Python大數據處理模塊Pandas

時間 2019-11-17

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Python大數據處理模塊Pandas

【這篇轉載自CSDNchengxuyuanyonghu的博客：http://blog.csdn.net/chengxuyuanyonghu/article/details/54956207】

目錄
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讀取數據
索引
選擇數據
簡單運算
import pandas as pd

一建立對象
二查看數據
三選擇
四缺失值處理
五相關操做
六合併
七分組
八 Reshaping
九時間序列
十 Categorical
十一畫圖
十二導入和保存數據

Pandas使用一個二維的數據結構DataFrame來表示表格式的數據，相比較於Numpy，Pandas能夠存儲混合的數據結構，同時使用NaN來表示缺失的數據，而不用像Numpy同樣要手工處理缺失的數據，而且Pandas使用軸標籤來表示行和列python

一、文件讀取
首先將用到的pandas和numpy加載進來
import pandas as pd
import numpy as np
讀取數據：
#csv和xlsx分別用read_csv和read_xlsx，下面以csv爲例git

df=pd.read_csv('f:\1024.csv') github

二、查看數據

df.head()

#默認出5行，括號裏能夠填其餘數據

三、查看數據類型

df.dtypes

四、利用現有數據生成一列新數據

好比：max_time和min_time是現有的兩列，如今業務須要生成一列gs，gs=max_time-min_time

df.['gs']=df.['max_time']-['min_time']

#查看是否成功

df.head()

五、查看基本統計量

df.describe(include='all') # all表明須要將全部列都列出

一般來講，數據是CSV格式，就算不是，至少也能夠轉換成CSV格式。在Python中，咱們的操做以下：web

import pandas as pd算法

# Reading data locallyapi

df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')數組

# Reading data from web數據結構

data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"dom

df = pd.read_csv(data_url)

爲了讀取本地CSV文件，咱們須要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。

其中的read_csv函數可以讀取本地和web數據。

# Head of the data

print df.head()

# OUTPUT

Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga

0 1243 2934 148 3300 10553

1 4158 9235 4287 8063 35257

2 1787 1922 1955 1074 4544

3 17152 14501 3536 19607 31687

4 1266 2385 2530 3315 8520

# Tail of the data

print df.tail()

# OUTPUT

Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga

74 2505 20878 3519 19737 16513

75 60303 40065 7062 19422 61808

76 6311 6756 3561 15910 23349

77 13345 38902 2583 11096 68663

78 2623 18264 3745 16787 16900

上述操做等價於經過print(head(df))來打印數據的前6行，以及經過print(tail(df))來打印數據的後6行。

固然Python中，默認打印是5行，而R則是6行。所以R的代碼head(df, n = 10)，

在Python中就是df.head(n = 10)，打印數據尾部也是一樣道理。

在Python中，咱們則使用columns和index屬性來提取，以下：

# Extracting column names

print df.columns

# OUTPUT

Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')

# Extracting row names or the index

print df.index

# OUTPUT

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], dtype='int64')

數據轉置使用T方法，

# Transpose data

print df.T

# OUTPUT

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Abra 1243 4158 1787 17152 1266 5576 927 21540 1039 5424

Apayao 2934 9235 1922 14501 2385 7452 1099 17038 1382 10588

Benguet 148 4287 1955 3536 2530 771 2796 2463 2592 1064

Ifugao 3300 8063 1074 19607 3315 13134 5134 14226 6842 13828

Kalinga 10553 35257 4544 31687 8520 28252 3106 36238 4973 40140

... 69 70 71 72 73 74 75 76 77

Abra ... 12763 2470 59094 6209 13316 2505 60303 6311 13345

Apayao ... 37625 19532 35126 6335 38613 20878 40065 6756 38902

Benguet ... 2354 4045 5987 3530 2585 3519 7062 3561 2583

Ifugao ... 9838 17125 18940 15560 7746 19737 19422 15910 11096

Kalinga ... 65782 15279 52437 24385 66148 16513 61808 23349 68663

Abra 2623

Apayao 18264

Benguet 3745

Ifugao 16787

Kalinga 16900

其餘變換，例如排序就是用sort屬性。如今咱們提取特定的某列數據。

Python中，可使用iloc或者ix屬性。可是我更喜歡用ix，由於它更穩定一些。假設咱們需數據第一列的前5行，咱們有：

print df.ix[:, 0].head()

