Pandas之:Pandas簡潔教程
簡介
pandas是建立在Python程式語言之上的一種快速，強大，靈活且易於使用的開源資料分析和處理工具，它含有使資料清洗和分析⼯
作變得更快更簡單的資料結構和操作⼯具。pandas經常和其它⼯具⼀同使⽤，如數值計算⼯具NumPy和SciPy，分析庫statsmodels和scikit-learn，和資料視覺化庫matplotlib等。
pandas是基於NumPy陣列構建的，雖然pandas採⽤了⼤量的NumPy編碼⻛格，但⼆者最⼤的不同是pandas是專⻔為處理表格和混雜資料設計的。⽽NumPy更適合處理統⼀的數值陣列資料。
本文是關於Pandas的簡潔教程。
物件建立
因為Pandas是基於NumPy陣列來構建的，所以我們在引用的時候需要同時引用Pandas和NumPy：
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
Pandas中最主要的兩個資料結構是Series和DataFrame。
Series和一維陣列很相似，它是由NumPy的各種資料型別來組成的，同時還包含了和這組資料相關的index。
我們來看一個Series的例子：
In [3]: pd.Series([1, 3, 5, 6, 8])
Out[3]:
0 1
1 3
2 5
3 6
4 8
dtype: int64
左邊的是索引，右邊的是值。因為我們在建立Series的時候並沒有指定index，所以index是從0開始到n-1結束。
Series在建立的時候還可以傳入np.nan表示空值：
In [4]: pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
Out[4]:
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
DataFrame是⼀個表格型的資料結構，它含有⼀組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布林值等）。
DataFrame既有⾏索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共⽤同⼀個索引）。
看一個建立DataFrame的例子：
In [5]: dates = pd.date_range('20201201', periods=6)
In [6]: dates
Out[6]:
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
'2020-12-05', '2020-12-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
上面我們建立了一個index的list。
然後使用這個index來建立一個DataFrame：
In [7]: pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
Out[7]:
A B C D
2020-12-01 1.536312 -0.318095 -0.737956 0.143352
2020-12-02 1.325221 0.065641 -2.763370 -0.130511
2020-12-03 -1.143560 -0.805807 0.174722 0.427027
2020-12-04 -0.724206 0.050155 -0.648675 -0.645166
2020-12-05 0.182411 0.956385 0.349465 -0.484040
2020-12-06 1.857108 1.245928 -0.767316 -1.890586
上面的DataFrame接收三個引數，第一個引數是DataFrame的表格資料，第二個引數是index的值，也可以看做是行名，第三個引數是列名。
還可以直接傳入一個字典來建立一個DataFrame：
In [9]: pd.DataFrame({'A': 1.,
...: 'B': pd.Timestamp('20201202'),
...: 'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
...: 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
...: 'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
...: 'F': 'foo'})
...:
Out[9]:
A B C D E F
0 1.0 2020-12-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2020-12-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2020-12-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2020-12-02 1.0 3 train foo
上面的DataFrame中，每個列都有不同的資料型別。
我們用個圖片來更好的理解DataFrame和Series：
它就像是Excel中的表格，帶有行頭和列頭。
DataFrame中的每一列都可以看做是一個Series：
檢視資料
建立好Series和DataFrame之後，我們就可以檢視他們的資料了。
Series可以通過index和values來獲取其索引和值資訊：
In [10]: data1 = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
In [12]: data1.index
Out[12]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
In [14]: data1.values
Out[14]: array([ 1., 3., 5., nan, 6., 8.])
