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前面一篇文章我们介绍了numpy#xff0c;但numpy的特长并不是在于数据处理#xff0c;而是在它能非常方便地实现科学计算#xff0c;所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多#xff0c;我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的#xff0…1.引入
前面一篇文章我们介绍了numpy但numpy的特长并不是在于数据处理而是在它能非常方便地实现科学计算所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的而numpy并不支持这些这时我们就需要pandas上场啦 2.WHAT?
Pandas是基于Numpy构建的库在数据处理方面可以把它理解为numpy加强版同时Pandas也是一项开源项目 。不同于numpy的是pandas拥有种数据结构Series和DataFrame 下面我们就来生成一个简单的series对象来方便理解
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是一种类似一维数组的数据结构由一组数据和与之相关的index组成这个结构一看似乎与dict字典差不多我们知道字典是一种无序的数据结构而pandas中的Series的数据结构不一样它相当于定长有序的字典并且它的index和value之间是独立的两者的索引还是有区别的Series的index是可变的而dict字典的key值是不可变的。 下面照例生成一个简单的DataFrame对象
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这种数据结构我们可以把它看作是一张二维表DataFrame长得跟我们平时使用的Excel表格差不多DataFrame的横行称为columns竖列和Series一样称为indexDataFrame每一列可以是不同类型的值集合所以DataFrame你也可以把它视为不同数据类型同一index的Series集合。 3.WHY?
科学计算方面numpy是优势但在数据处理方面DataFrame就更胜一筹了事实上DataFrame已经覆盖了一部分的数据操作了对于数据挖掘来说工作可大概分为读取数据-数据清洗-分析建模-结果展示
先说说读取数据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
接下来就是数据清洗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这里要多说几句NoneNone这个结果是true但np.nannp.nan这个结果是falseNaN在官方文档中定义的是float类型有关于NaN和None的区别以及使用有位博主已经做好整理None vs NaN,Pandas提供许多方便快捷的方法来处理这些缺失值NaN。
最重要的分析建模阶段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有了这个特性Pandas就可以非常方便地将数据集进行拆分-重组操作。
最后就是结果展示阶段了我们都知道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。 4.HOW
Series
Series的两种生成方式
In [19]: data Series([222,btc,234,eos])
In [20]: data
Out[20]:
0 222
1 btc
2 234
3 eos
dtype: object
虽然我们在生成的时候没有设置index值但Series还是会自动帮我们生成index这种方式生成的Series结构跟list列表差不多可以把这种形式的Series理解为竖起来的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
这种形式的Series可以理解为numpy的array外面披了一件index的马甲所以array的相关操作Series同样也是支持的。结构非常相似的dict字典同样也是可以转化为Series格式的
In [29]: dic {a:1,b:2,c:as}
In [30]: dicSeries Series(dic)
查看Series的相关信息
In [32]: data.index
Out[32]: Index([a, b, c, d], dtypeobject)In [33]: data.values
Out[33]: array([1, 2, 3, 4], dtypeint64)In [35]: a in data #in方法默认判断的是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,indexindex1)
In [49]: data2
Out[49]:
a NaN
b 1.0
c 1.0
d 1.0
dtype: float64
从这里我们可以看出Series的生成依据的是index值index‘a’在字典dic的key中并不存在Series自然也找不到’a’的对应value值这种情况下Pandas就会自动生成NaN(not a number)来填补缺失值这里还有个有趣的现象原本dtype是int类型生成NaN后就变成了float类型了因为NaN的官方定义就是float类型。
NaN的相关查询
In [58]: data2.isnull()
Out[58]:
a True
b False
c False
d False
dtype: boolIn [59]: data2.notnull()
Out[59]:
a False
b True
c True
d True
dtype: boolIn [60]: data2[data2.isnull()True] #嵌套查询NaN
Out[60]:
a NaN
dtype: float64In [64]: data2.count() #统计非NaN个数
Out[64]: 3
切记切记查询NaN值切记不要使用np.nannp.nan这种形式来作为判断条件结果永远是False是用作值判断的而NaN并没有值如果你不想使用上方的判断方法你可以使用is作为判断方法is是对象引用判断np.nan is np.nan结果就是你要的True。
Series自动对齐
In [72]: data1
Out[72]:
a 1
asd 1
b 1
dtype: int64In [73]: data
Out[73]:
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64In [74]: datadata1