# OUTPUT

0 1243

1 4158

2 1787

3 17152

4 1266

Name: Abra, dtype: int64

順便提一下，Python的索引是從0開始而非1。爲了取出從11到20行的前3列數據，咱們有：

print df.ix[10:20, 0:3]

# OUTPUT

Abra Apayao Benguet

10 981 1311 2560

11 27366 15093 3039

12 1100 1701 2382

13 7212 11001 1088

14 1048 1427 2847

15 25679 15661 2942

16 1055 2191 2119

17 5437 6461 734

18 1029 1183 2302

19 23710 12222 2598

20 1091 2343 2654

上述命令至關於df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。

爲了捨棄數據中的列，這裏是列1(Apayao)和列2(Benguet)，咱們使用drop屬性，以下：

print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()

# OUTPUT

Abra Ifugao Kalinga

0 1243 3300 10553

1 4158 8063 35257

2 1787 1074 4544

3 17152 19607 31687

4 1266 3315 8520

axis 參數告訴函數到底捨棄列仍是行。若是axis等於0，那麼就捨棄行。

統計描述

下一步就是經過describe屬性，對數據的統計特性進行描述：

print df.describe()

# OUTPUT

Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga

count 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000

mean 12874.379747 16860.645570 3237.392405 12414.620253 30446.417722

std 16746.466945 15448.153794 1588.536429 5034.282019 22245.707692

min 927.000000 401.000000 148.000000 1074.000000 2346.000000

25% 1524.000000 3435.500000 2328.000000 8205.000000 8601.500000

50% 5790.000000 10588.000000 3202.000000 13044.000000 24494.000000

75% 13330.500000 33289.000000 3918.500000 16099.500000 52510.500000

max 60303.000000 54625.000000 8813.000000 21031.000000 68663.000000

Python有一個很好的統計推斷包。那就是scipy裏面的stats。ttest_1samp實現了單樣本t檢驗。所以，若是咱們想檢驗數據Abra列的稻穀產量均值，經過零假設，這裏咱們假定整體稻穀產量均值爲15000，咱們有：

from scipy import stats as ss

# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)

# OUTPUT

(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

返回下述值組成的元祖：

t : 浮點或數組類型

t統計量

prob : 浮點或數組類型

two-tailed p-value 雙側機率值

經過上面的輸出，看到p值是0.267遠大於α等於0.05，所以沒有充分的證聽說平均稻穀產量不是150000。將這個檢驗應用到全部的變量，一樣假設均值爲15000，咱們有：

print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

# OUTPUT

(array([ -1.12817385, 1.07053437, -65.81425599, -4.564575 , 6.17156198]),

array([ 2.62704721e-01, 2.87680340e-01, 4.15643528e-70,

1.83764399e-05, 2.82461897e-08]))

第一個數組是t統計量，第二個數組則是相應的p值。

可視化

Python中有許多可視化模塊，最流行的當屬matpalotlib庫。稍加說起，咱們也可選擇bokeh和seaborn模塊。以前的博文中，我已經說明了matplotlib庫中的盒須圖模塊功能。

# Import the module for plotting

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show(df.plot(kind = 'box'))

如今，咱們能夠用pandas模塊中集成R的ggplot主題來美化圖表。要使用ggplot，咱們只須要在上述代碼中多加一行，

import matplotlib.pyplot as plt

pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2

df.plot(kind = 'box')

# Import the seaborn library

import seaborn as sns

# Do the boxplot

plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

m = np.zeros((rep, 4))

for i in range(rep):

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

xbar = np.mean(norm)

low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

if (mu > low) & (mu < up):

rem = 1

else:

rem = 0

m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

xbar = norm.mean(1)

low = xbar - scaled_crit

up = xbar + scaled_crit

rem = (mu > low) & (mu < up)

m = np.c_[xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

讀取數據

Pandas使用函數read_csv()來讀取csv文件

import pandas

food_info = ('food_info.csv')
print(type(food_info))

# 輸出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 可見讀取後變成一個DataFrame變量

該文件的內容以下：

使用函數head( m )來讀取前m條數據，若是沒有參數m，默認讀取前五條數據

first_rows = food_info.head()

first_rows = food_info.head(3)

因爲DataFrame包含了不少的行和列，

Pandas使用省略號（...）來代替顯示所有的行和列，可使用colums屬性來顯示所有的列名

print(food_info.columns)

