數據分析三劍客之pandas

時間 2019-12-14

標籤數據分析劍客 pandas 简体版

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數據分析三劍客之pandas

引入

前面一篇文章咱們介紹了numpy，但numpy的特長並非在於數據處理，而是在它能很是方便地實現科學計算，因此咱們平常對數據進行處理時用的numpy狀況並非不少，咱們須要處理的數據通常都是帶有列標籤和index索引的，而numpy並不支持這些，這時咱們就須要pandas上場啦！html

WHAT?

Pandas是基於Numpy構建的庫，在數據處理方面能夠把它理解爲numpy增強版，同時Pandas也是一項開源項目。不一樣於numpy的是，pandas擁有種數據結構：Series和DataFrame：python

下面咱們就來生成一個簡單的series對象來方便理解：git

In [1]: from pandas import Series,DataFrame
In [2]: import pandas as pd
In [3]: data = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
In [4]: data
Out[4]:
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

Series是一種相似一維數組的數據結構，由一組數據和與之相關的index組成，這個結構一看彷佛與dict字典差很少，咱們知道字典是一種無序的數據結構，而pandas中的Series的數據結構不同，它至關於定長有序的字典，而且它的index和value之間是獨立的，二者的索引仍是有區別的，Series的index是可變的，而dict字典的key值是不可變的。github

下面照例生成一個簡單的DataFrame對象：數據庫

In [8]: data = {'a':[1,2,3],'b':['we','you','they'],'c':['btc','eos','ae']}
In [9]: df = DataFrame(data)
In [10]: df
Out[10]:
   a     b    c
0  1    we  btc
1  2   you  eos
2  3  they   ae

DataFrame這種數據結構咱們能夠把它看做是一張二維表，DataFrame長得跟咱們平時使用的Excel表格差很少，DataFrame的橫行稱爲columns，豎列和Series同樣稱爲index，DataFrame每一列能夠是不一樣類型的值集合，因此DataFrame你也能夠把它視爲不一樣數據類型同一index的Series集合。數組

WHY?

科學計算方面numpy是優點，但在數據處理方面DataFrame就更勝一籌了，事實上DataFrame已經覆蓋了一部分的數據操做了，對於數據挖掘來講，工做可大概分爲讀取數據-數據清洗-分析建模-結果展現：數據結構

先說說讀取數據，Pandas提供強大的IO讀取工具，csv格式、Excel文件、數據庫等均可以很是簡便地讀取，對於大數據，pandas也支持大文件的分塊讀取；工具

接下來就是數據清洗，面對數據集，咱們遇到最多的狀況就是存在缺失值，Pandas把各類類型數據類型的缺失值統一稱爲NaN（這裏要多說幾句，None==None這個結果是true，但np.nan==np.nan這個結果是false，NaN在官方文檔中定義的是float類型，有關於NaN和None的區別以及使用，有位博主已經作好整理：None vs NaN）,Pandas提供許多方便快捷的方法來處理這些缺失值NaN。post

最重要的分析建模階段，Pandas自動且明確的數據對齊特性，很是方便地使新的對象能夠正確地與一組標籤對齊，有了這個特性，Pandas就能夠很是方便地將數據集進行拆分-重組操做。大數據

最後就是結果展現階段了，咱們都知道Matplotlib是個數據視圖化的好工具，Pandas與Matplotlib搭配，不用複雜的代碼，就能夠生成多種多樣的數據視圖。

HOW？

Series

Series的兩種生成方式：

In [19]: data = Series([222,'btc',234,'eos'])
In [20]: data
Out[20]:
0    222
1    btc
2    234
3    eos
dtype: object

雖然咱們在生成的時候沒有設置index值，但Series仍是會自動幫咱們生成index，這種方式生成的Series結構跟list列表差很少，能夠把這種形式的Series理解爲豎起來的list列表。

In [21]: data = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
In [22]: data
Out[22]:
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

這種形式的Series能夠理解爲numpy的array外面披了一件index的馬甲，因此array的相關操做，Series一樣也是支持的。結構很是類似的dict字典一樣也是能夠轉化爲Series格式的：

