1.Pandas概述

Pandas 是一个 Python 模块，是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库，提供了强大的数据可视化分析功能。
常与NumPy和Matplotlib一起使用，用来分析.csv、.tsv、.xlsx等表格数据。

Pandas通常只是用在数据采集和存储以及数据建模和预测中间的工具，用于数据挖掘和清理。

Pandas有三种数据结构：Series、DataFrame和Panel。

• Series类似于一维数组（与Numpy 中的一维array类似，二者与Python基本的数据结构List也很相近）；
• DataFrame是类似表格的二维数组，非常贴近实际数据形式，可以看作Series instances的字典形式；
• Panel（类似于三维数组）。由于Panel并不常用， 因此， 新版本的Pandas 已经将其列为过时的数据结构。

与Numpy一样，使用Pandas 需要导入pandas包，import pandas as pd，则本文中以pd代pandas

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2.Series数据结构

2.1Series概述

Series类似于数组的一维数据结构，由索引（index）和值（values）关联数组组成

该数据结构类似于Excel的一列，索引（index）相当于这一列旁边的编号

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2.2Series创建

pd.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

• data是数据源 ， 其类型可以是一系列的整数、字符串、浮点数等或NumPy的一维ndarray对象等。
• index是索引，列表数据类型，为数据提供标签（label），若省略则默认生成0~n-1的序号标签
• dtype是其数据类型，默认将自动判断

Series依赖于NumPy中的N维数组(ndarray)而构建， 因此， 其内部的数据要整齐划 一， 数据类型必须相同。

1. 通过列表创建

   data为列表结构，index可默认可指定。

   index与列表元素个数一致

   # 例程1
   import pandas as pd
   a = pd.Series([10,11,12])  # 默认索引
   '''
   0    10
   1    11
   2    12
   dtype: int64
   '''
   b = pd.Series([20,21,22], index=['a','b','c'])  # 自定义索引
   '''
   a    20
   b    21
   c    22
   dtype: int64
   '''

2. 通过标量值创建

   data为单一数据，但index一般不会省略，省略index只有一个数据对。

   index在这里表达了Series类型的尺寸。

   # 例程2
   import pandas as pd
   c = pd.Series(30, index=['a', 'b', 'c'])  # 指定index
   '''
   a    30
   b    30
   c    30
   dtype: int64
   '''

3. 通过字典创建

   data使用字典数据类型，使用字典的“key”作索引，index可省略。

   若使用index，index则在字典中进行选择操作，最终数据顺序按index顺序来。所以这里index可以不与前面元素个数保持一致，index找不到则返回值“NaN”，因为NaN是float64类型的，所以整体包括其他元素都会提升至float类型。

   # 例程3
   import pandas as pd
   d = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42})
   '''
   a    40
   b    41
   c    42
   dtype: int64
   '''
   e = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42}, index=['c','b','d'])
   '''
   c    42.0
   b    41.0
   d     NaN
   dtype: float64
   '''

4. 通过ndarray创建

   Series支持numpy中操作，结合numpy使用，能操作复杂数据。

   data和index都可以用ndarray数组来表示，这里index同样需要与data中数据个数保持一致。

   # 例程4
   import pandas as pd
   import numpy as np
   f = pd.Series(np.random.randn(5), index=np.arange(5,0,-1))
   '''
   5   -0.525784
   4   -1.131880
   3   -0.630020
   2   -0.422938
   1   -1.885347
   dtype: float64
   '''

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2.3Series基本操作

Series操作类似ndarray类型，类似于Python的字典类型

2.3.1获取数据

类似于字典类型，Series中有“values”和“index”两部分，分别通过 S.values** 和 **S.index 来访问这两部分

# 续-例程3
# e = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42}, index=['c','b','d'])
print(e.values)
# [42. 41. nan]
print(e.index)
# Index(['c', 'b', 'd'], dtype='object')

Pandas中的 object 类型比较特殊，Pandas将一些复杂的数据类型，如Python中的str、NumPy中的string、Unicode等类型都泛化成了一个对象“object”。

特别的，string类型长度不固定，所以在Pandas中，被泛化成的object对象是一个指针。

2.3.2访问数据

• 通过 in 关键字

  注意对index操作，程序只会在index中搜索并相应地回”True“或”False“

  类似于数据库中的in操作

• 通过 .get() 方法

  对index操作，同索引访问，返回对应值，找不到则返回”None“，例：S.get(‘a’)

• 通过 索引 或 位置 访问

  使用”[]“操作符，对index操作，返回对应值，找不到则报错

  可以在”[]“中使用列表，访问多个数据

  使用索引访问即”[]“中使用index值，使用位置访问即使用类似于列表的数字下标（0、1 … ）

  注意，两套索引可以并存，但不能混用，如S[[0,’b’]]就会报错

  选取类型	选取方法	说明
  索引名选取	data[ index ]	选取某个值
  	data[ indexList ]	选取多个值
  基于位置选取	data[ loc ]	选取某个值
  	data[ locList ]	选取多个值
  	data[a: b, c]	选取位置a~(b-1)以及c的值
  条件筛选	data[ condition]	选取满足条件表达式的值

