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数据分析篇 | Pandas基础用法1

看本文之前先看看Panda是概览,大致了解一下:数据分析篇 | Pandas 概览

本节介绍 pandas 数据结构的基础用法。下列代码创建示例数据对象:

In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)

In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index,
   ...:                   columns=['A', 'B', 'C'])
   ...:

Head 与 Tail

head()tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。

In [4]: long_series = pd.Series(np.random.randn(1000))

In [5]: long_series.head()
Out[5]:
0   -1.157892
1   -1.344312
2    0.844885
3    1.075770
4   -0.109050
dtype: float64

In [6]: long_series.tail(3)
Out[6]:
997   -0.289388
998   -1.020544
999    0.589993
dtype: float64

属性与底层数据

Pandas 可以通过多个属性访问元数据:

  • shape:
    • 输出对象的轴维度,与 ndarray 一致
  • 轴标签
    • Series: Index (仅有此轴)
    • DataFrame: Index (行) 与

注意: 为属性赋值是安全的!

In [7]: df[:2]
Out[7]:
                   A         B         C
2000-01-01 -0.173215  0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929

In [8]: df.columns = [x.lower() for x in df.columns]

In [9]: df
Out[9]:
                   a         b         c
2000-01-01 -0.173215  0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929
2000-01-03  1.071804  0.721555 -0.706771
2000-01-04 -1.039575  0.271860 -0.424972
2000-01-05  0.567020  0.276232 -1.087401
2000-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427
2000-01-07  0.524988  0.404705  0.577046
2000-01-08 -1.715002 -1.039268 -0.370647

Pandas 对象(IndexSeriesDataFrame)相当于数组的容器,用于存储数据,并执行计算。大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过,pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统,添加自定义数组(见数据类型)。

获取 IndexSeries 里的数据,请用 .array 属性。

In [10]: s.array
Out[10]:
<PandasArray>
[ 0.4691122999071863, -0.2828633443286633, -1.5090585031735124,
 -1.1356323710171934,  1.2121120250208506]
Length: 5, dtype: float64

In [11]: s.index.array
Out[11]:
<PandasArray>
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
Length: 5, dtype: object

array 一般指 ExtensionArray。至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 为什么要用 ExtensionArray 不是本节要说明的内容。更多信息请参阅数据类型。

提取 Numpy 数组,用 to_numpy()numpy.asarray()

In [12]: s.to_numpy()
Out[12]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356,  1.2121])

In [13]: np.asarray(s)
Out[13]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356,  1.2121])

SeriesIndex 的类型是 ExtensionArray 时, to_numpy() 会复制数据,并强制转换值。详情见数据类型。

to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的数据类型。以带时区的 datetime 为例,Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型,pandas 则提供了两种表现形式:

  1. 一种是带 Timestampnumpy.ndarray,提供了正确的 tz 信息。
  2. 另一种是 datetime64[ns],这也是 numpy.ndarray,值被转换为 UTC,但去掉了时区信息。

时区信息可以用 dtype=object 保存。

In [14]: ser = pd.Series(pd.date_range('2000', periods=2, tz="CET"))

In [15]: ser.to_numpy(dtype=object)
Out[15]:
array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D'),
       Timestamp('2000-01-02 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D')],
      dtype=object)

或用 dtype='datetime64[ns]' 去除。

In [16]: ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]")
Out[16]:
array(['1999-12-31T23:00:00.000000000', '2000-01-01T23:00:00.000000000'],
      dtype='datetime64[ns]')

获取 DataFrame 里的原数据略显复杂。DataFrame 里所有列的数据类型都一样时,DataFrame.to_numpy() 返回底层数据:

In [17]: df.to_numpy()
Out[17]:
array([[-0.1732,  0.1192, -1.0442],
       [-0.8618, -2.1046, -0.4949],
       [ 1.0718,  0.7216, -0.7068],
       [-1.0396,  0.2719, -0.425 ],
       [ 0.567 ,  0.2762, -1.0874],
       [-0.6737,  0.1136, -1.4784],
       [ 0.525 ,  0.4047,  0.577 ],
       [-1.715 , -1.0393, -0.3706]])