DataFrame可以看做是Series的集合，所以DataFrame帶有更多的屬性：
In [16]: df.head()
Out[16]:
A B C D
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973
In [17]: df.tail(3)
Out[17]:
A B C D
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923
head跟tail分別取得DataFrame的頭幾行和尾部幾行。
同樣的DataFrame也有index和columns：
In [19]: df.index
Out[19]:
DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
'2020-12-05', '2020-12-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [20]: df.values
Out[20]:
array([[ 0.44624818, -0.0605494 , -0.44566462, -1.39250227],
[-1.11974917, -1.65977552, -0.61865617, 1.97159943],
[ 0.61084596, 0.2169369 , 0.82125808, 0.80581847],
[ 0.49010504, 0.73242082, 0.54712889, -0.44327351],
[-0.47553134, -0.85314134, 0.16001748, 0.98697257],
[ 0.28809148, -2.16432292, 0.19398863, -0.19792266]])
describe方法可以對資料進行統計：
In [26]: df.describe()
Out[26]:
A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean 0.040002 -0.631405 0.109679 0.288449
std 0.687872 1.128019 0.556099 1.198847
min -1.119749 -2.164323 -0.618656 -1.392502
25% -0.284626 -1.458117 -0.294244 -0.381936
50% 0.367170 -0.456845 0.177003 0.303948
75% 0.479141 0.147565 0.458844 0.941684
max 0.610846 0.732421 0.821258 1.971599
還可以對DataFrame進行轉置：
In [27]: df.T
Out[27]:
2020-12-01 2020-12-02 2020-12-03 2020-12-04 2020-12-05 2020-12-06
A 0.446248 -1.119749 0.610846 0.490105 -0.475531 0.288091
B -0.060549 -1.659776 0.216937 0.732421 -0.853141 -2.164323
C -0.445665 -0.618656 0.821258 0.547129 0.160017 0.193989
D -1.392502 1.971599 0.805818 -0.443274 0.986973 -0.197923
可以按行和按列進行排序：
In [28]: df.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[28]:
D C B A
2020-12-01 -1.392502 -0.445665 -0.060549 0.446248
2020-12-02 1.971599 -0.618656 -1.659776 -1.119749
2020-12-03 0.805818 0.821258 0.216937 0.610846
2020-12-04 -0.443274 0.547129 0.732421 0.490105
2020-12-05 0.986973 0.160017 -0.853141 -0.475531
2020-12-06 -0.197923 0.193989 -2.164323 0.288091
In [29]: df.sort_values(by='B')
Out[29]:
A B C D
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274
選擇資料
通過DataFrame的列名，可以選擇代表列的Series：
In [30]: df['A']
Out[30]:
2020-12-01 0.446248
2020-12-02 -1.119749
2020-12-03 0.610846
2020-12-04 0.490105
2020-12-05 -0.475531
2020-12-06 0.288091
Freq: D, Name: A, dtype: float64
通過切片可以選擇行：
In [31]: df[0:3]
Out[31]:
A B C D
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
或者這樣：
In [32]: df['20201202':'20201204']
Out[32]:
A B C D
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274
loc和iloc
使用loc可以使用軸標籤來選取資料。
In [33]: df.loc[:, ['A', 'B']]
Out[33]:
A B
2020-12-01 0.446248 -0.060549
2020-12-02 -1.119749 -1.659776
2020-12-03 0.610846 0.216937
2020-12-04 0.490105 0.732421
2020-12-05 -0.475531 -0.853141
2020-12-06 0.288091 -2.164323
前面是行的選擇，後面是列的選擇。
還可以指定index的名字：
In [34]: df.loc['20201202':'20201204', ['A', 'B']]
Out[34]:
A B
2020-12-02 -1.119749 -1.659776
2020-12-03 0.610846 0.216937
2020-12-04 0.490105 0.732421
如果index的名字不是切片的話，將會給資料降維：
In [35]: df.loc['20201202', ['A', 'B']]
Out[35]:
A -1.119749
B -1.659776
Name: 2020-12-02 00:00:00, dtype: float64
如果後面列是一個常量的話，直接返回對應的值：
In [37]: df.loc['20201202', 'A']
Out[37]: -1.1197491665145112
iloc是根據值來選取資料,比如我們選擇第三行：
In [42]: df.iloc[3]
Out[42]:
A 0.490105
B 0.732421
C 0.547129
D -0.443274
Name: 2020-12-04 00:00:00, dtype: float64
它其實和df.loc['2020-12-04']是等價的：
In [41]: df.loc['2020-12-04']
Out[41]:
A 0.490105
B 0.732421
C 0.547129
D -0.443274
Name: 2020-12-04 00:00:00, dtype: float64
同樣可以傳入切片：
In [43]: df.iloc[3:5, 0:2]
Out[43]:
A B
2020-12-04 0.490105 0.732421
2020-12-05 -0.475531 -0.853141
可以傳入list：
In [44]: df.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]
Out[44]:
A C
2020-12-02 -1.119749 -0.618656
2020-12-03 0.610846 0.821258
2020-12-05 -0.475531 0.160017
取具體某個格子的值：
In [45]: df.iloc[1, 1]
Out[45]: -1.6597755161871708
布林索引
DataFrame還可以通過布林值來進行索引，下面是找出列A中所有元素大於0的：
In [46]: df[df['A'] > 0]
Out[46]:
A B C D
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923
或者找出整個DF中，值大於0的：
In [47]: df[df > 0]
Out[47]:
A B C D
2020-12-01 0.446248 NaN NaN NaN
2020-12-02 NaN NaN NaN 1.971599
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 NaN
2020-12-05 NaN NaN 0.160017 0.986973
2020-12-06 0.288091 NaN 0.193989 NaN
可以給DF新增一列：
In [48]: df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'three']
In [49]: df