# 续-例程3
# d = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42})
print('a' in d)  # True
print('d' in d) # False
print(40 in d) # False

print(d.get('a')) # 40
print(d.get('d')) # None

print(d['a']) # 40
print(d[0]) # 40
print(d['d']) # 报错
print(d[ ['a','b'] ])
'''
a    40
b    41
dtype: int64
'''

在对Pandas类型进行数据访问时，有时会发现数据缺失（NaN, not a number），Pandas中有 pd.isnull() 和 pd.notnull() 来检测缺失数据

pd1 = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42})
pd2 = pd.Series({'b':10,'c':11,'d':12})
pd3 = pd1+pd2
'''
a     NaN
b    51.0
c    53.0
d     NaN
dtype: float64'''
print(pd.isnull(pd3))
'''
a     True
b    False
c    False
d     True
dtype: bool'''
print(pd.notnull(pd3))
'''
a    False
b     True
c     True
d    False
dtype: bool'''

切片：与NumPy相同，可以索引标签切片

注意，使用具体index索引进行切片时，包括最后一个值

s = pd.Series([1,2,3], index=['a','b','c'])
print(s[0:2])'''不包括最后一个
a    1
b    2
dtype: int64'''
print(s['a':'c'])'''包括最后一个
a    1
b    2
c    3
dtype: int64'''

2.3.3向量化操作

Pandas的广播机制，类似于NumPy的广播机制，即Series变量与常量的乘法，是对Series变量中所有元素值都进行数值上的乘法运算；Series变量相加是元素间的值的相加。

Series类型在运算时，会自动对齐不同索引的数据，比如两个Series变量相加，某个索引只存在于其中一个Series变量中，则计算后不会输出值（输出NaN）

# 续-例程3
# d = pd.Series({'a':40,'b':41,'c':42})
g = pd.Series({'a':100, 'd':100})
print(d*3)'''
a    120
b    123
c    126
dtype: int64'''

print(d+d)'''
a    80
b    82
c    84
dtype: int64'''

print(d+g)'''凡是不同的索引，都不会相加，也就不会正常输出
a    140.0
b      NaN
c      NaN
d      NaN
dtype: float64'''

注：.median()方法，取Series变量的中位数。

中位数是一个可将数值集合划分为相等的上下两部分的一个数值。如果列表数据的个数是奇数，则列表中间那个数据就是列表数据的中位数；如果列表数据的个数是偶数，则列表中间那2个数据的算术平均值就是列表数据的中位数。

2.3.4其他基本操作

属性“.name”：Series对象和索引都可以有一个名字，存储在属性. name 中，名字也是Series类型的一个属性，输出时，会一并输出名字

a = pd.Series({'a':10,'b':20})
a.name = "我的Series"
a.index.name = "我的索引"
print(a)'''
我的索引
a    10
b    20
Name: 我的Series, dtype: int64'''

统计方法“.decribe()”：Series中简单的统计方法

print(a.describe())'''
count     2.000000
mean     15.000000
std       7.071068
min      10.000000
25%      12.500000
50%      15.000000
75%      17.500000
max      20.000000
dtype: float64'''

合并方法"S1.append(S2, ignore_index=)"：

在后面追加一个Series变量，将两个Series拼接产生一个新的Series。ignore_index参数用于表示是否忽略原有index，ignore_index=True，则自动重新生成index，默认为False，即index也合并

s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 = pd.Series([4,5,6])
s1.append(s2)

注意：Series不能直接添加新数据，所以用此方法

.append()不改变两个Series，而是产生一个新的Series。

删除操作"S.drop([‘a’,’b’],axis=0,inplace=True)" :

drop可以同时对多个元素进行操作（要用[]括起来）。axis参数用于表明是对行操作还是对列操作，axis=0为行操作，axis=1为列操作。inplace参数设为True，代表原地操作，即在原数据进行操作。默认inplace参数为False，删除操作不会对原有Series变量进行，先进行了深复制。

drop选择的对象必须是index，不能用位置索引，若想用位置索引，可以先用.index()方法得到index，例S.drop(S.index([0, 1]))

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3.DataFrame数据结构

3.1DataFrame概述

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame常用于表达二维数组，也可以表达多维数组

Series是带标签的一维数组，DataFrame则相当于带标签的二维数组。

DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引），key和value，字典的key对应DataFrame的列名称，而字典的value是一个列表，列表的长度就是行数

