pandas 基础

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 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：

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：

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：

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：

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：

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”：

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：

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：

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。

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：

ser d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64

df Ohio Texas California a 0 1 2 c 3 4 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。

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：

df Ohio Texas California a 0 1 2 c 3 4 5 d 6 7 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。

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）：

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。

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。

f = lambda x:x.max()-x.min()

df Ohio Texas California a 0 1 2 c 3 4 5 d 6 7 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）：

df.sort_index(by='Ohio') Ohio Texas California a 0 1 2 c 3 4 5 d 6 7 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。

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：

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。