DataFrame 为同质型数据时,pandas 直接修改原始 ndarray,所做修改会直接反应在数据结构里。对于异质型数据,即 DataFrame 列的数据类型不一样时,就不是这种操作模式了。与轴标签不同,不能为值的属性赋值。

::: tip 注意

处理异质型数据时,输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串,输出结果的数据类型就是 object。要是只有浮点数或整数,则输出结果的数据类型是浮点数。

:::

以前,pandas 推荐用 Series.valuesDataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。旧有代码库或在线教程里仍在用这种操作,但其实 pandas 已经对此做出了改进,现在推荐用 .arrayto_numpy 这两种方式提取数据,别再用 .values 了。.values 有以下几个缺点:

  1. Series 含扩展类型时,Series.values 无法判断到底是该返回 Numpy array,还是返回 ExtensionArray。而 Series.array 则只返回 ExtensionArray,且不会复制数据。Series.to_numpy() 则返回 Numpy 数组,其代价是需要复制、并强制转换数据的值。
  2. DataFrame 含多种数据类型时,DataFrame.values 会复制数据,并将数据的值强制转换同一种数据类型,这是一种代价较高的操作。DataFrame.to_numpy() 则返回 Numpy 数组,这种方式更清晰,也不会把 DataFrame 里的数据都当作一种类型。

加速操作

借助 numexprbottleneck 支持库,pandas 可以加速特定类型的二进制数值与布尔操作。

处理大型数据集时,这两个支持库特别有用,加速效果也非常明显。 numexpr 使用智能分块、缓存与多核技术。bottleneck 是一组专属 cython 例程,处理含 nans 值的数组时,特别快。

请看下面这个例子(DataFrame 包含 100 列 X 10 万行数据):

操作

0.11.0版 (ms)

旧版 (ms)

提升比率

df1 > df2

13.32

125.35

0.1063

df1 * df2

21.71

36.63

0.5928

df1 + df2

22.04

36.50

0.6039

强烈建议安装这两个支持库,了解更多信息,请参阅推荐支持库。

这两个支持库默认为启用状态,可用以下选项设置:

0.20.0 版新增

pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)
pd.set_option('compute.use_numexpr', False)

二进制操作

pandas 数据结构之间执行二进制操作,要注意下列两个关键点:

  • 多维(DataFrame)与低维(Series)对象之间的广播机制;
  • 计算中的缺失值处理。

这两个问题可以同时处理,但下面先介绍怎么分开处理。

匹配/广播机制

DataFrame 支持 add()sub()mul()div()radd()rsub() 等方法执行二进制操作。广播机制重点关注输入的 Series。通过 axis 关键字,匹配 indexcolumns 即可调用这些函数。

In [18]: df = pd.DataFrame({
   ....:     'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']),
   ....:     'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']),
   ....:     'three': pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])})
   ....:

In [19]: df
Out[19]:
        one       two     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [20]: row = df.iloc[1]

In [21]: column = df['two']

In [22]: df.sub(row, axis='columns')
Out[22]:
        one       two     three
a  1.051928 -0.139606       NaN
b  0.000000  0.000000  0.000000
c  0.352192 -0.433754  1.277825
d       NaN -1.632779 -0.562782

In [23]: df.sub(row, axis=1)
Out[23]:
        one       two     three
a  1.051928 -0.139606       NaN
b  0.000000  0.000000  0.000000
c  0.352192 -0.433754  1.277825
d       NaN -1.632779 -0.562782

In [24]: df.sub(column, axis='index')
Out[24]:
        one  two     three
a -0.377535  0.0       NaN
b -1.569069  0.0 -1.962513
c -0.783123  0.0 -0.250933
d       NaN  0.0 -0.892516

In [25]: df.sub(column, axis=0)
Out[25]:
        one  two     three
a -0.377535  0.0       NaN
b -1.569069  0.0 -1.962513
c -0.783123  0.0 -0.250933
d       NaN  0.0 -0.892516

还可以用 Series 对齐多重索引 DataFrame 的某一层级。

In [26]: dfmi = df.copy()

In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (1, 'b'),
   ....:                                         (1, 'c'), (2, 'a')],
   ....:                                        names=['first', 'second'])
   ....:

In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level='second')
Out[28]:
                   one       two     three
first second
1     a      -0.377535  0.000000       NaN
      b      -1.569069  0.000000 -1.962513
      c      -0.783123  0.000000 -0.250933
2     a            NaN -1.493173 -2.385688

Series 与 Index 还支持 divmod() 内置函数,该函数同时执行向下取整除与模运算,返回两个与左侧类型相同的元组。示例如下:

In [29]: s = pd.Series(np.arange(10))

In [30]: s
Out[30]:
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

In [31]: div, rem = divmod(s, 3)

In [32]: div
Out[32]:
0    0
1    0
2    0
3    1
4    1
5    1
6    2
7    2
8    2
9    3
dtype: int64

In [33]: rem
Out[33]:
0    0
1    1
2    2
3    0
4    1
5    2
6    0
7    1
8    2
9    0
dtype: int64

In [34]: idx = pd.Index(np.arange(10))

In [35]: idx
Out[35]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='int64')

In [36]: div, rem = divmod(idx, 3)

In [37]: div
Out[37]: Int64Index([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3], dtype='int64')

In [38]: rem
Out[38]: Int64Index([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0], dtype='int64')

divmod() 还支持元素级运算:

In [39]: div, rem = divmod(s, [2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6])

In [40]: div
Out[40]:
0    0
1    0
2    0
3    1
4    1
5    1
6    1
7    1
8    1
9    1
dtype: int64

In [41]: rem
Out[41]:
0    0
1    1
2    2
3    0
4    0
5    1
6    1
7    2
8    2
9    3
dtype: int64

缺失值与填充缺失值操作

Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项,即用指定值替换某个位置的缺失值。比如,两个 DataFrame 相加,除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值,其相加的和仍为 NaN,如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值,则可以用 fill_value 指定一个值来替代 NaN,当然,也可以用 fillnaNaN 替换为想要的值。

In [42]: df
Out[42]:
        one       two     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [43]: df2
Out[43]:
        one       two     three
a  1.394981  1.772517  1.000000
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [44]: df + df2
Out[44]:
        one       two     three
a  2.789963  3.545034       NaN
b  0.686107  3.824246 -0.100780
c  1.390491  2.956737  2.454870
d       NaN  0.558688 -1.226343

In [45]: df.add(df2, fill_value=0)
Out[45]:
        one       two     three
a  2.789963  3.545034  1.000000
b  0.686107  3.824246 -0.100780
c  1.390491  2.956737  2.454870
d       NaN  0.558688 -1.226343

比较操作

与上一小节的算数运算类似,Series 与 DataFrame 还支持 eqneltgtlege 等二进制比较操作的方法:

序号

缩写

英文

中文

1

eq

equal to

等于

2

ne

not equal to

不等于

3

lt

less than

小于

4

gt

greater than

大于

5

le

less than or equal to

小于等于

6

ge

greater than or equal to

大于等于

In [46]: df.gt(df2)
Out[46]:
     one    two  three
a  False  False  False
b  False  False  False
c  False  False  False
d  False  False  False

In [47]: df2.ne(df)
Out[47]:
     one    two  three
a  False  False   True
b  False  False  False
c  False  False  False
d   True  False  False

这些操作生成一个与左侧输入对象类型相同的 pandas 对象,即,dtype 为 bool。这些 boolean 对象可用于索引操作,参阅布尔索引小节。

布尔简化

emptyany()all()bool() 可以把数据汇总简化至单个布尔值。

In [48]: (df > 0).all()
Out[48]:
one      False
two       True
three    False
dtype: bool

In [49]: (df > 0).any()
Out[49]:
one      True
two      True
three    True
dtype: bool

还可以进一步把上面的结果简化为单个布尔值。

In [50]: (df > 0).any().any()
Out[50]: True

通过 empty 属性,可以验证 pandas 对象是否为空。

In [51]: df.empty
Out[51]: False

In [52]: pd.DataFrame(columns=list('ABC')).empty
Out[52]: True

bool() 方法验证单元素 pandas 对象的布尔值。

In [53]: pd.Series([True]).bool()
Out[53]: True

In [54]: pd.Series([False]).bool()
Out[54]: False

In [55]: pd.DataFrame([[True]]).bool()
Out[55]: True

In [56]: pd.DataFrame([[False]]).bool()
Out[56]: False

::: danger 警告

以下代码:

>>> if df:
...     pass

>>> df and df2

上述代码试图比对多个值,因此,这两种操作都会触发错误:

ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().