In [29]: dic = {'a':1,'b':2,'c':'as'}
In [30]: dicSeries = Series(dic)

查看Series的相關信息：

In [32]: data.index
Out[32]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

In [33]: data.values
Out[33]: array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)

In [35]: 'a' in data    #in方法默認判斷的是index值
Out[35]: True

Series的NaN生成：

In [46]: index1 = [ 'a','b','c','d']
In [47]: dic = {'b':1,'c':1,'d':1}
In [48]: data2 = Series(dic,index=index1)
In [49]: data2
Out[49]:
a    NaN
b    1.0
c    1.0
d    1.0
dtype: float64

從這裏咱們能夠看出Series的生成依據的是index值，index‘a’在字典dic的key中並不存在，Series天然也找不到’a’的對應value值，這種狀況下Pandas就會自動生成NaN(not a number)來填補缺失值，這裏還有個有趣的現象，本來dtype是int類型，生成NaN後就變成了float類型了，由於NaN的官方定義就是float類型。

NaN的相關查詢：

In [58]: data2.isnull()
Out[58]:
a     True
b    False
c    False
d    False
dtype: bool

In [59]: data2.notnull()
Out[59]:
a    False
b     True
c     True
d     True
dtype: bool

In [60]: data2[data2.isnull()==True]    #嵌套查詢NaN
Out[60]:
a   NaN
dtype: float64

In [64]: data2.count()    #統計非NaN個數
Out[64]: 3

切記切記，查詢NaN值切記不要使用np.nan==np.nan這種形式來做爲判斷條件，結果永遠是False，==是用做值判斷的，而NaN並無值，若是你不想使用上方的判斷方法，你可使用is做爲判斷方法，is是對象引用判斷，np.nan is np.nan，結果就是你要的True。

Series自動對齊：

In [72]: data1
Out[72]:
a      1
asd    1
b      1
dtype: int64

In [73]: data
Out[73]:
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

In [74]: data+data1
Out[74]:
a      2.0
asd    NaN
b      3.0
c      NaN
d      NaN
dtype: float64

從上面兩個Series中不難看出各自的index所處位置並不徹底相同，這時Series的自動對齊特性就發揮做用了，在算術運算中，Series會自動尋找匹配的index值進行運算，若是index不存在匹配則自動賦予NaN,值得注意的是，任何數+NaN=NaN,你能夠把NaN理解爲吸取一切的黑洞。

Series的name屬性：

In [84]: data.index.name = 'abc'
In [85]: data.name = 'test'
In [86]: data
Out[86]:
abc
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: test, dtype: int64

Series對象自己及其索引index都有一個name屬性，name屬性主要發揮做用是在DataFrame中，當咱們把一個Series對象放進DataFrame中，新的列將根據咱們的name屬性對該列進行命名，若是咱們沒有給Series命名，DataFrame則會自動幫咱們命名爲0。

DataFrame

DataFrame的生成：

In [87]:  data = {'name': ['BTC', 'ETH', 'EOS'], 'price':[50000, 4000, 150]}
In [88]: data = DataFrame(data)
In [89]: data
Out[89]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
2  EOS    150

DataFrame的生成與Series差很少，你能夠本身指定index，也可不指定，DataFrame會自動幫你補上。

查看DataFrame的相關信息：

In [95]: data.index
Out[95]: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

In [96]: data.values
Out[96]:
array([['BTC', 50000],
       ['ETH', 4000],
       ['EOS', 150]], dtype=object)

In [97]: data.columns    #DataFrame的列標籤
Out[97]: Index(['name', 'price'], dtype='object')

DataFrame的索引：

In [92]: data.name
Out[92]:
0    BTC
1    ETH
2    EOS
Name: name, dtype: object

In [93]: data['name']
Out[93]:
0    BTC
1    ETH
2    EOS
Name: name, dtype: object

In [94]: data.iloc[1]    #loc['name']查詢的是行標籤
Out[94]:
name      ETH
price    4000
Name: 1, dtype: object

