Python数据分析-Pandas

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在学习了Numpy后，进行数据科学计算，为何还要使用Pandas呢？其实原因就是效率高，那为何Pandas效率比numpy要高呢？其实Pandas和Numpy还是有着很大的关系的，Pandas本身是依赖numpy的，而ndarray在内存里占据这一段连续的内存空间，任何改变ndarray长度的操作都势必让所有value改变内存中的位置因此在某种程度上，Numpy操作效率还是比较慢的。但是Pandas并不是处理所有的数据都是效率很高的，那么一般情况下处理以下的数据比较友好：

Pandas适合处理多种类型的数据：

• 具有不同数据类型列的表格数据(DataFrame)，如SQL表或Excel电子表格。
• 有序或无序（不固定频率）的时间序列数据。
• 带有行和列标签的任意矩阵数据。
• 任何其他形式的观测/统计数据集。
• Pandas主要包含三种数据结构，分别是Series(一维)，DataFrame(二维)，Panel(三维)。其中Series和DataFrame可以用于处理绝大多数金融，统计，社会科学和许多工程领域的典型问题。
  Pandas库是统计科学家在分析数据时的理想工具，非常适合应用于数据清洗，分析/建模，然后将分析结果组织成适合于绘图或表格显示的形式的全部过程。那么其中的优势在哪呢？

优势

• 可以轻易地处理浮点以及非浮点类型的数据的缺失值
• 大小可变：DataFrame和Panel都可以删除和插入
• 灵活强大的分组功能，可对数据集进行拆分组合
• 切片操作，便于索引，存取数据

数据结构

• Series：类似于一维数组的对象，由一组数据以及一组相关的数据标签组成的数据结构。可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。

• • 创建Series方法——pd.Series
• • 获取数组表示形式——obj.values

• • 获取索引对象——obj.index

    eg:
    # 第一种创建series的方式：
        s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
        print(s1)
        print(s1.values)    # series的值
        print(s1.index)  # 索引信息
    
    # 第二种创建series方式：
        s2 = pd.Series(np.arange(10))
        print(s2)
    
    #  第三种通过字典的方式创建series：
        s3 = pd.Series({"cecilia":90,'cc':89,'abc':97})
        print(s3)
        print(s3.index)
        s4 = pd.Series(s1.to_dict()) # 转字典
        print(s4)
        s5 = pd.isnull(s3)
        s5.index.name = "name score" # 给列名添加名称
        print(s5)
    

• • 通过索引存取元素

    >>>obj2 = pd.Series([4, 7,-5,3], index=['d','b','a','c']) #还能自定义index进行创建Series
    >>>obj2
    d    4
    b    7
    a   -5
    c    3
    dtype: int64
    >>> obj2.index
    Index([u'd', u'b', u'a', u'c'], dtype='object')
    
    ## 通过索引存取元素和修改元素值
    >>>obj2['d']= 6 # 修改index='d'的索引值
    d    6
    b    7
    a   -5
    c    3
    dtype: int64
    >>>obj2[['c','a','d']]  ## 选取index='c' 'a' 'd'的元素值
    c    3
    a   -5
    d    6
    dtype: int64
    
    ## 按照索引条件获取元素
    >>>obj2[obj2>0]
    d    6
    b    7
    c    3
    dtype: int64
    

• • 检测缺失数据——pd.innull和pd.notnull

• DataFrame：是一个table型数据，包含一组有序的列，每列可以是不同的值类型，DataFrame既有行索引也有列索引，可以看作是由Series组成的字典。dataFrame中的数据是以一个或者多个二维块存放的，而不是列表、字典等。

• • 创建DataFrame

    eg：
    >>> data = {'a':[1,2,3],
           'b':[4,5,6],
           'c':[7,8,9]}
    >>> df = pd.DataFrame(data)
    >>> print(df)
       a  b  c
    0  1  4  7
    1  2  5  8
    2  3  6  9
    注意：结果DataFrame会自动加上索引（跟Series一样），且全部列会被有序悱列！！！
    
    ## 如果指定了列序列，则DataFrame的列就会按照指定顺序迸行排列,如果指定的列不存在，那么结果是一个空的dataframe
    >>>pd.DataFrame(data, columns=['b', 'a', 'c'])
       b  a  c
    0  4  1  7
    1  5  2  8
    2  6  3  9
    

  • 存取元素(其实是一个Series)

    注意：

    • 返冋的Series拥有原DataFrame相同的索引，且其name属性也已经被相应地设置 好了。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。
    • 如果采用非整数切片的方式进行选取数据，那么末端的索引对应的数据是包含在内的，而整数切片索引，其末端的索引对应的数据是“含前不含后”。