# 輸出：輸出所有的列名，而不是用省略號代替

Index(['NDB_No', 'Shrt_Desc', 'Water_(g)', 'Energ_Kcal', 'Protein_(g)', 'Lipid_Tot_(g)', 'Ash_(g)', 'Carbohydrt_(g)', 'Fiber_TD_(g)', 'Sugar_Tot_(g)', 'Calcium_(mg)', 'Iron_(mg)', 'Magnesium_(mg)', 'Phosphorus_(mg)', 'Potassium_(mg)', 'Sodium_(mg)', 'Zinc_(mg)', 'Copper_(mg)', 'Manganese_(mg)', 'Selenium_(mcg)', 'Vit_C_(mg)', 'Thiamin_(mg)', 'Riboflavin_(mg)', 'Niacin_(mg)', 'Vit_B6_(mg)', 'Vit_B12_(mcg)', 'Vit_A_IU', 'Vit_A_RAE', 'Vit_E_(mg)', 'Vit_D_mcg', 'Vit_D_IU', 'Vit_K_(mcg)', 'FA_Sat_(g)', 'FA_Mono_(g)', 'FA_Poly_(g)', 'Cholestrl_(mg)'], dtype='object')

可使用tolist()函數轉化爲list

food_info.columns.tolist()

與Numpy同樣，用shape屬性來顯示數據的格式

dimensions = food_info.shapeprint(dimensions)
print(dimensions)

輸出：(8618,36) ，

其中dimensions[0]爲8618，dimensions[1]爲36

與Numpy同樣，用dtype屬性來顯示數據類型，Pandas主要有如下幾種dtype：

object -- 表明了字符串類型
int -- 表明了整型
float -- 表明了浮點數類型
datetime -- 表明了時間類型
bool -- 表明了布爾類型

當讀取了一個文件以後，Pandas會經過分析值來推測每一列的數據類型

print()

輸出：每一列對應的數據類型

NDB_No int64

Shrt_Desc object

Water_(g) float64

Energ_Kcal int64

Protein_(g) float64

...

索引

讀取了文件後，Pandas會把文件的一行做爲列的索引標籤，使用行數字做爲行的索引標籤

注意，行標籤是從數字0開始的

Pandas使用Series數據結構來表示一行或一列的數據，相似於Numpy使用向量來表示數據。Numpy只能使用數字來索引，而Series可使用非數字來索引數據，當你選擇返回一行數據的時候，Series並不只僅返回該行的數據，同時還有每一列的標籤的名字。

譬如要返回文件的第一行數據，Numpy就會返回一個列表（但你可能不知道每個數字究竟表明了什麼）

而Pandas則會同時把每一列的標籤名返回（此時就很清楚數據的意思了）

選擇數據

Pandas使用loc[]方法來選擇行的數據

# 選擇單行數據：

food_info.loc[0]   # 選擇行標號爲0的數據，即第一行數據
food_info.loc[6]   # 選擇行標號爲6的數據，即第七行數據

# 選擇多行數據：

food_info.loc[3:6] # 使用了切片，注意：因爲這裏使用loc[]函數，因此返回的是行標號爲3，4，5，6的數據，與python的切片不一樣的是這裏會返回最後的標號表明的數據，但也可使用python的切片方法：food_info[3:7]

food_info.loc[[2,5,10]] # 返回行標號爲2，5，10三行數據

練習：返回文件的最後五行

方法一：

length = food_info.shape[0]

last_rows = food_info.loc[length-5:length-1]

方法二：

num_rows = food_info.shape[0]

last_rows = food_info[num_rows-5:num_rows]

Pandas直接把列名稱填充就能返回該列的數據

ndb_col = food_info["NDB_No"] # 返回列名稱爲NDB_No的那一列的數據

zinc_copper = food_info[["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]] # 返回兩列數據

簡單運算

如今要按照以下公式計算全部食物的健康程度，並按照降序的方式排列結果：

Score=2×(Protein_(g))−0.75×(Lipid_Tot_(g))

對DataFrame中的某一列數據進行算術運算，實際上是對該列中的全部元素進行逐一的運算，譬如：

water_energy = food_info["Water_(g)"] * food_info["Energ_Kcal"]

原理：

因爲每一列的數據跨度太大，有的數據是從0到100000，而有的數據是從0到10，因此爲了儘可能減小數據尺度對運算結果的影響，採起最簡單的方法來規範化數據，那就是將每一個數值都除以該列的最大值，從而使全部數據都處於0和1之間。其中max()函數用來獲取該列的最大值.

