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Python数据分析之pandas学习
 
269 次浏览     评价:  
 2018-8-8 
 
编辑推荐:

来源于cnblogs,介绍了数据结构,数据索引 index , 利用pandas查询数据,统计分析等。

一、数据结构介绍

在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维数组可用的函数或方法,而且其可通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能;DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以通用numpy数组的函数和方法,而且还具有其他灵活应用,后续会介绍到。

1、Series的创建

序列的创建主要有三种方式:

1)通过一维数组创建序列

1.import numpy as np, pandas as pd

2.arr1 = np.arange(10)

3.arr1

4.type(arr1)

5.s1 = pd.Series(arr1)

6.s1

7.type(s1)

2)通过字典的方式创建序列

1.dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}

2.dic1

3.type(dic1)

4.s2 = pd.Series(dic1)

5.s2

6.type(s2)

3)通过DataFrame中的某一行或某一列创建序列

这部分内容我们放在后面讲,因为下面就开始将DataFrame的创建。

2、DataFrame的创建

数据框的创建主要有三种方式:

1)通过二维数组创建数据框

1.arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)

2.arr2

3.type(arr2)

4.df1 = pd.DataFrame(arr2)

5.df1

6.type(df1)

2)通过字典的方式创建数据框

以下以两种字典来创建数据框,一个是字典列表,一个是嵌套字典。

1.dic2 = {'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8],

2.'c':[9,10,11,12],'d':[13,14,15,16]}

3.dic2

4.type(dic2)

5.df2 = pd.DataFrame(dic2)

6.df2

7.type(df2)

8.dic3 = {'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},

9.'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},

10.'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}

11.dic3

12.type(dic3)

13.df3 = pd.DataFrame(dic3)

14.df3

15.type(df3)

3)通过数据框的方式创建数据框

1.df4 = df3[['one','three']]

2.df4

3.type(df4)

4.s3 = df3['one']

5.s3

6.type(s3)

二、数据索引index

细致的朋友可能会发现一个现象,不论是序列也好,还是数据框也好,对象的最左边总有一个非原始数据对象,这个是什么呢?不错,就是我们接下来要介绍的索引。

在我看来,序列或数据框的索引有两大用处,一个是通过索引值或索引标签获取目标数据,另一个是通过索引,可以使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐,下面我们就来看看这两个功能的应用。

1、通过索引值或索引标签获取数据

1.s4 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8]))

2.s4

如果不给序列一个指定的索引值,则序列自动生成一个从0开始的自增索引。可以通过index查看序列的索引:

1.s4.index

现在我们为序列设定一个自定义的索引值:

1.s4.index = ['a','b','c','d','e','f']

2.s4

序列有了索引,就可以通过索引值或索引标签进行数据的获取:

1.s4[3]

2.s4['e']

3.s4[[1,3,5]]

4.s4[['a','b','d','f']]

5.s4[:4]

6.s4['c':]

7.s4['b':'e']

千万注意:如果通过索引标签获取数据的话,末端标签所对应的值是可以返回的!在一维数组中,就无法通过索引标签获取数据,这也是序列不同于一维数组的一个方面。

2、自动化对齐

如果有两个序列,需要对这两个序列进行算术运算,这时索引的存在就体现的它的价值了—自动化对齐.

1.s5 = pd.Series(np.array([10,15,20,30,55,80]),

2.index = ['a','b','c','d','e','f'])

3.s5

4.s6 = pd.Series(np.array([12,11,13,15,14,16]),

5.index = ['a','c','g','b','d','f'])

6.s6

7.s5 + s6

8.s5/s6

由于s5中没有对应的g索引,s6中没有对应的e索引,所以数据的运算会产生两个缺失值NaN。注意,这里的算术结果就实现了两个序列索引的自动对齐,而非简单的将两个序列加总或相除。对于数据框的对齐,不仅仅是行索引的自动对齐,同时也会自动对齐列索引(变量名)

数据框中同样有索引,而且数据框是二维数组的推广,所以其不仅有行索引,而且还存在列索引,关于数据框中的索引相比于序列的应用要强大的多,这部分内容将放在数据查询中讲解。