    ## 通过字典标记或者属性来获取Series
    >>> data = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
          'year':[2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
          'pop':[1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
    >>> df= pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop'])
    >>> print(df['state'])
    0      Ohio
    1      Ohio
    2      Ohio
    3    Nevada
    4    Nevada
    Name: state, dtype: object
    

    • ix、loc、iloc

    • • ix——可以通过行号索引，也可以通过行标签索引（从pandas 0.20.0版本开始，官方不推荐使用.ix方法，而是使用.iloc 和.loc方法）

      • loc——loc[‘d’]表示索引的是第’d’行（index 是字符）通过行标签索引行数据，也可以索引某行某列

      • iloc——通过行号获取行数据或者多行数据，但是通过行标签获取会报错

        ## 承接上面的df
        >> print(df.loc[1]) # 选取第一行的数据
        state    Ohio
        year     2001
        pop       1.7
        Name: 1, dtype: object
        >> print(df.loc[0:2]) # 选取index=0到index=2行的数据，总共三行数据
          state  year  pop
        0  Ohio  2000  1.5
        1  Ohio  2001  1.7
        2  Ohio  2002  3.6
        ## 可以锁定行，按照特征属性多列选取元素
        >> num_cols = ['RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
        >> bar_heights = norm_data.loc[0, num_cols].values
        >> print(bar_heights)
        [4.3 3.55 3.9 4.5 5.0]
        
        ## 重置索引index，通过行号获取数据
        >> df.reset_index(inplace=True)
        >> df.head()
        >> print(df.iloc[2:4]) # 获取第2行、第3行数据
           index   state  year  pop
        2      2    Ohio  2002  3.6
        3      3  Nevada  2001  2.4
        

  • 重建索引——reindex()函数：将会根据新索引进行重排。如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值，可以采用填充的方式处理缺失值

    • 有几种参数：

      参数	       说明
      index	       用作索引的新序列。既可以是index实例，也
                     可以是其他序列型的Python数据结构。Index
                     会被完全使用，就像没有任何复制一样。
      method     插值（填充）方式。
      fill_value  在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用
                     的替代值 .   
      limit	       前向或后向填充时的最大填充量.
      level	       在Multiindex的指定级别上匹配简单索引，否
                      则选取其子集
      copy	         默认为True，无论如何都复制；如果为False，
                     则新旧相等就不复制
                     
      其中method方法的参数如下：
      参数	                 说明
      ffill或pad	        前向填充（或搬运）值
      bfill或backfill	    后向填充（或搬运）值
      

    • fill_value=0，直接填充0

• • 删除任意轴上的索引值——drop(index,axis=1/0)

• • apply函数——将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上，比如sum和mean等

    eg:
    # 将求最大值和最小值之间的差得函数运用在某一轴上
    >>>f = lambda x: x.max() - x.min()
    >>>frame.apply(f)
    >>>frame.apply(f, axis=1)
    
    

  • 排名和排序

  • • sort_index——对行或列索引进行排序 (按字典顺序）
    • order——针对按照值Series排序
    • rank——排名，默认情况下，rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏平级关系的

    eg:
    >>>frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), 
        index=['three', 'one'], columns=['d','a','b','c'])
    
    >>>frame.sort_index()
    
    >>>frame.sort_index(axis=1)
    
    ## 默认的是升序排列，但也可以降序排列
    >>>frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
    
    ## 根据一个或多个列觉得值进行排序，采用**by选项**
    >>>frame.sort_index(by=['three', 'one'])
    
    
    ## 如要按照值对Series 进行排序，那么可以order
    >>>obj = Series([4, 7, -3, 2])
    >>>obj.order()
    2   -3
    3    2
    0    4
    1    7
    >>>obj = Series([4, np.nan, 1, np.nan, -3, 2])
    >>>obj.order() #在排序时，缺失值默认都会被放到Series的末尾.
    4    -3
    2     1
    5     2
    0     4
    1   NaN
    NaN
    
    

    注意：排名（Series.rank(method='average',ascending=True)）的作用与排序的不同之处在于，他会把对象的values替换成名次（从1 到 n）。这时唯一的问题在于如何处理平级项，方法里的 method 参数就是起这个作用的，他有四个值可选：average,min, max, first。

• • is_unique——属性验证是否是唯一的

• 汇总与统计

• • sum(axis=1/0)——axis=1按照行求和
• • mean(axis=1, skipna=False)——skipna选项可以避免行列存在NA得值进行计算
• • idxmin和idxmax，达到最小值或最大值的索引
• • describe——用于一次性汇总统计

处理缺失数据得方式

• 去除

• 填充