类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下:
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from
pandas import
Series,DataFrame import
pandas as pd |
Series
Series 可以看做一个定长的有序字典。基本任意的一维数据都可以用来构造 Series 对象:
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>>>
s =
Series([ 1 , 2 , 3.0 , 'abc' ]) >>>
s 0
1 1
2 2
3 3
abc dtype: object |
虽然 dtype:object
可以包含多种基本数据类型,但总感觉会影响性能的样子,最好还是保持单纯的 dtype。
Series 对象包含两个主要的属性:index 和 values,分别为上例中左右两列。因为传给构造器的是一个列表,所以 index 的值是从 0 起递增的整数,如果传入的是一个类字典的键值对结构,就会生成 index-value 对应的 Series;或者在初始化的时候以关键字参数显式指定一个 index 对象:
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>>>
s =
Series(data = [ 1 , 3 , 5 , 7 ],index =
[ 'a' , 'b' , 'x' , 'y' ]) >>>
s a 1 b 3 x 5 y 7 dtype:
int64 >>>
s.index Index([ 'a' , 'b' , 'x' , 'y' ],
dtype = 'object' ) >>>
s.values array([ 1 , 3 , 5 , 7 ],
dtype = int64) |
Series 对象的元素会严格依照给出的 index 构建,这意味着:如果 data 参数是有键值对的,那么只有 index 中含有的键会被使用;以及如果 data 中缺少响应的键,即使给出 NaN 值,这个键也会被添加。
注意 Series 的 index 和 values 的元素之间虽然存在对应关系,但这与字典的映射不同。index 和 values 实际仍为互相独立的 ndarray 数组,因此 Series 对象的性能完全 ok。
Series 这种使用键值对的数据结构最大的好处在于,Series 间进行算术运算时,index 会自动对齐。
另外,Series 对象和它的 index 都含有一个 name
属性:
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>>>
s.name =
'a_series' >>>
s.index.name =
'the_index' >>>
s the_index a 1 b 3 x 5 y 7 Name:
a_series, dtype: int64 |
DataFrame
DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列(类似于 index),每列可以是不同的值类型(不像 ndarray 只能有一个 dtype)。基本上可以把 DataFrame 看成是共享同一个 index 的 Series 的集合。
DataFrame 的构造方法与 Series 类似,只不过可以同时接受多条一维数据源,每一条都会成为单独的一列:
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>>>
data =
{ 'state' :[ 'Ohino' , 'Ohino' , 'Ohino' , 'Nevada' , 'Nevada' ], 'year' :[ 2000 , 2001 , 2002 , 2001 , 2002 ], 'pop' :[ 1.5 , 1.7 , 3.6 , 2.4 , 2.9 ]} >>>
df =
DataFrame(data) >>>
df pop
state year 0
1.5
Ohino 2000 1
1.7
Ohino 2001 2
3.6
Ohino 2002 3
2.4
Nevada 2001 4
2.9
Nevada 2002 [ 5
rows x 3
columns] |
虽然参数 data 看起来是个字典,但字典的键并非充当 DataFrame 的 index 的角色,而是 Series 的 “name” 属性。这里生成的 index 仍是 “01234”。
较完整的 DataFrame 构造器参数为:DataFrame(data=None,index=None,coloumns=None)
,columns
即 “name”:
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>>>
df =
DataFrame(data,index = [ 'one' , 'two' , 'three' , 'four' , 'five' ], columns = [ 'year' , 'state' , 'pop' , 'debt' ]) >>>
df year
state pop debt one 2000
Ohino 1.5
NaN two 2001
Ohino 1.7
NaN three 2002
Ohino 3.6
NaN four 2001
Nevada 2.4
NaN five 2002
Nevada 2.9
NaN [ 5
rows x 4
columns] |
同样缺失值由 NaN 补上。看一下 index、columns 和 索引的类型:
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>>>
df.index Index([ 'one' , 'two' , 'three' , 'four' , 'five' ],
dtype = 'object' ) >>>
df.columns Index([ 'year' , 'state' , 'pop' , 'debt' ],
dtype = 'object' ) >>> type (df[ 'debt' ]) < class
'pandas.core.series.Series' > |
DataFrame 面向行和面向列的操作基本是平衡的,任意抽出一列都是 Series。
对象属性
重新索引
Series 对象的重新索引通过其 .reindex(index=None,**kwargs)
方法实现。**kwargs