Out[74]:
a 2.0
asd NaN
b 3.0
c NaN
d NaN
dtype: float64
从上面两个Series中不难看出各自的index所处位置并不完全相同这时Series的自动对齐特性就发挥作用了在算术运算中Series会自动寻找匹配的index值进行运算如果index不存在匹配则自动赋予NaN,值得注意的是任何数NaNNaN,你可以把NaN理解为吸收一切的黑洞。
Series的name属性
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对象本身及其索引index都有一个name属性name属性主要发挥作用是在DataFrame中当我们把一个Series对象放进DataFrame中新的列将根据我们的name属性对该列进行命名如果我们没有给Series命名DataFrame则会自动帮我们命名为0。 5.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的生成与Series差不多你可以自己指定index也可不指定DataFrame会自动帮你补上。
查看DataFrame的相关信息
In [95]: data.index
Out[95]: RangeIndex(start0, stop3, step1)In [96]: data.values
Out[96]:
array([[BTC, 50000],[ETH, 4000],[EOS, 150]], dtypeobject)In [97]: data.columns #DataFrame的列标签
Out[97]: Index([name, price], dtypeobject)
DataFrame的索引
In [92]: data.name
Out[92]:
0 BTC
1 ETH
2 EOS
Name: name, dtype: objectIn [93]: data[name]
Out[93]:
0 BTC
1 ETH
2 EOS
Name: name, dtype: objectIn [94]: data.iloc[1] #loc[name]查询的是行标签
Out[94]:
name ETH
price 4000
Name: 1, dtype: object
其实行索引除了ilocloc还有个ixix既可以进行行标签索引也可以进行行号索引但这也大大增加了它的不确定性有时会出现一些奇怪的问题所以pandas在0.20.0版本的时候就把ix给弃用了。 6.DataFrame的常用操作
简单地增加行、列
In [105]: data[type] token #增加列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] #增加行In [110]: data
Out[110]:name price type
0 BTC 50000 token
1 ETH 4000 token
2 EOS 150 token
3 ae 200 token
删除行、列操作
In [117]: del data[type] #删除列In [118]: data
Out[118]:name price
0 BTC 50000
1 ETH 4000
2 EOS 150
3 ae 200
In [120]: data.drop([2]) #删除行
Out[120]:name price
0 BTC 50000
1 ETH 4000
3 ae 200In [121]: data
Out[121]:name price
0 BTC 50000
1 ETH 4000
2 EOS 150
3 ae 200
这里需要注意的是使用drop方法返回的是Copy而不是视图要想真正在原数据里删除行就要设置inplaceTrue
In [125]: data.drop([2],inplaceTrue)In [126]: data
Out[126]:name price
0 BTC 50000
1 ETH 4000
3 ae 200
设置某一列为index:
In [131]: data.set_index([name],inplaceTrue)In [132]: data
Out[132]:price
name
BTC 50000
ETH 4000
ae 200In [133]: data.reset_index(inplaceTrue) #将index返回回dataframe中In [134]: data
Out[134]:name price
0 BTC 50000
1 ETH 4000
2 ae 200
处理缺失值:
In [149]: data
Out[149]:name price
0 BTC 50000.0
1 ETH 4000.0
2 ae 200.0
3 eos NaNIn [150]: data.dropna() #丢弃含有缺失值的行
Out[150]:name price
0 BTC 50000.0
1 ETH 4000.0
2 ae 200.0In [151]: data.fillna(0) #填充缺失值数据为0
Out[151]:name price
0 BTC 50000.0
1 ETH 4000.0
2 ae 200.0
3 eos 0.0
还是需要注意这些方法返回的是copy而不是视图如果想在原数据上改变别忘了inplaceTrue。
数据合并
In [160]: data
Out[160]:name price
0 BTC 50000.0
1 ETH 4000.0
2 ae 200.0
3 eos NaNIn [161]: data1
Out[161]:name other
0 BTC 50000
1 BTC 4000
2 EOS 150In [162]: pd.merge(data,data1,onname,howleft) #以name为key进行左连接
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
平时进行数据合并操作更多的会出一种情况那就是出现重复值DataFrame也为我们提供了简便的方法
data.drop_duplicates(inplaceTrue)
数据的简单保存与读取
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
为什么会出现这种情况呢从头看到尾的同学可能就看出来了增加第三行时我用的是loc[‘3’]行标签来增加的而read_csv方法是默认index是从0开始增长的此时只需要我们设置下index参数就ok了
In [167]: data.to_csv(test.csv,indexNone) #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
其他的还有header参数, 这些参数都是我们在保存数据时需要注意的。