可以通过字典、Series等基本数据结构来构建DataFrame。 最常用的方法之一是， 先构建一个由列表或NumPy数组组成的字典， 然后再将字典作为DataFrame 中的参数

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3.2DataFrame创建

DataFrame 包括值（values）、行索引（index）和列索引（columns） 3部分

创建语句：pd.DataFrame ( data，index = […]，columns=[…] )

data：列表或NumPy的二维ndarray对象
index，colunms：列表，若省略则自动生成0 ~n-1的序号标签

1. 从二维ndarray对象创建
2. 从 一维ndarray对象 字典 创建
3. 从 列表类型 字典 创建
4. 从若干Series对象创建

字典的key值是DataFrame类型的列索引

DataFrame对象每一列可以是不同的数据类型

几种创建DataFrame类型变量的方式如下，其他的只要满足DataFrame变量格式的也可一试

import pandas as pd
import numpy as np

# 1.从二维ndarray数组创建
a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)) 
print(a)'''第一行第一列为自动生成的行、列索引
   0  1  2  3  4
0  0  1  2  3  4
1  5  6  7  8  9'''

# 2.从一维ndarray对象字典创建
d = {'A':pd.Series([1,2,3], index=['a','b','c']),
    'B':pd.Series([9,8,7,6], index=['a','b','c','d'])}
a = pd.DataFrame(d)
print(a)'''注意DataFrame对象可以自动对齐，因为每一列数据类型可以不一样，所以NaN只影响所在那一列
   A  B
a 1.0 9
b 2.0 8
c 3.0 7
d NaN 6'''

# 3.从列表类型字典创建
d = {"第一列":[1,2,3], "第二列":[4,5,6]}
a = pd.DataFrame(d, index=['第一行','第二行','第三行']) 
print(a)'''data的索引为DataFrame类型的列索引
     第一列  第二列
第一行    1    4
第二行    2    5
第三行    3    6'''

# 4.从若干Series对象创建
row1 = pd.Series(np.arange(3),index=['one','two','three'])
row2 = pd.Series(np.arange(3),index=['a','b','c'])
row1.name='Series1'
row2.name='Series2'
df = pd.DataFrame([row1,row2]) 
print(df)'''Series名字成为了DataFrame类型的行索引
         one  two  three    a    b    c
Series1  0.0  1.0    2.0  NaN  NaN  NaN
Series2  NaN  NaN    NaN  0.0  1.0  2.0'''

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3.3DataFrame操作

3.3.1数据访问

通过调用DataFrame属性来获取DataFrame变量的属性值

DataFrame一些基本属性如下

函数	返回值
DF.values	元素
index	索引
columns	列名
dtypes	类型
size	元素个数
ndim	维度数
shape	数据形状（行列数目）
axes	行标签，列标签

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5))
print(a.columns)'''
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)'''
print(a.columns.values)'''
[0 1 2 3 4]'''

常用方法，用于查看DataFrame指定条件数值：

名称	描述
DF.describe()	产看数据按列的统计信息
describe().T	产看数据按列的统计信息并转置
info()	打印DataFrame对象信息
head(n)	返回前n行，默认5行
tail(n)	返回后n行，默认5行
value_counts()	查看某列有多少不同值
sample(n)	随机抽取n个样本
dronpna()	将数据集合中所有缺失值删除
groupby()	按指定条件分组

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像Series类型一样，也可以使用位置或序号进行访问，DataFrame的相关选取方法如下，操作类似于Series，这里不再列举点此跳转Series访问数据

注：现在DataFrame取消了.ix()方法，需要分别使用 .loc()方法（索引名选取） 和 .iloc()方法（位置选取）。

单纯的df[]不支持同时对行和列选取（即不支持df[index, col]），同时选取某行某列需要使用.loc()或.iloc()。

df[]这样默认是对列进行选取，要是对行，则要用到.loc()或.iloc()

选取类型	选取方法	说明
索引名选取	df[ col ]	选取某列
	df[ colList ]	选取某几列
	df.loc[ index, col]	选取某行某列
	df.loc[ indexList, colList ]	选取多行多列
基于位置选取	df.iloc[ iloc, cloc ]	选取某行某列
	df.iloc[ ilocList, clocList ]	选取多行多列
	df.iloc[ a:b, c:d ]	选取位置a~(b-1)行，c~(d-1)列
条件筛选	df.loc[ condition, colList ]	使用索引构造条件表达式 选取满足条件表达式的行
	df.iloc[ condition, clocList ]	使用位置序号构造条件表达式 选取满足条件的行