中常用的参数有俩:method=None,fill_value=np.NaN
:
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ser =
Series([ 4.5 , 7.2 , - 5.3 , 3.6 ],index = [ 'd' , 'b' , 'a' , 'c' ]) >>>
a =
[ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' , 'e' ] >>>
ser.reindex(a) a - 5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e
NaN dtype:
float64 >>>
ser.reindex(a,fill_value = 0 ) a - 5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e 0.0 dtype:
float64 >>>
ser.reindex(a,method = 'ffill' ) a - 5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e 4.5 dtype:
float64 >>>
ser.reindex(a,fill_value = 0 ,method = 'ffill' ) a - 5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e 4.5 dtype:
float64 |
.reindex()
方法会返回一个新对象,其 index 严格遵循给出的参数,method:{'backfill',
'bfill', 'pad', 'ffill', None}
参数用于指定插值(填充)方式,当没有给出时,自动用fill_value
填充,默认为 NaN(ffill = pad,bfill = back fill,分别指插值时向前还是向后取值)
DataFrame 对象的重新索引方法为:.reindex(index=None,columns=None,**kwargs)
。仅比 Series 多了一个可选的 columns 参数,用于给列索引。用法与上例类似,只不过插值方法 method
参数只能应用于行,即轴
0。
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>>>
state =
[ 'Texas' , 'Utha' , 'California' ] >>>
df.reindex(columns = state,method = 'ffill' ) Texas
Utha California a 1
NaN 2 c 4
NaN 5 d 7
NaN 8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
df.reindex(index = [ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' ],columns = state,method = 'ffill' ) Texas
Utha California a 1
NaN 2 b 1
NaN 2 c 4
NaN 5 d 7
NaN 8 [ 4
rows x 3
columns] |
不过 fill_value
依然对有效。聪明的小伙伴可能已经想到了,可不可以通过 df.T.reindex(index,method='**').T
这样的方式来实现在列上的插值呢,答案是可行的。另外要注意,使用 reindex(index,method='**')
的时候,index
必须是单调的,否则就会引发一个 ValueError: Must be monotonic for forward fill
,比如上例中的最后一次调用,如果使用 index=['a','b','d','c']
的话就不行。
删除指定轴上的项
即删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行(列)的意思,通过对象的 .drop(labels, axis=0)
方法:
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>>>
ser d 4.5 b 7.2 a - 5.3 c 3.6 dtype:
float64 >>>
df Ohio
Texas California a 0
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2 c 3
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5 d 6
7
8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
ser.drop( 'c' ) d 4.5 b 7.2 a - 5.3 dtype:
float64 >>>
df.drop( 'a' ) Ohio
Texas California c 3
4
5 d 6
7
8 [ 2
rows x 3
columns] >>>
df.drop([ 'Ohio' , 'Texas' ],axis = 1 ) California a 2 c 5 d 8 [ 3
rows x 1
columns] |
.drop()
返回的是一个新对象,元对象不会被改变。
索引和切片
就像 Numpy,pandas 也支持通过 obj[::]
的方式进行索引和切片,以及通过布尔型数组进行过滤。
不过须要注意,因为 pandas 对象的 index 不限于整数,所以当使用非整数作为切片索引时,它是末端包含的。
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>>>
foo a 4.5 b 7.2 c - 5.3 d 3.6 dtype:
float64 >>>
bar 0
4.5 1
7.2 2
- 5.3 3
3.6 dtype:
float64 >>>
foo[: 2 ] a 4.5 b 7.2 dtype:
float64 >>>
bar[: 2 ] 0
4.5 1
7.2 dtype:
float64 >>>
foo[: 'c' ] a 4.5 b 7.2 c - 5.3 dtype:
float64 |
这里 foo 和 bar 只有 index 不同——bar 的 index 是整数序列。可见当使用整数索引切片时,结果与 Python 列表或 Numpy 的默认状况相同;换成 'c'
这样的字符串索引时,结果就包含了这个边界元素。