三、利用pandas查询数据

这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集:

1.student = pd.io.parsers.read_csv ('C:\\Users\\ admin\\Desktop \\student.csv')

查询数据的前5行或末尾5行

1.student.head()

2.student.tail()

查询指定的行

1.student.ix[[0,2,4,5,7]] #这里的ix索引标签函数必须是中括号[]

查询指定的列

1.student[['Name','Height','Weight']].head() #如果多个列的话,必须使用双重中括号

也可以通过ix索引标签查询指定的列

1.student.ix[:,['Name','Height','Weight']].head()

查询指定的行和列

1.student.ix[[0,2,4,5,7],['Name','Height','Weight']].head()

以上是从行或列的角度查询数据的子集,现在我们来看看如何通过布尔索引实现数据的子集查询。

查询所有女生的信息

1.student[student['Sex']=='F']

查询出所有12岁以上的女生信息

1.student[(student['Sex']=='F') & (student['Age']>12)]

查询出所有12岁以上的女生姓名、身高和体重

1.student[(student['Sex']=='F') & (student['Age']>12)][['Name','Height','Weight']]

上面的查询逻辑其实非常的简单,需要注意的是,如果是多个条件的查询,必须在&(且)或者|(或)的两端条件用括号括起来。

四、统计分析

pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:

首先随机生成三组数据

1.np.random.seed(1234)

2.d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)

3.d2 = np.random.f(2,4,size = 100)

4.d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)

5.d1.count() #非空元素计算

6.d1.min() #最小值

7.d1.max() #最大值

8.d1.idxmin() #最小值的位置,类似于R中的which.min函数

9.d1.idxmax() #最大值的位置,类似于R中的which.max函数

10.d1.quantile(0.1) #10%分位数

11.d1.sum() #求和

12.d1.mean() #均值

13.d1.median() #中位数

14.d1.mode() #众数

15.d1.var() #方差

16.d1.std() #标准差

17.d1.mad() #平均绝对偏差

18.d1.skew() #偏度

19.d1.kurt() #峰度

20.d1.describe() #一次性输出多个描述性统计指标

必须注意的是,descirbe方法只能针对序列或数据框,一维数组是没有这个方法的

这里自定义一个函数,将这些统计描述指标全部汇总到一起:

1.def stats(x):

2.return pd.Series([x.count(),x.min(),x.idxmin(),

3.x.quantile(.25),x.median(),

4.x.quantile(.75),x.mean(),

5.x.max(),x.idxmax(),

6.x.mad(),x.var(),

7.x.std(),x.skew(),x.kurt()],

8.index = ['Count','Min','Whicn_Min',

9.'Q1','Median','Q3','Mean',

10.'Max','Which_Max','Mad',

11.'Var','Std','Skew','Kurt'])

12.stats(d1)

在实际的工作中,我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框,如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢?可以使用apply函数,这个非常类似于R中的apply的应用方法。

将之前创建的d1,d2,d3数据构建数据框:

1.df = pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns=['x1','x2','x3'])

2.df.head()

3.df.apply(stats)

非常完美,就这样很简单的创建了数值型数据的统计性描述。如果是离散型数据呢?就不能用这个统计口径了,我们需要统计离散变量的观测数、唯一值个数、众数水平及个数。你只需要使用describe方法就可以实现这样的统计了。

1.student['Sex'].describe()

除以上的简单描述性统计之外,还提供了连续变量的相关系数(corr)和协方差矩阵(cov)的求解,这个跟R语言是一致的用法。

1.df.corr()

关于相关系数的计算可以调用pearson方法或kendell方法或spearman方法,默认使用pearson方法。

1.df.corr('spearman')

如果只想关注某一个变量与其余变量的相关系数的话,可以使用corrwith,如下方只关心x1与其余变量的相关系数:

1.df.corrwith(df['x1'])

数值型变量间的协方差矩阵

1.df.cov()

五、类似于SQL的操作

在SQL中常见的操作主要是增、删、改、查几个动作,那么pandas能否实现对数据的这几项操作呢?答案是Of Course!

