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  • 数据分析之pandas

    一,介绍

      Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了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。

    二,使用

    1、Series

    Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成:

    • values:一组数据(ndarray类型)
    • index:相关的数据索引标签

    1)Series的创建

    from pandas import Series,DataFrame
    import numpy as np

    两种创建方式:

    (1) 由列表或numpy数组创建

    默认索引为0到N-1的整数型索引
    
    #使用列表创建Series(列表也可以换为numpy的array)
    Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'],name='Hello')
    # 
    a    1
    b    2
    c    3
    d    4
    e    5
    Name: Hello, dtype: int64

    (2) 由字典创建:不能在使用index.但是依然存在默认索引

    dict = {  
        'hello':12,
        'hey':30
    }
    Series(data=dict) 
    # 
    hello    12
    hey      30
    dtype: int64

    2)Series的索引和切片

    可以使用中括号取单个索引(此时返回的是元素类型),或者中括号里一个列表取多个索引(此时返回的是一个Series类型)。

    (1) 显式索引:

    - 使用index中的元素作为索引值
    - 使用s.loc[](推荐):注意,loc中括号中放置的一定是显示索引
    

    注意,此时是闭区间

    s1 = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])
    s1
    # 
    a    1
    b    2
    c    3
    dtype: int64
    
    s1.loc["a"]  # 1

    (2) 隐式索引:

    - 使用整数作为索引值
    - 使用.iloc[](推荐):iloc中的中括号中必须放置隐式索引
    

    注意,此时是半开区间

    切片:隐式索引切片和显示索引切片

    • 显示索引切片:index和loc
    s1.loc["a":"c"]
    
    # 
    a    1
    b    2
    c    3
    dtype: int64
    • 隐式索引切片:整数索引值和iloc

    3)Series的基本概念

    可以把Series看成一个定长的有序字典

    向Series增加一行:相当于给字典增加一组键值对

    s1['a'] = 10
    s1
    # a    10
    b     2
    c     3
    dtype: int64
    
    s1['d']=20
    s1
    # 
    a    10
    b     2
    c     3
    d    20
    dtype: int64

    Series还支持可以通过shape,size,index,values等得到series的属性

    s1 = Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
    s1
    # 
    a    1
    b    2
    c    3
    d    4
    dtype: int64
    
    s1.values
    # array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)
    
    s1.index
    # Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

    可以使用s.head(),tail()分别查看前n个和后n个值

    当索引没有对应的值时,可能出现缺失数据显示NaN(not a number)的情况

    可以使用pd.isnull(),pd.notnull(),或s.isnull(),notnull()函数检测缺失数据

    s1 = Series(data=[1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])
    s2 = Series(data=[1,2,3,4,5],index=['a','g','c','e','f'])
    
    s3 = s1 + s2
    s3
    
    #
    a    2.0
    b    NaN
    c    6.0
    d    NaN
    e    9.0
    f    NaN
    g    NaN
    dtype: float64
    
    s3.isnull()
    # 
    a    False
    b     True
    c    False
    d     True
    e    False
    f     True
    g     True
    dtype: bool
    
    s3[~s3.isnull()]  # 利用布尔索引 获取不是NaN的数据
    # 
    a    2.0
    c    6.0
    e    9.0
    dtype: float64
    
    s3.notnull()
    # 
    a     True
    b    False
    c     True
    d    False
    e     True
    f    False
    g    False
    dtype: bool
    
    s3[s3.notnull()]
    # 
    a    2.0
    c    6.0
    e    9.0
    dtype: float64

    4)Series的运算

    (1) + - * /

    (2) add() sub() mul() div() : s1.add(s2,fill_value=0)

    (3) Series之间的运算

    • 在运算中自动对齐不同索引的数据
    • 如果索引不对应,则补NaN
    sr3 =sr1+sr2
    sr3
    # 
    a    33.0
    b     NaN
    c    32.0
    d    45.0
    dtype: float64
    
    sr3.dropna()  # 获取所有不是NaN的数
    # 
    a    33.0
    c    32.0
    d    45.0
    dtype: float64
    
    sr3.fillna(0)  # 使用相近的数 自动填充NaN
    # 
    a    33.0
    b     0.0
    c    32.0
    d    45.0
    dtype: float64