另外一个特别之处在于 DataFrame 对象的索引方式,因为他有两个轴向(双重索引)。
可以这么理解:DataFrame 对象的标准切片语法为:.ix[::,::]
。ix 对象可以接受两套切片,分别为行(axis=0)和列(axis=1)的方向:
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>>>
df Ohio
Texas California a 0
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2 c 3
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5 d 6
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8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
df.ix[: 2 ,: 2 ] Ohio
Texas a 0
1 c 3
4 [ 2
rows x 2
columns] >>>
df.ix[ 'a' , 'Ohio' ] 0 |
而不使用 ix ,直接切的情况就特殊了:
- 索引时,选取的是列
- 切片时,选取的是行
这看起来有点不合逻辑,但作者解释说 “这种语法设定来源于实践”,我们信他。
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>>>
df[ 'Ohio' ] a 0 c 3 d 6 Name:
Ohio, dtype: int32 >>>
df[: 'c' ] Ohio
Texas California a 0
1
2 c 3
4
5 [ 2
rows x 3
columns] >>>
df[: 2 ] Ohio
Texas California a 0
1
2 c 3
4
5 [ 2
rows x 3
columns] |
使用布尔型数组的情况,注意行与列的不同切法(列切法的 :
不能省):
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>>>
df[ 'Texas' ]> = 4 a False c True d True Name:
Texas, dtype: bool >>>
df[df[ 'Texas' ]> = 4 ] Ohio
Texas California c 3
4
5 d 6
7
8 [ 2
rows x 3
columns] >>>
df.ix[:,df.ix[ 'c' ]> = 4 ] Texas
California a 1
2 c 4
5 d 7
8 [ 3
rows x 2
columns] |
算术运算和数据对齐
pandas 最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时,结果的索引取索引对的并集。自动的数据对齐在不重叠的索引处引入空值,默认为 NaN。
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>>>
foo =
Series({ 'a' : 1 , 'b' : 2 }) >>>
foo a 1 b 2 dtype:
int64 >>>
bar =
Series({ 'b' : 3 , 'd' : 4 }) >>>
bar b 3 d 4 dtype:
int64 >>>
foo +
bar a
NaN b 5 d
NaN dtype:
float64 |
DataFrame 的对齐操作会同时发生在行和列上。
当不希望在运算结果中出现 NA 值时,可以使用前面 reindex 中提到过 fill_value
参数,不过为了传递这个参数,就需要使用对象的方法,而不是操作符:df1.add(df2,fill_value=0)
。其他算术方法还有:sub(),
div(), mul()
。
Series 和 DataFrame 之间的算术运算涉及广播,暂时先不讲。
函数应用和映射
Numpy 的 ufuncs(元素级数组方法)也可用于操作 pandas 对象。
当希望将函数应用到 DataFrame 对象的某一行或列时,可以使用 .apply(func, axis=0, args=(), **kwds)
方法。
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f =
lambda
x:x. max () - x. min () >>>
df Ohio
Texas California a 0
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2 c 3
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5 d 6
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8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
df. apply (f) Ohio 6 Texas 6 California 6 dtype:
int64 >>>
df. apply (f,axis = 1 ) a 2 c 2 d 2 dtype:
int64 |
排序和排名
Series 的 sort_index(ascending=True)
方法可以对 index 进行排序操作,ascending 参数用于控制升序或降序,默认为升序。
若要按值对 Series 进行排序,当使用 .order()
方法,任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。
在 DataFrame 上,.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True)
方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数,by 参数的作用是针对某一(些)列进行排序(不能对行使用
by 参数):
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>>>
df.sort_index(by = 'Ohio' ) Ohio
Texas California a 0
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2 c 3
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5 d 6