增:添加新行或增加新列

1.In [99]: dic = {'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'],

2....: 'Sex':['M','F'],'Age':[27,23],

3....: 'Height':[165.7,167.2],'Weight':[61,63]}

4.In [100]: student2 = pd.DataFrame(dic)

5.In [101]: student2

6.Out[101]:

7.Age Height Name Sex Weight

8.0 27 165.7 LiuShunxiang M 61

9.1 23 167.2 Zhangshan F 63

现在将student2中的数据新增到student中,可以通过concat函数实现:

注意到了吗?在数据库中union必须要求两张表的列顺序一致,而这里concat函数可以自动对齐两个数据框的变量!

新增列的话,其实在pandas中就更简单了,例如在student2中新增一列学生成绩:

对于新增的列没有赋值,就会出现空NaN的形式。

删:删除表、观测行或变量列

删除数据框student2,通过del命令实现,该命令可以删除Python的所有对象。

删除指定的行

原数据中的第1,2,4,7行的数据已经被删除了。

根据布尔索引删除行数据,其实这个删除就是保留删除条件的反面数据,例如删除所有14岁以下的学生:

删除指定的列

我们发现,不论是删除行还是删除列,都可以通过drop方法实现,只需要设定好删除的轴即可,即调整drop方法中的axis参数。默认该参数为0,表示删除行观测,如果需要删除列变量,则需设置为1。

改:修改原始记录的值

如果发现表中的某些数据错误了,如何更改原来的值呢?我们试试结合布尔索引和赋值的方法:

例如发现student3中姓名为Liushunxiang的学生身高错了,应该是173,如何改呢?

这样就可以把原来的身高修改为现在的170了。

看,关于索引的操作非常灵活、方便吧,就这样轻松搞定数据的更改。

查:有关数据查询部分,上面已经介绍过,下面重点讲讲聚合、排序和多表连接操作。

聚合:pandas模块中可以通过groupby()函数实现数据的聚合操作

根据性别分组,计算各组别中学生身高和体重的平均值:

如果不对原始数据作限制的话,聚合函数会自动选择数值型数据进行聚合计算。如果不想对年龄计算平均值的话,就需要剔除改变量:

groupby还可以使用多个分组变量,例如根本年龄和性别分组,计算身高与体重的平均值:

当然,还可以对每个分组计算多个统计量:

是不是很简单,只需一句就能完成SQL中的SELECT…FROM…GROUP BY…功能,何乐而不为呢?

排序:

排序在日常的统计分析中还是比较常见的操作,我们可以使用order、sort_index和sort_ values 实现序列和数据框的排序工作:

我们再试试降序排序的设置:

上面两个结果其实都是按值排序,并且结果中都给出了警告信息,即建议使用sort_values()函数进行按值排序。

在数据框中一般都是按值排序,例如:

多表连接:

多表之间的连接也是非常常见的数据库操作,连接分内连接和外连接,在数据库语言中通过join关键字实现,pandas我比较建议使用merger函数实现数据的各种连接操作。

如下是构造一张学生的成绩表:

现在想把学生表student与学生成绩表score做一个关联,该如何操作呢?

注意,默认情况下,merge函数实现的是两个表之间的内连接,即返回两张表中共同部分的数据。可以通过how参数设置连接的方式,left为左连接;right为右连接;outer为外连接。

左连接实现的是保留student表中的所有信息,同时将score表的信息与之配对,能配多少配多少,对于没有配对上的Name,将会显示成绩为NaN。

六、缺失值处理

现实生活中的数据是非常杂乱的,其中缺失值也是非常常见的,对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作,那么我们该如何处理这些缺失值呢?常用的有三大类方法,即删除法、填补法和插值法。

删除法:当数据中的某个变量大部分值都是缺失值,可以考虑删除改变量;当缺失值是随机分布的,且缺失的数量并不是很多是,也可以删除这些缺失的观测。

替补法:对于连续型变量,如果变量的分布近似或就是正态分布的话,可以用均值替代那些缺失值;如果变量是有偏的,可以使用中位数来代替那些缺失值;对于离散型变量,我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。