    2、DataFrame

    DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。

    • 行索引:index
    • 列索引:columns
    • 值:values

    1)DataFrame的创建

    最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每一列。

    此外,DataFrame会自动加上每一行的索引。

    使用字典创建的DataFrame后,则columns参数将不可被使用。

    同Series一样,若传入的列与字典的键不匹配,则相应的值为NaN。

    • 使用字典创建DF
    dict = {
        "java":[90,22,66],
        'python':[12,33,66]
    }
    DataFrame(data=dict,index=['zhangsan','lisi','wangwu'])

    • 使用ndarray创建DataFrame
    DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,6)))

    DataFrame属性:values、columns、index、shape

    2)DataFrame的索引

    (1) 对列进行索引

    - 通过类似字典的方式  df['q']
    - 通过属性的方式     df.q
    

    可以将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引,且name属性也已经设置好了,就是相应的列名。

    (2) 对行进行索引

    - 使用.loc[]加index来进行行索引
    - 使用.iloc[]加整数来进行行索引
    

    同样返回一个Series,index为原来的columns。

    df.loc['java']
    # 
    zhangsan    100
    lisi         88
    wangwu       78
    Name: java, dtype: int64

    3)DataFrame的切片

    【注意】 直接用中括号时

    • 索引表示的是列索引
    • 切片表示的是行切片

    3)DataFrame的运算

    1) DataFrame之间的运算

    同Series一样:

    • 在运算中自动对齐不同索引的数据
    • 如果索引不对应,则补NaN

    4)DataFrame的一些常用方法

    处理丢失数据

    有两种丢失数据:

    • None
    • np.nan(NaN)

    1. None

    None是Python自带的,其类型为python object。因此,None不能参与到任何计算中。

    2. np.nan(NaN)

    np.nan是浮点类型,能参与到计算中。但计算的结果总是NaN。

    3. pandas中的None与NaN

    1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

    2) pandas处理空值操作

    • isnull()
    • notnull()
    • dropna(): 过滤丢失数据
    • fillna(): 填充丢失数据
    #创建DataFrame,给其中某些元素赋值为nan
    df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,8)),index=['a','b','c','d','e'],columns=['A','B','C','D','E','F','G','H'])
    df['B']['c'] = None
    df['F']['d'] = np.nan
    df['D']['c'] = None
    df

    (1)判断函数

    • isnull()
    • notnull()

    (2)过滤函数

    3) 填充函数 Series/DataFrame

    • fillna():value和method参数

     创建多层列索引

    1,创建

    1) 隐式构造

    最常见的方法是给DataFrame构造函数的index或者columns参数传递两个或更多的数组

    df = DataFrame(data=np.random.randint(80,100,size=(2,4)),index=['tom','jay'],columns=[['qz','qz','qm','qm'],['chinese','math','chinese','math']])
    df

    2) 显示构造pd.MultiIndex.from_

    2,多层索引对象的索引与切片操作

    切片操作

     

    聚合操作

    所谓的聚合操作:平均数,方差,最大值,最小值……

    pandas的拼接操作

    pandas的拼接分为两种:

    • 级联:pd.concat, pd.append
    • 合并:pd.merge, pd.join

    1. 使用pd.concat()级联

    pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数:

    objs
    axis=0
    keys:列表,列表元素表示的是进行级联的df的一个名称
    join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配),而inner只会将匹配的项级联到一起,不匹配的不级联
    ignore_index=False

    匹配级联

    不匹配级联

    不匹配指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致,横向级联时行索引不一致

    有2种连接方式:

    • 外连接:补NaN(默认模式)
    • 内连接:只连接匹配的项

     

     

     

     

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