:::

了解详情,请参阅各种坑小节的内容。

比较对象是否等效

一般情况下,多种方式都能得出相同的结果。以 df + dfdf * 2 为例。应用上一小节学到的知识,测试这两种计算方式的结果是否一致,一般人都会用 (df + df == df * 2).all(),不过,这个表达式的结果是 False

In [57]: df + df == df * 2
Out[57]:
     one   two  three
a   True  True  False
b   True  True   True
c   True  True   True
d  False  True   True

In [58]: (df + df == df * 2).all()
Out[58]:
one      False
two       True
three    False
dtype: bool

注意:布尔型 DataFrame df + df == df * 2 中有 False 值!这是因为两个 NaN 值的比较结果为不等:

In [59]: np.nan == np.nan
Out[59]: False

为了验证数据是否等效,Series 与 DataFrame 等 N 维框架提供了 equals() 方法,,用这个方法验证 NaN 值的结果为相等。

In [60]: (df + df).equals(df * 2)
Out[60]: True

注意:Series 与 DataFrame 索引的顺序必须一致,验证结果才能为 True

In [61]: df1 = pd.DataFrame({'col': ['foo', 0, np.nan]})

In [62]: df2 = pd.DataFrame({'col': [np.nan, 0, 'foo']}, index=[2, 1, 0])

In [63]: df1.equals(df2)
Out[63]: False

In [64]: df1.equals(df2.sort_index())
Out[64]: True

比较 array 型对象

用标量值与 pandas 数据结构对比数据元素非常简单:

In [65]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[65]:
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

In [66]: pd.Index(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[66]: array([ True, False, False])

pandas 还能对比两个等长 array 对象里的数据元素:

In [67]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Index(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[67]:
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

In [68]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == np.array(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[68]:
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

对比不等长的 IndexSeries 对象会触发 ValueError

In [55]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo', 'bar'])
ValueError: Series lengths must match to compare

In [56]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo'])
ValueError: Series lengths must match to compare

注意:这里的操作与 Numpy 的广播机制不同:

In [69]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([2])
Out[69]: array([False,  True, False])

Numpy 无法执行广播操作时,返回 False:

In [70]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([1, 2])
Out[70]: False

合并重叠数据集

有时会合并两个近似数据集,两个数据集中,其中一个的数据比另一个多。比如,展示特定经济指标的两个数据序列,其中一个是“高质量”指标,另一个是“低质量”指标。一般来说,低质量序列可能包含更多的历史数据,或覆盖更广的数据。因此,要合并这两个 DataFrame 对象,其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。要实现这一操作,请用下列代码中的 combine_first() 函数。

In [71]: df1 = pd.DataFrame({'A': [1., np.nan, 3., 5., np.nan],
   ....:                     'B': [np.nan, 2., 3., np.nan, 6.]})
   ....:

In [72]: df2 = pd.DataFrame({'A': [5., 2., 4., np.nan, 3., 7.],
   ....:                     'B': [np.nan, np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
   ....:

In [73]: df1
Out[73]:
     A    B
0  1.0  NaN
1  NaN  2.0
2  3.0  3.0
3  5.0  NaN
4  NaN  6.0

In [74]: df2
Out[74]:
     A    B
0  5.0  NaN
1  2.0  NaN
2  4.0  3.0
3  NaN  4.0
4  3.0  6.0
5  7.0  8.0

In [75]: df1.combine_first(df2)
Out[75]:
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
2  3.0  3.0
3  5.0  4.0
4  3.0  6.0
5  7.0  8.0

通用的 DataFrame 合并方法

上述 combine_first() 方法调用了更普适的 DataFrame.combine() 方法。该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数,并将之与输入的 DataFrame 对齐,再传递与 Series 配对的合并器函数(比如,名称相同的列)。

下面的代码复现了上述的 combine_first() 函数:

In [76]: def combiner(x, y):
   ....:     return np.where(pd.isna(x), y, x)
   ....:

【完】

本文分享自微信公众号 - Python绿色通道(Python_channel)

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原始发表时间:2019-12-01

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