数据分析工具Pandas

参考学习资料：http://pandas.pydata.org

1.什么是Pandas?

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，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。

一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集
基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算
提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法
应用于数据挖掘，数据分析
提供数据清洗功能

2.Pandas的数据结构

import pandas as pd

Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame

Series

Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。

类似一维数组的对象
由数据和索引组成
- 索引(index)在左，数据(values)在右
- 索引是自动创建的

series

1. 通过list构建Series

示例代码：

import pandas as pd
ser_obj = pd.Series(range(10))
 
# 通过list构建Series
ser_obj = pd.Series(range(10, 20))
print(ser_obj.head(3))
 
print(ser_obj)
 
print(type(ser_obj))

运行结果：

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64
 
0    10
1    11
2    12
dtype: int64
 
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64
 
<class 'pandas.core.series.Series'>

2. 获取数据和索引

ser_obj.index 和 ser_obj.values

示例代码：

# 获取数据
print(ser_obj.values)
 
# 获取索引
print(ser_obj.index)

运行结果：

[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)

3. 通过索引获取数据

ser_obj[idx]

#通过索引获取数据
print(ser_obj[0])
print(ser_obj[8])

运行结果：

10
18

4. 索引与数据的对应关系不被运算结果影响

示例代码：

# 索引与数据的对应关系不被运算结果影响
print(ser_obj * 2)
print(ser_obj > 15)

运行结果：

0    20
1    22
2    24
3    26
4    28
5    30
6    32
7    34
8    36
9    38
dtype: int64
 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7     True
8     True
9     True
dtype: bool

5. 通过dict构建Series

示例代码：

# 通过dict构建Series
year_data = {2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5}
ser_obj2 = pd.Series(year_data)
print(ser_obj2.head())
print(ser_obj2.index)

运行结果：

2001    17.8
2002    20.1
2003    16.5
dtype: float64
Int64Index([2001, 2002, 2003], dtype='int64')

name属性

对象名：ser_obj.name

对象索引名：ser_obj.index.name

示例代码：

# name属性
ser_obj2.name = 'temp'
ser_obj2.index.name = 'year'
print(ser_obj2.head())

运行结果：

year
2001    17.8
2002    20.1
2003    16.5
Name: temp, dtype: float64

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。

类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame)
每列数据可以是不同的类型
索引包括列索引和行索引

1. 通过ndarray构建DataFrame

示例代码：

import numpy as np
 
# 通过ndarray构建DataFrame
array = np.random.randn(5,4)
print(array)
 
df_obj = pd.DataFrame(array)
print(df_obj.head())

运行结果：

[[ 0.83500594 -1.49290138 -0.53120106 -0.11313932]
 [ 0.64629762 -0.36779941  0.08011084  0.60080495]
 [-1.23458522  0.33409674 -0.58778195 -0.73610573]
 [-1.47651414  0.99400187  0.21001995 -0.90515656]
 [ 0.56669419  1.38238348 -0.49099007  1.94484598]]
 
          0         1         2         3
0  0.835006 -1.492901 -0.531201 -0.113139
1  0.646298 -0.367799  0.080111  0.600805
2 -1.234585  0.334097 -0.587782 -0.736106
3 -1.476514  0.994002  0.210020 -0.905157
4  0.566694  1.382383 -0.490990  1.944846

2.通过dict构建DataFrame

示例代码：

# 通过dict构建DataFrame
dict_data = {'A': 1,
             '),
             'C': pd.Series(1, index=list(range(4)),dtype='float32'),
             'D': np.array([3] * 4,dtype='int32'),
             'E': ["Python","Java","C++","C"],
             'F': 'ITCast' }
#print dict_data
df_obj2 = pd.DataFrame(dict_data)
print(df_obj2)

运行结果：

   A          B    C  D       E       F
0  1 2017-04-26  1.0  3  Python  ITCast
1  1 2017-04-26  1.0  3    Java  ITCast
2  1 2017-04-26  1.0  3     C++  ITCast
3  1 2017-04-26  1.0  3       C  ITCast

