index；
# athlete.head()
# inplace=False，#默认,不改变原数据，返回新dataframe；
athlete.drop('Sex',axis=1,inplace=True) 

删除某行

# athlete.drop(0,axis=0) #删除某行
# athlete.head(1)
athlete.drop(0,axis=0,inplace=True)

增加一列/行

#增加一列 insert #增加一行 concat
athlete['rate'] = athlete['Weight']/athlete['Height']

更改某个值

athlete.iloc[2,2] = 18

更改某一列/行

# athlete['Weight'] = 100
athlete.iloc[0] = 0 

描述性统计

更直观的概览 describe()

# athlete.describe()
# type(athlete.describe())
# athlete.describe().loc['mean','Age']
# athlete.describe(include='all')
athlete.info()

根据列中不同值分组，统计每组的个数 value_counts()：

# athlete['Age'].value_counts() #除去非空值，每一列中不同值分别出现的次数
# athlete['Height'].value_counts()
athlete['Team'].value_counts()

athlete['Medal'].value_counts()
# athlete['Medal'].value_counts(dropna=False)
# type(athlete['Medal'].value_counts(dropna=False))
# athlete['Medal'].value_counts(dropna=False).index[1]

某列单独的聚合计算：

# 某列单独计算
athlete['Height'].mean()
# athlete['Height'].max()
# athlete['Height'].min()

Pandas绘图

直方图

# athlete['Height'].plot(kind='hist')  #频数分布
%matplotlib inline
athlete['Age'].plot(kind='hist',color='red',title="Age distribution")
athlete['Age'].plot(kind='hist',color='red',title="Age distribution").set_xlabel("Age")

条形图

# athlete['Medal'].value_counts(dropna=False).plot(kind='bar',rot=360) #离散型的多用条形图
athlete['Medal'].value_counts().plot(kind='barh')  #水平条形图

箱线，饼图，散点图

# athlete['Age'].plot(kind='box')  #箱线图
# athlete['Age'].value_counts().plot(kind='pie')  #饼图
athlete.plot(kind="scatter",x='Weight',y='Height')  # 两个变量，散点图

利用数据进行建模

分组聚合

size()同value_counts()：

athlete['Sex'].value_counts()
athlete.groupby('Sex').size()

按一个键分组：

# athlete.groupby('Sex')['Height'].mean()
# athlete.groupby('Sex')['Height'].mean().plot(kind="bar",rot=360)
# athlete.groupby('Sex')['Age','Height','Weight'].mean()
athlete.groupby('Sex')['Age','Height','Weight'].mean().plot()
# athlete.groupby('Sex')['Age','Height','Weight'].agg(['mean','max','min'])

按多个键分组，层次化索引：

athlete.groupby(['Year','Season']).size()
type(athlete.groupby(['Year','Season']).size())
# athlete.groupby(['Year','Season'])['Age','Height','Weight'].mean()  
# type(athlete.groupby(['Year','Season'])['Age','Height','Weight'].mean())   #层次化索引
# athlete.groupby(['Year','Season'])['Age','Height','Weight'].mean().iloc[4,:]

数据规整

判断是否为空：

# athlete.isnull()
# athlete.notnull()
athlete.isnull().any()

athlete['Age'].isnull().value_counts()
athlete['Height'].isnull().value_counts()

填充空值：

athlete['Height'] = athlete['Height'].fillna(athlete['Height'].mean())
athlete['Weight'] = athlete['Weight'].fillna(athlete['Weight'].mean())

删除空值：

athlete = athlete[athlete['Age'].notnull()]
# athlete['Age'].value_counts(dropna=False)
# athlete['Medal'].value_counts(dropna=False)  #数据太多，模型跑的时间久；属于不同类别的样本的分布不平衡，过采样
athlete = athlete[athlete['Medal'].notnull()]

特征编码：

#消除差序关系，自动跳过数值型数据
X = pd.get_dummies(athlete[['Age','Sex','Weight','Height','Team','NOC','Games','Year','Season','City','Sport','Event']])
y = athlete['Medal']

数据建模

划分训练集和数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0)

模型选择：随机森林：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train,y_train)
print(clf)

模型评估：

from sklearn import metrics
y_predict = clf.predict(X_test)
print(metrics.classification_report(y_test, y_predict))
print(metrics.confusion_matrix(y_test,y_predict))

准确率：

metrics.accuracy_score(y_test, y_predict)