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8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
df.sort_index(by = [ 'California' , 'Texas' ]) Ohio
Texas California a 0
1
2 c 3
4
5 d 6
7
8 [ 3
rows x 3
columns] >>>
df.sort_index(axis = 1 ) California
Ohio Texas a 2
0
1 c 5
3
4 d 8
6
7 [ 3
rows x 3
columns] |
排名(Series.rank(method='average', ascending=True)
)的作用与排序的不同之处在于,他会把对象的 values 替换成名次(从 1 到 n)。这时唯一的问题在于如何处理平级项,方法里的 method
参数就是起这个作用的,他有四个值可选:average,
min, max, first
。
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>>>
ser = Series([ 3 , 2 , 0 , 3 ],index = list ( 'abcd' )) >>>
ser a 3 b 2 c 0 d 3 dtype:
int64 >>>
ser.rank() a 3.5 b 2.0 c 1.0 d 3.5 dtype:
float64 >>>
ser.rank(method = 'min' ) a 3 b 2 c 1 d 3 dtype:
float64 >>>
ser.rank(method = 'max' ) a 4 b 2 c 1 d 4 dtype:
float64 >>>
ser.rank(method = 'first' ) a 3 b 2 c 1 d 4 dtype:
float64 |
注意在 ser[0]=ser[3] 这对平级项上,不同 method 参数表现出的不同名次。
DataFrame 的 .rank(axis=0, method='average', ascending=True)
方法多了个 axis 参数,可选择按行或列分别进行排名,暂时好像没有针对全部元素的排名方法。
统计方法
pandas 对象有一些统计方法。它们大部分都属于约简和汇总统计,用于从 Series 中提取单个值,或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series。
比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True)
方法,当数据集中存在 NA 值时,这些值会被简单跳过,除非整个切片(行或列)全是 NA,如果不想这样,则可以通过 skipna=False
来禁用此功能:
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>>>
df one
two a 1.40
NaN b 7.10
- 4.5 c
NaN NaN d 0.75
- 1.3 [ 4
rows x 2
columns] >>>
df.mean() one 3.083333 two - 2.900000 dtype:
float64 >>>
df.mean(axis = 1 ) a 1.400 b 1.300 c
NaN d - 0.275 dtype:
float64 >>>
df.mean(axis = 1 ,skipna = False ) a
NaN b 1.300 c
NaN d - 0.275 dtype:
float64 |
其他常用的统计方法有:
######################## | ****************************************** |
count | 非 NA 值的数量 |
describe | 针对 Series 或 DF 的列计算汇总统计 |
min , max | 最小值和最大值 |
argmin , argmax | 最小值和最大值的索引位置(整数) |
idxmin , idxmax | 最小值和最大值的索引值 |
quantile | 样本分位数(0 到 1) |
sum | 求和 |
mean | 均值 |
median | 中位数 |
mad | 根据均值计算平均绝对离差 |
var | 方差 |
std | 标准差 |
skew | 样本值的偏度(三阶矩) |
kurt | 样本值的峰度(四阶矩) |
cumsum | 样本值的累计和 |
cummin , cummax | 样本值的累计最大值和累计最小值 |
cumprod | 样本值的累计积 |
diff | 计算一阶差分(对时间序列很有用) |
pct_change | 计算百分数变化 |
处理缺失数据
pandas 中 NA 的主要表现为 np.nan,另外 Python 内建的 None 也会被当做 NA 处理。
处理 NA 的方法有四种:dropna , fillna , isnull , notnull
。
is(not)null
这一对方法对对象做元素级应用,然后返回一个布尔型数组,一般可用于布尔型索引。
dropna
对于一个 Series,dropna 返回一个仅含非空数据和索引值的 Series。
问题在于对 DataFrame 的处理方式,因为一旦 drop 的话,至少要丢掉一行(列)。这里的解决方式与前面类似,还是通过一个额外的参数:dropna(axis=0, how='any', thresh=None)
,how
参数可选的值为 any 或者 all。all 仅在切片元素全为 NA 时才抛弃该行(列)。另外一个有趣的参数是 thresh,该参数的类型为整数,它的作用是,比如 thresh=3,会在一行中至少有 3 个非 NA 值时将其保留。
fillna
fillna(value=None, method=None, axis=0)
中的 value 参数除了基本类型外,还可以使用字典,这样可以实现对不同的列填充不同的值。method 的用法与前面 .reindex()
方法相同,这里不再赘述。
inplace 参数
前面有个点一直没讲,结果整篇示例写下来发现还挺重要的。就是 Series 和 DataFrame 对象的方法中,凡是会对数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 replace=False
的可选参数。如果手动设定为 True,那么原数组就可以被替换。