food_info['Normalized_Protein'] = food_info['Protein_(g)'] / food_info['Protein_(g)'].max()

food_info['Normalized_Fat'] = food_info['Lipid_Tot_(g)'] / food_info['Lipid_Tot_(g)'].max()

food_info['Norm_Nutr_Index'] = food_info["Normalized_Protein"] * 2 - food_info["Normalized_Fat"] * 0.75

注意：上面的兩個語句已經在原來的DataFrame中添加了三列，列名分別爲Normalized_Protein和Normalized_Fat，Norm_Nutr_Index。只須要使用中括號和賦值符就能添加新列，相似於字典

對DataFrame的某一列數據排序，只須要使用函數sort()便可

food_info.sort("Sodium_(mg)") # 函數參數爲列名，默認是按照升序排序，同時返回一個新的

DataFramefood_info.sort("Norm_Nutr_Index", inplace=True, ascending=False ) 

# 經過inplace參數來控制在原表排序，而不是返回一個新的對象；ascending參數用來控制是否升序排序

`import pandas as pd`

`read_csv()`

讀寫csv數據

df = pd.read_csv(path): 讀入csv文件，造成一個數據框(data.frame)

df = pd.read_csv(path, header=None) 不要把第一行做爲header

`to_csv()`

* 注意，默認會將第一行做爲header，而且默認會添加index，因此不須要的話須要手動禁用 *

df.to_csv(path, header=False, index=False)

數據框操做

df.head(1) 讀取頭幾條數據

df.tail(1) 讀取後幾條數據

df[‘date’] 獲取數據框的date列

df.head(1)[‘date’] 獲取第一行的date列

df.head(1)[‘date’][0] 獲取第一行的date列的元素值

sum(df[‘ability’]) 計算整個列的和

df[df[‘date’] == ‘20161111’] 獲取符合這個條件的行

df[df[‘date’] == ‘20161111’].index[0] 獲取符合這個條件的行的行索引的值

df.iloc[1] 獲取第二行

df.iloc[1][‘test2’] 獲取第二行的test2值

10 mins to pandas
df.index 獲取行的索引

df.index[0] 獲取第一個行索引

df.index[-1] 獲取最後一個行索引,只是獲取索引值

df.columns 獲取列標籤

df[0:2] 獲取第1到第2行，從0開始，不包含末端

df.loc[1] 獲取第二行

df.loc[:,’test1’] 獲取test1的那一列,這個冒號的意思是全部行，逗號表示行與列的區分

df.loc[:,[‘test1’,’test2’]] 獲取test1列和test2列的數據

df.loc[1,[‘test1’,’test2’]] 獲取第二行的test1和test2列的數據

df.at[1,’test1’] 表示取第二行，test1列的數據，和上面的方法相似

df.iloc[0] 獲取第一行

df.iloc[0:2,0:2] 獲取前兩行前兩列的數據

df.iloc[[1,2,4],[0,2]] 獲取第1，2，4行中的0，2列的數據

(df[2] > 1).any() 對於Series應用any()方法來判斷是否有符合條件的

1、建立對象

能夠經過 Data Structure Intro Setion 來查看有關該節內容的詳細信息。

一、能夠經過傳遞一個list對象來建立一個Series，pandas會默認建立整型索引：

二、經過傳遞一個numpy array，時間索引以及列標籤來建立一個DataFrame：

三、經過傳遞一個可以被轉換成相似序列結構的字典對象來建立一個DataFrame：

四、查看不一樣列的數據類型：

五、若是你使用的是IPython，使用Tab自動補全功能會自動識別全部的屬性以及自定義的列，下圖中是全部可以被自動識別的屬性的一個子集：

2、查看數據

詳情請參閱：Basics Section

一、 查看frame中頭部和尾部的行：

二、 顯示索引、列和底層的numpy數據：

三、 describe()函數對於數據的快速統計彙總：

四、對數據的轉置：

五、按軸進行排序

六、按值進行排序

3、選擇

雖然標準的Python/Numpy的選擇和設置表達式都可以直接派上用場，可是做爲工程使用的代碼，咱們推薦使用通過優化的pandas數據訪問方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix詳情請參閱Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。

l 獲取

一、選擇一個單獨的列，這將會返回一個Series，等同於df.A：

二、經過[]進行選擇，這將會對行進行切片

l 經過標籤選擇

一、使用標籤來獲取一個交叉的區域

二、經過標籤來在多個軸上進行選擇

三、標籤切片

四、對於返回的對象進行維度縮減

五、獲取一個標量

六、快速訪問一個標量（與上一個方法等價）

l 經過位置選擇

一、經過傳遞數值進行位置選擇（選擇的是行）