3. 通过列索引获取列数据（Series类型）

df_obj[col_idx] 或 df_obj.col_idx

示例代码：

# 通过列索引获取列数据
print(df_obj2['A'])
print(type(df_obj2['A']))
 
print(df_obj2.A)

运行结果：

0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
Name: A, dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>
0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
Name: A, dtype: float64

4. 增加列数据

df_obj[new_col_idx] = data

类似Python的 dict添加key-value

示例代码：

# 增加列
df_obj2['G'] = df_obj2['D'] + 4
print(df_obj2.head())

运行结果：

     A          B    C  D       E       F  G
0  1.0 2017-01-02  1.0  3  Python  ITCast  7
1  1.0 2017-01-02  1.0  3    Java  ITCast  7
2  1.0 2017-01-02  1.0  3     C++  ITCast  7
3  1.0 2017-01-02  1.0  3       C  ITCast  7

5. 删除列

del df_obj[col_idx]

示例代码：

# 删除列
del(df_obj2['G'] )
print(df_obj2.head())

运行结果：

     A          B    C  D       E       F
0  1.0 2017-01-02  1.0  3  Python  ITCast
1  1.0 2017-01-02  1.0  3    Java  ITCast
2  1.0 2017-01-02  1.0  3     C++  ITCast
3  1.0 2017-01-02  1.0  3       C  ITCast

3.Pandas的索引操作

索引对象Index

1.Series和DataFrame中的索引都是Index对象

示例代码：

print(type(ser_obj.index))
print(type(df_obj2.index))
 
print(df_obj2.index)

运行结果：

<class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'>
<class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'>
Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

2. 索引对象不可变，保证了数据的安全

示例代码：

# 索引对象不可变
df_obj2.index[0] = 2

运行结果：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-7f40a356d7d1> in <module>()
      1 # 索引对象不可变
----> 2 df_obj2.index[0] = 2
 
/Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)
   1402
   1403     def __setitem__(self, key, value):
-> 1404         raise TypeError("Index does not support mutable operations")
   1405
   1406     def __getitem__(self, key):
 
TypeError: Index does not support mutable operations

常见的Index种类

Index，索引
Int64Index，整数索引
MultiIndex，层级索引
DatetimeIndex，时间戳类型

Series索引

1. index 指定行索引名

示例代码：

ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(ser_obj.head())

运行结果：

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int64

2. 行索引

ser_obj[‘label’], ser_obj[pos]

示例代码：

# 行索引
print(ser_obj['b'])
print(ser_obj[2])

运行结果：

1
2

3. 切片索引

ser_obj[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’]

注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。

示例代码：

# 切片索引
print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj['b':'d'])

运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

4.不连续索引

ser_obj[[‘label1’, ’label2’, ‘label3’]]

示例代码：

# 不连续索引
print(ser_obj[[0, 2, 4]])
print(ser_obj[['a', 'e']])

运行结果：

a    0
c    2
e    4
dtype: int64
a    0
e    4
dtype: int64

5. 布尔索引

示例代码：

# 布尔索引
ser_bool = ser_obj > 2
print(ser_bool)
print(ser_obj[ser_bool])
 
print(ser_obj[ser_obj > 2])

运行结果：

a    False
b    False
c    False
d     True
e     True
dtype: bool
d    3
e    4
dtype: int64
d    3
e    4
dtype: int64

DataFrame索引

1. columns 指定列索引名

示例代码：

import numpy as np
 
df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd'])
print(df_obj.head())

运行结果：

          a         b         c         d
0 -0.241678  0.621589  0.843546 -0.383105
1 -0.526918 -0.485325  1.124420 -0.653144
2 -1.074163  0.939324 -0.309822 -0.209149
3 -0.716816  1.844654 -2.123637 -1.323484
4  0.368212 -0.910324  0.064703  0.486016

2. 列索引

df_obj[[‘label’]]

示例代码：

# 列索引
print(df_obj['a']) # 返回Series类型
print(type(df_obj['a'])) # 返回DataFrame类型
 
df_obj2 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4))
print(df_obj2[[0]]) # 返回DataFrame类型
print(type(df_obj2[[0]])) # 返回DataFrame类型

