第10章 Pandas基础


Python有了NumPy的Pandas,用Python处理数据就像使用Exel或SQL一样简单方便。
Pandas是基于NumPy的Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。可以把 Pandas 看作是 Python版的Excel或Table。Pandas 有两种数据结构:
Series和DataFrame,Pandas经过几个版本的更新,目前已经成为数据清洗、处理和分析的不二选择。
本章主要介绍Pandas的两个数据结构:
Serial简介
DataFrame简介

10.1 问题:Pandas有哪些优势?

科学计算方面NumPy是优势,但NumPy中没有标签,数据清理、数据处理就不是其强项了。而DataFrame有标签,就像SQL中的表一样,所以在数据处理方面DataFrame就更胜一筹了,具体包含以下几方面:
(1)读取数据方面
Pandas提供强大的IO读取工具,csv格式、Excel文件、数据库等都可以非常简便地读取,对于大数据,pandas也支持大文件的分块读取。
(2)在数据清洗方面
面对数据集,我们遇到最多的情况就是存在缺失值,Pandas把各种类型数据类型的缺失值统一称为NaN,Pandas提供许多方便快捷的方法来处理这些缺失值NaN。
(3)分析建模阶段
在分析建模阶段,Pandas自动且明确的数据对齐特性,非常方便地使新的对象可以正确地与一组标签对齐,由此,Pandas就可以非常方便地将数据集进行拆分-重组操作。
(4)结果可视化方面
结果展示方面,我们都知道Matplotlib是个数据视图化的好工具,Pandas与Matplotlib搭配,不用复杂的代码,就可以生成多种多样的数据视图。

10.2 Pandas数据结构

Pandas中两个最常用的对象是Series和DataFrame。使用pandas前,需导入以下内容:

Pandas主要采用Series和DataFrame两种数据结构。Series是一种类似一维数据的数据结构,由数据(values)及索引(indexs)组成,而DataFrame是一个表格型的数据结构,它有一组序列,每列的数据可以为不同类型(NumPy数据组中数据要求为相同类型),它既有行索引,也有列索引。

图10-1 DataFrame结构

10.3 Series

上章节我们介绍了多维数组(ndarray),当然,它也包括一维数组,Series类似一维数组,为啥还要介绍Series呢?或Series有哪些特点?
Series一个最大特点就是可以使用标签索引,序列及ndarray也有索引,但都是位置索引或整数索引,这种索引有很多局限性,如根据某个有意义标签找对应值,切片时采用类似[2:3]的方法,只能取索引为2这个元素等等,无法精确定位。
Series的标签索引(它位置索引自然保留)使用起来就方便多了,且定位也更精确,不会产生歧义。以下通过实例来说明。
(1)使用Series

0 1
1 3
2 6
3 -1
4 2
5 8
dtype: int64
(2)使用Series的索引

a 1
c 3
d 6
e -1
b 2
g 8
dtype: int64
(3)根据索引找对应值

10.4 DataFrame

DataFrame除了索引有位置索引也有标签索引,而且其数据组织方式与MySQL的表极为相似,除了形式相似,很多操作也类似,这就给操作DataFrame带来极大方便。这些是DataFrame特色的一小部分,它还有比数据库表更强大的功能,如强大统计、可视化等等。
DataFrame有几个要素:index、columns、values等,columns就像数据库表的列表,index是索引,values就是值。

图10-2 DataFrame结果

10.4.1 生成DataFrame

生成DataFrame有很多,比较常用的有导入等长列表、字典、numpy数组、数据文件等。

10.4.2 获取数据

获取DataFrame结构中数据可以采用obj[]操作、obj.iloc[]、obj.loc[]等命令。
(1)使用obj[]来获取列或行

(2)使用obj.loc[] 或obj.iloc[]获取行或列数据。
loc通过行标签获取行数据,iloc通过行号获取行数据。
loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end.
iloc 在index的位置上进行索引,不包括end.
这两者的主要区别可参考如下示例:

【说明】
除使用iloc及loc外,早期版本还有ix格式。pandas0.20.0及以上版本,ix已经丢弃,请尽量使用loc和iloc;