Out[49]：
A B C D E
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502 one
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599 one
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818 two
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274 three
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973 four
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923 three
使用isin()來進行範圍值的判斷判斷：
In [50]: df[df['E'].isin(['two', 'four'])]
Out[50]:
A B C D E
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818 two
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973 four
處理缺失資料
現在我們的df有a,b,c,d,e這5列，如果我們再給他加一列f，那麼f的初始值將會是NaN：
In [55]: df.reindex(columns=list(df.columns) + ['F'])
Out[55]:
A B C D E F
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502 one NaN
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599 one NaN
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818 two NaN
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274 three NaN
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973 four NaN
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923 three NaN
我們給前面的兩個F賦值：
In [74]: df1.iloc[0:2,5]=1
In [75]: df1
Out[75]:
A B C D E F
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502 one 1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599 one 1.0
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818 two NaN
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274 three NaN
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973 four NaN
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923 three NaN
可以drop所有為NaN的行：
In [76]: df1.dropna(how='any')
Out[76]:
A B C D E F
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502 one 1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599 one 1.0
可以填充NaN的值：
In [77]: df1.fillna(value=5)
Out[77]:
A B C D E F
2020-12-01 0.446248 -0.060549 -0.445665 -1.392502 one 1.0
2020-12-02 -1.119749 -1.659776 -0.618656 1.971599 one 1.0
2020-12-03 0.610846 0.216937 0.821258 0.805818 two 5.0
2020-12-04 0.490105 0.732421 0.547129 -0.443274 three 5.0
2020-12-05 -0.475531 -0.853141 0.160017 0.986973 four 5.0
2020-12-06 0.288091 -2.164323 0.193989 -0.197923 three 5.0
可以對值進行判斷：
In [78]: pd.isna(df1)
Out[78]:
A B C D E F
2020-12-01 False False False False False False
2020-12-02 False False False False False False
2020-12-03 False False False False False True
2020-12-04 False False False False False True
2020-12-05 False False False False False True
2020-12-06 False False False False False True
合併
DF可以使用Concat來合併多個df，我們先建立一個df：
In [79]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
In [80]: df
Out[80]:
0 1 2 3
0 1.089041 2.010142 -0.532527 0.991669
1 1.303678 -0.614206 -1.358952 0.006290
2 -2.663938 0.600209 -0.008845 -0.036900
3 0.863718 -0.450501 1.325427 0.417345
4 0.789239 -0.492630 0.873732 0.375941
5 0.327177 0.010719 -0.085967 -0.591267
6 -0.014350 1.372144 -0.688845 0.422701
7 -3.355685 0.044306 -0.979253 -2.184240
8 -0.051961 0.649734 1.156918 -0.233725
9 -0.692530 0.057805 -0.030565 0.209416
然後把DF拆成三部分：
In [81]: pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]
最後把使用concat把他們合起來：
In [82]: pd.concat(pieces)
Out[82]:
0 1 2 3
0 1.089041 2.010142 -0.532527 0.991669
1 1.303678 -0.614206 -1.358952 0.006290
2 -2.663938 0.600209 -0.008845 -0.036900
3 0.863718 -0.450501 1.325427 0.417345
4 0.789239 -0.492630 0.873732 0.375941
5 0.327177 0.010719 -0.085967 -0.591267
6 -0.014350 1.372144 -0.688845 0.422701
7 -3.355685 0.044306 -0.979253 -2.184240
8 -0.051961 0.649734 1.156918 -0.233725
9 -0.692530 0.057805 -0.030565 0.209416
還可以使用join來進行類似SQL的合併：
In [83]: left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})
In [84]: right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})
In [85]: left
Out[85]:
key lval
0 foo 1
1 foo 2
In [86]: right
Out[86]:
key rval
0 foo 4
1 foo 5
In [87]: pd.merge(left, right, on='key')
Out[87]:
key lval rval
0 foo 1 4
1 foo 1 5
2 foo 2 4
3 foo 2 5
分組
先看上面的DF：
In [99]: df2
Out[99]:
key lval rval
0 foo 1 4
1 foo 1 5
2 foo 2 4
3 foo 2 5
我們可以根據key來進行group，從而進行sum：
In [98]: df2.groupby('key').sum()
Out[98]:
lval rval
key
foo 6 18
group還可以按多個列進行：
In [100]: df2.groupby(['key','lval']).sum()
Out[100]:
rval
key lval
foo 1 9
2 9
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