运行结果：

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>
 
          0
0  0.893045
1  0.192732
2 -0.380107
3  0.711755
4 -0.698903
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

3. 不连续索引

df_obj[[‘label1’, ‘label2’]]

示例代码：

# 不连续索引
print(df_obj[['a','c']])
print(df_obj2[[1, 3]])

运行结果：

          a         c
0 -0.241678  0.843546
1 -0.526918  1.124420
2 -1.074163 -0.309822
3 -0.716816 -2.123637
4  0.368212  0.064703
          1         3
0  0.621589 -0.383105
1 -0.485325 -0.653144
2  0.939324 -0.209149
3  1.844654 -1.323484
4 -0.910324  0.486016

高级索引：标签、位置和混合

Pandas的高级索引有3种

1. loc 标签索引

DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片

loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名

示例代码：

# 标签索引 loc
# Series
print(ser_obj['b':'d'])
print(ser_obj.loc['b':'d'])
 
# DataFrame
print(df_obj['a'])
 
# 第一个参数索引行，第二个参数是列
print(df_obj.loc[0:2, 'a'])

运行结果：

b    1
c    2
d    3
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64
 
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

2. iloc 位置索引

作用和loc一样，不过是基于索引编号来索引

示例代码：

# 整型位置索引 iloc
# Series
print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj.iloc[1:3])
 
# DataFrame
print(df_obj.iloc[0:2, 0]) # 注意和df_obj.loc[0:2, 'a']的区别

运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64
 
0   -0.241678
1   -0.526918
Name: a, dtype: float64

3. ix 标签与位置混合索引

ix是以上二者的综合，既可以使用索引编号，又可以使用自定义索引，要视情况不同来使用，

如果索引既有数字又有英文，那么这种方式是不建议使用的，容易导致定位的混乱。

示例代码：

# 混合索引 ix
# Series
print(ser_obj.ix[1:3])
print(ser_obj.ix['b':'c'])
 
# DataFrame
print(df_obj.loc[0:2, 'a'])
print(df_obj.ix[0:2, 0])

运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64
 
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

注意

DataFrame索引操作，可将其看作ndarray的索引操作

标签的切片索引是包含末尾位置的

4.Pandas的对齐运算

是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN

Series的对齐运算

1. Series 按行、索引对齐

示例代码：

s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10))
s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5))
 
print('s1: ' )
print(s1)
 
print('') 
 
print('s2: ')
print(s2)

运行结果：

s1:
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64
 
s2:
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

2. Series的对齐运算

示例代码：

# Series 对齐运算
s1 + s2

运行结果：

0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5     NaN
6     NaN
7     NaN
8     NaN
9     NaN
dtype: float64

DataFrame的对齐运算

1.DataFrame按行、列索引对齐

示例代码：

df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,2)), columns = ['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,3)), columns = ['a', 'b', 'c'])
 
print('df1: ')
print(df1)
 
print('')
print('df2: ')
print(df2)

运行结果：

df1:
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0
 
df2:
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

2. DataFrame的对齐运算

示例代码：

# DataFrame对齐操作
df1 + df2

运行结果：

     a    b   c
0  2.0  2.0 NaN
1  2.0  2.0 NaN
2  NaN  NaN NaN

填充未对齐的数据进行运算

1. fill_value

使用add, sub, div, mul的同时，

通过fill_value指定填充值，未对齐的数据将和填充值做运算

示例代码：

print(s1)
print(s2)
s1.add(s2, fill_value = -1)
 
print(df1)
print(df2)
df1.sub(df2, fill_value = 2.)

运行结果：

# print(s1)
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64
 
# print(s2)
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64
 
# s1.add(s2, fill_value = -1)
0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5    14.0
6    15.0
7    16.0
8    17.0
9    18.0
dtype: float64
 
# print(df1)
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0
 
# print(df2)
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0
 
# df1.sub(df2, fill_value = 2.)
     a    b    c
0  0.0  0.0  1.0
1  0.0  0.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0