10.4.3 修改数据

我们可以像操作数据库表一样操作DataFrame,删除数据、插入数据、修改字段名、索引名、修改数据等,以下通过一些实例来说明。

图10-3 数据结构

10.4.4 汇总统计

Pandas有一组常用的统计方法,可以根据不同轴方向进行统计,当然也可按不同的列或行进行统计,非常方便。
常用的统计方法有:
表10-1 Pandas统计方法

以下通过实例来说明这些方法的使用
(1)把csv数据导入pandas

(2)查看df的统计信息

【说明】
var:表示方差: σ^2=∑▒〖(X-μ)〗^2/N (10.1)
即各项-均值的平方求和后再除以N 。
std:表示标准差,是var的平方根。

10.4.5选择部分列

这里选择学生代码、课程代码、课程名称、程程成绩,注册日期等字段

10.4.6删除重复数据

如果有重复数据(对df1的所有列),则删除最后一条记录。

10.4.7补充缺省值

(1)用指定值补充NaN值
这里要求把stat_date的缺省值(NaN)改为'2018-09-01'

(2)可视化,并在图形上标准数据

结果为:

导入一些库及支持中文的库

画图

运行结果


图10-4 可视化结果

10.4.8从MySQL中获取数据

(1)从MySQL数据库中获取学生基本信息表
Python连接MySQL数据库是通过pymysql这个桥梁,这个Python的第三方库,需要安装,安装命令如下:

以下是从数据库获取学习具体代码:

(2)查看df_info前3行数据

(3)选择前两个字段

(4)df2 与df_info1 根据字段stud_code 进行内关联

(5)对df3 根据字段stud_code,sub_code进行分组,并求平均每个同学各科的平均成绩。

【备注】
如果需要合计各同学的成绩,可用如下语句。

(6)选择数学分析课程,并根据成绩进行降序。

(7)取前5名

注:DataFrame数据结构的函数或方法有很多,大家可以通过df.[Tab键]方式查看,具体命令的使用方法,如df.count(),可以在Ipython命令行下输入:?df.count() 查看具体使用,退出帮助界面,按q即可。

10.4.9把pandas数据写入excel

把pandas数据写入excel中的sheet中

10.4.10 应用函数及映射

我们知道数据库中有很多函数可用作用于表中元素,DataFrame也可将函数(内置或自定义)应用到各列或行上,而且非常方便和简洁,具体可用通过DataFrame的apply,使或applymap或map,也可以作用到元素级。以下通过实例说明具体使用。

10.4.11 时间序列

pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳(时间点)(通常以python字符串或datetime对象表示)为索引的Series:

索引为日期的DataFrame数据的索引、选取以及子集构造

10.4.12 数据离散化

如何离散化连续性数据?在一般开发语言中,可以通过控制语句来实现,但如果分类较多时,这种方法不但繁琐,效率也比较低。在Pandas中是否有更好方法?如果有,又该如何实现呢?
pandas有现成方法,如cut或qcut等,不需要编写代码,至于如何使用还是通过实例来说明。

现在需要对age字段进行离散化, 划分为(20,30],(30,40],(40,50].

10.4.13 交叉表

我们平常看到的数据格式大多像数据库中的表,如购买图书的基本信息:
表10-2 客户购买图书信息

这样的数据比较规范,比较适合于一般的统计分析。但如果我们想查看客户购买各种书的统计信息,就需要把以上数据转换为如下格式:
表10-3 客户购买图书的对应关系

我们观察一下不难发现,把表10-3中书代码列旋转为行就得到表2数据。如何实现行列的互换呢?编码能实现,但比较麻烦,还好,pandas提供了现成的方法或函数,如stack、unstack、pivot_table函数等。以下以pivot_table为例说明具体实现。

实现行列互换,把书代码列转换为行或索引

10.5 后续思考

(1)生成一个类似下例的DataFrame,C,D两列为随机数,可以与下表中数据不一致。

(2)求第(1)题的DataFrame中,C列的平均值,最大值。
(3)从第(1)题的dataframe中得到如下结果:

10.6 小结

本章介绍了Pandas的两个数据类型:Series和DataFrame。Series 是一种一维的数据类型,其中的每个元素都有各自的标签。DataFrame 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的Dataframe可以储存许多不同类型的数据,并且每个轴都有标签,可以把它当作一个Series 的字典。Pandas在数据清理、数据处理、数据可视化等方面有比较明显优势。

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