其實行索引，除了iloc，loc還有個ix，ix既能夠進行行標籤索引，也能夠進行行號索引，但這也大大增長了它的不肯定性，有時會出現一些奇怪的問題，因此pandas在0.20.0版本的時候就把ix給棄用了。

DataFrame的經常使用操做

簡單地增長行、列：

In [105]: data['type'] = 'token'    #增長列

In [106]: data
Out[106]:
  name  price   type
0  BTC  50000  token
1  ETH   4000  token
2  EOS    150  token
In [109]: data.loc['3'] = ['ae',200,'token']    #增長行

In [110]: data
Out[110]:
  name  price   type
0  BTC  50000  token
1  ETH   4000  token
2  EOS    150  token
3   ae    200  token

刪除行、列操做：

In [117]: del data['type']    #刪除列

In [118]: data
Out[118]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
2  EOS    150
3   ae    200
In [120]: data.drop([2])    #刪除行
Out[120]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
3   ae    200

In [121]: data
Out[121]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
2  EOS    150
3   ae    200

這裏須要注意的是，使用drop（）方法返回的是Copy而不是視圖，要想真正在原數據裏刪除行，就要設置*inplace=True*：

In [125]: data.drop([2],inplace=True)

In [126]: data
Out[126]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
3   ae    200

設置某一列爲index:

In [131]: data.set_index(['name'],inplace=True)

In [132]: data
Out[132]:
      price
name
BTC   50000
ETH    4000
ae      200

In [133]: data.reset_index(inplace=True)    #將index返回回dataframe中

In [134]: data
Out[134]:
  name  price
0  BTC  50000
1  ETH   4000
2   ae    200

處理缺失值:

In [149]: data
Out[149]:
  name    price
0  BTC  50000.0
1  ETH   4000.0
2   ae    200.0
3  eos      NaN

In [150]: data.dropna()    #丟棄含有缺失值的行
Out[150]:
  name    price
0  BTC  50000.0
1  ETH   4000.0
2   ae    200.0

In [151]: data.fillna(0)    #填充缺失值數據爲0
Out[151]:
  name    price
0  BTC  50000.0
1  ETH   4000.0
2   ae    200.0
3  eos      0.0

仍是須要注意：這些方法返回的是copy而不是視圖，若是想在原數據上改變，別忘了inplace=True。

數據合併：

In [160]: data
Out[160]:
  name    price
0  BTC  50000.0
1  ETH   4000.0
2   ae    200.0
3  eos      NaN

In [161]: data1
Out[161]:
  name  other
0  BTC  50000
1  BTC   4000
2  EOS    150

In [162]: pd.merge(data,data1,on='name',how='left')    #以name爲key進行左鏈接
Out[162]:
  name    price    other
0  BTC  50000.0  50000.0
1  BTC  50000.0   4000.0
2  ETH   4000.0      NaN
3   ae    200.0      NaN
4  eos      NaN      NaN

平時進行數據合併操做，更多的會出一種狀況，那就是出現重複值，DataFrame也爲咱們提供了簡便的方法：

data.drop_duplicates(inplace=True)

數據的簡單保存與讀取：

In [165]: data.to_csv('test.csv')

In [166]: pd.read_csv('test.csv')
Out[166]:
   Unnamed: 0 name    price
0           0  BTC  50000.0
1           1  ETH   4000.0
2           2   ae    200.0
3           3  eos      NaN

爲何會出現這種狀況呢，從頭看到尾的同窗可能就看出來了，增長第三行時，我用的是loc[‘3’]行標籤來增長的，而read_csv方法是默認index是從0開始增加的，此時只須要咱們設置下index參數就ok了：

In [167]: data.to_csv('test.csv',index=None)    #不保存行索引
In [168]: pd.read_csv('test.csv')
Out[168]:
  name    price
0  BTC  50000.0
1  ETH   4000.0
2   ae    200.0
3  eos      NaN

其餘的還有header參數, 這些參數都是咱們在保存數據時須要注意的。

博客查考: http://www.javashuo.com/article/p-bjmiuvdv-ep.html