Pandas秘籍【第六章】

原文：Chapter 6

import pandas as pdpd.set_option('display.mpl_style', 'default')figsize(15, 3)

我们前面看到，Pandas 真的很善于处理日期。 它也善于处理字符串！ 我们从第 5 章回顾我们的天气数据。

weather_2012 = pd.read_csv('../data/weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time')weather_2012[:5]

Temp (C) Dew Point Temp (C) Rel Hum (%) Wind Spd (km/h) Visibility (km) Stn Press (kPa) Weather Date/Time 2012-01-01 00:00:00 -1.8 -3.9 86 4 8.0 101.24 2012-01-01 01:00:00 -1.8 -3.7 87 4 8.0 101.24 2012-01-01 02:00:00 -1.8 -3.4 89 7 4.0 101.26 2012-01-01 03:00:00 -1.5 -3.2 88 6 4.0 101.27 2012-01-01 04:00:00 -1.5 -3.3 88 7 4.8 101.23

6.1 字符串操作

您会看到Weather列会显示每小时发生的天气的文字说明。 如果文本描述包含Snow，我们将假设它是下雪的。

pandas 提供了向量化的字符串函数，以便于对包含文本的列进行操作。 文档中有一些很好的例子。

weather_description = weather_2012['Weather']is_snowing = weather_description.str.contains('Snow')

这会给我们一个二进制向量，很难看出里面的东西，所以我们绘制它：

# Not super usefulis_snowing[:5]

Date/Time2012-01-01 00:00:00    False2012-01-01 01:00:00    False2012-01-01 02:00:00    False2012-01-01 03:00:00    False2012-01-01 04:00:00    FalseName: Weather, dtype: bool

# More useful!is_snowing.plot()

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x403c190>

6.2 使用resample找到下雪最多的月份

如果我们想要每个月的温度中值，我们可以使用resample()方法，如下所示：

weather_2012['Temp (C)'].resample('M', how=np.median).plot(kind='bar')

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x560cc50>

毫无奇怪，七月和八月是最暖和的。

所以我们可以将is_snowing转化为一堆 0 和 1，而不是True和False。

Date/Time2012-01-01 00:00:00    02012-01-01 01:00:00    02012-01-01 02:00:00    02012-01-01 03:00:00    02012-01-01 04:00:00    02012-01-01 05:00:00    02012-01-01 06:00:00    02012-01-01 07:00:00    02012-01-01 08:00:00    02012-01-01 09:00:00    0Name: Weather, dtype: float64

然后使用resample寻找每个月下雪的时间比例。

is_snowing.astype(float).resample('M', how=np.mean)

Date/Time2012-01-31    0.2405912012-02-29    0.1623562012-03-31    0.0873662012-04-30    0.0152782012-05-31    0.0000002012-06-30    0.0000002012-07-31    0.0000002012-08-31    0.0000002012-09-30    0.0000002012-10-31    0.0000002012-11-30    0.0388892012-12-31    0.251344Freq: M, dtype: float64

is_snowing.astype(float).resample('M', how=np.mean).plot(kind='bar')

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x5bdedd0>

所以现在我们知道了！ 2012 年 12 月是下雪最多的一个月。 此外，这个图表暗示着我感觉到的东西 - 11 月突然开始下雪，然后慢慢变慢，需要很长时间停止，最后下雪的月份通常在 4 月或 5 月。

6.3 将温度和降雪绘制在一起

我们还可以将这两个统计（温度和降雪）合并为一个DataFrame，并将它们绘制在一起：

temperature = weather_2012['Temp (C)'].resample('M', how=np.median)is_snowing = weather_2012['Weather'].str.contains('Snow')snowiness = is_snowing.astype(float).resample('M', how=np.mean)# Name the columnstemperature.name = "Temperature"snowiness.name = "Snowiness"

我们再次使用concat，将两个统计连接为一个DataFrame。

stats = pd.concat([temperature, snowiness], axis=1)stats

Temperature Snowiness Date/Time 2012-01-31 -7.05 2012-02-29 -4.10 2012-03-31 2.60 2012-04-30 6.30 2012-05-31 16.05 2012-06-30 19.60 2012-07-31 22.90 2012-08-31 22.20 2012-09-30 16.10 2012-10-31 11.30 2012-11-30 1.05 2012-12-31 -2.85

stats.plot(kind='bar')

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x5f59d50>

这并不能正常工作，因为比例不对，我们可以在两个图表中分别绘制它们，这样会更好：

stats.plot(kind='bar', subplots=True, figsize=(15, 10))

array([<matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x5fbc150>,       <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x60ea0d0>], dtype=object)