插补法:插补法是基于蒙特卡洛模拟法,结合线性模型、广义线性模型、决策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。

我们这里就介绍简单的删除法和替补法:

这是一组含有缺失值的序列,我们可以结合sum函数和isnull函数来检测数据中含有多少缺失值:

1.In [130]: sum(pd.isnull(s))

2.Out[130]: 9

直接删除缺失值

默认情况下,dropna会删除任何含有缺失值的行,我们再构造一个数据框试试:

返回结果表明,数据中只要含有缺失值NaN,该数据行就会被删除,如果使用参数how=’all’,则表明只删除所有行为缺失值的观测。

使用一个常量来填补缺失值,可以使用fillna函数实现简单的填补工作:

1)用0填补所有缺失值

2)采用前项填充或后向填充

3)使用常量填充不同的列

4)用均值或中位数填充各自的列

很显然,在使用填充法时,相对于常数填充或前项、后项填充,使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点,这也是工作中常用的一个快捷手段。

七、数据透视表

在Excel中有一个非常强大的功能就是数据透视表,通过托拉拽的方式可以迅速的查看数据的聚合情况,这里的聚合可以是计数、求和、均值、标准差等。

pandas为我们提供了非常强大的函数pivot_table(),该函数就是实现数据透视表功能的。对于上面所说的一些聚合函数,可以通过参数aggfunc设定。我们先看看这个函数的语法和参数吧:

1.pivot_table(data,values=None,

2.index=None,

3.columns=None,

4.aggfunc='mean',

5.fill_value=None,

6.margins=False,

7.dropna=True,

8.margins_name='All')

9.data:需要进行数据透视表操作的数据框

10.values:指定需要聚合的字段

11.index:指定某些原始变量作为行索引

12.columns:指定哪些离散的分组变量

13.aggfunc:指定相应的聚合函数

14.fill_value:使用一个常数替代缺失值,默认不替换

15.margins:是否进行行或列的汇总,默认不汇总

16.dropna:默认所有观测为缺失的列

17.margins_name:默认行汇总或列汇总的名称为'All'

我们仍然以student表为例,来认识一下数据透视表pivot_table函数的用法:

对一个分组变量(Sex),一个数值变量(Height)作统计汇总

对一个分组变量(Sex),两个数值变量(Height,Weight)作统计汇总

对两个分组变量(Sex,Age),两个数值变量(Height,Weight)作统计汇总

很显然这样的结果并不像Excel中预期的那样,该如何变成列联表的形式的?很简单,只需将结果进行非堆叠操作(unstack)即可:

看,这样的结果是不是比上面那种看起来更舒服一点?

使用多个聚合函数

有关更多数据透视表的操作,可参考《Pandas透视表(pivot_table)详解》一文,链接地址:http: //python.jobbole.com /81212/

八、多层索引的使用

最后我们再来讲讲pandas中的一个重要功能,那就是多层索引。在序列中它可以实现在一个轴上拥有多个索引,就类似于Excel中常见的这种形式:

对于这样的数据格式有什么好处呢?pandas可以帮我们实现用低维度形式处理高维数数据,这里举个例子也许你就能明白了:

对于这种多层次索引的序列,取数据就显得非常简单了:

对于这种多层次索引的序列,我们还可以非常方便的将其转换为数据框的形式:

以上针对的是序列的多层次索引,数据框也同样有多层次的索引,而且每条轴上都可以有这样的索引,就类似于Excel中常见的这种形式:

我们不妨构造一个类似的高维数据框:

同样,数据框中的多层索引也可以非常便捷的取出大块数据:

在数据框中使用多层索引,可以将整个数据集控制在二维表结构中,这对于数据重塑和基于分组的操作(如数据透视表的生成)比较有帮助。

就拿student二维数据框为例,我们构造一个多层索引数据集:

讲到这里,我们关于pandas模块的学习基本完成,其实在掌握了pandas这8个主要的应用方法就可以灵活的解决很多工作中的数据处理、统计分析等任务。有关更多的pandas介绍,可参考pandas 官方文档:http: //pandas.pydata.org /pandas-docs /version /0.17.0 / whatsnew .html 。

   
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