注：DataFrame类型支持用成员访问符 . 进行访问，如访问df1变量的‘one’列df1.one

3.3.2布尔索引

Dataframe布尔索引较为繁琐

data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),
                    index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],
                    columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
data[data<5] # 则对所有值进行逻辑比较,输出满足条件的，使不满足条件的为NaN
'''
          one  two  three  four
Ohio      0.0  1.0    2.0   3.0
Colorado  4.0  NaN    NaN   NaN
Utah      NaN  NaN    NaN   NaN
New York  NaN  NaN    NaN   NaN'''
data[data['three']>5] # 则输出'three'列大于5的行
'''
          one  two  three  four
Colorado    4    5      6     7
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15'''
data.iloc[:, :3][data.three > 5] # 追加布尔索引，追加判断
'''
    one two three
Colorado    0   5   6
Utah    8   9   10
New York    12  13  14'''

DataFrame同Series一样进行向量化操作，有着差不多的广播机制，这里不再赘述

3.3.3切片

df.loc[2:4, ['a', 'b]] 与 df[2:5][['a','b']] 等价（df的colums是0~5）

前一种可以取到4，后一种不能取到5。对.loc()用切片，是对其索引值进行切片，同Series，是可以取到末尾索引值的，后一种就是一般的切片了（根据位置索引）。

df.iloc[1:2] 用.iloc()根据位置索引切片

3.3.4删除操作

.drop(data, axis= , inplace= )方法，data可以是列名或行名，可以是整个DataFrame变量，0也可以具体指定。axis参数必须要加上。inplace可以不写，则默认为False，即返回的是原DataFrame变量的复制，不会对原有数据进行删除，使用“inplace=True”时实现真正意义上的删除

DataFrame是一种表格型数据结构，既有行索引 、也有列索引。DataFrame中引入了“轴(axis)“的概念，以便区分这两个索引，并且更方便地操作数据。

axis =1与axis = ‘columns’是等价的，列索引。

axis = 0与axis = ‘index’是等价的，行索引。

d = {"第一列":[1,2,3], "第二列":[4,5,6]}
a = pd.DataFrame(d, index=['第一行','第二行','第三行'])
print(a)'''
     第一列  第二列
第一行    1    4
第二行    2    5
第三行    3    6'''
a.drop('第一列', axis=0, inplace=True) # 报错，与axis不对应
a.drop('第一列', axis=1, inplace=True)
print(a)'''
     第二列
第一行    4
第二行    5
第三行    6'''

3.3.5添加操作

1. 添加行

   使用 .loc()方法 利用索引名或位置索引添加

   可以使用另一个DataFrame变量，一次性添加多个，即使用.append()方法，将另一个DataFrame变量追加到目标DataFracme变量后 。

   注：使用ignore_index=Ture参数可以忽略之前索引，重新自动列索引，默认也会使索引也追加，即默认ignore_index=False。

   a = pd.DataFrame([1], index=['第一行'], columns=['第一列'])
   print(a)'''
       第一列
   第一行    1'''
   a.loc[2] = [2]
   a.loc['第三行'] = [3]
   print(a)'''
       第一列
   第一行    1
   2      2
   第三行    3'''
   a = pd.DataFrame([1], index=['第一行'], columns=['第一列'])
   b = pd.DataFrame([2, 3], index=['第二行', '第三行'], columns=['第一列'])
   print(a.append(b))'''
       第一列
   第一行    1
   第二行    2
   第三行    3'''

2. 添加列

   因为DataFrame数据类型默认是对列操作，所以添加列可以直接在DataFrame变量后使用 [] 添加。当然也可以使用pd.concat([df1,df2],axis=1)函数将两个或多个DataFrame变量结合，必须要使用axis参数，且一般令axis=1。若令axis=0可能会得不到想要的结果

   a = pd.DataFrame([1], index=['第一行'], columns=['第一列'])
   print(a)'''
       第一列
   第一行    1'''
   a[2] = [2]
   a['第三列'] = [3]
   print(a)'''
       第一列  2  第三列
   第一行    1  2    3'''
   a = pd.DataFrame([1], index=['第一行'], columns=['第一列'])
   b = pd.DataFrame({'第二列': 2, '第三列': 3}, index=['第一行'])
   print(pd.concat([a, b], axis=1))'''令axis=1
       第一列  第二列  第三列
   第一行    1    2    3'''
   print(pd.concat([a, b], axis=0))'''令axis=0
       第一列  第二列  第三列
   第一行    1    NaN    NaN
   第一行  NaN      2      3'''

注意：用“df[]=值”这种方法，若数值数目不等于行数目：

若数值数目等于1（行数目>值数目=1），则会触发广播机制，每一行都为这个值；若数值数目介于行数目与1之间（行数目>值数目>1），则因无法赋值且不能触发广播机制而报错。

同样适用于下面修改操作

3. 实现Join操作

   使用 pd.merge(DF1, DF2, on='key') 可以实现数据库中的join操作

   left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})'''
   key  lval
   0  foo     1
   1  foo     2'''
   right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})'''
     key  rval
   0  foo     4
   1  foo     5'''
   pd.merge(left, right, on='key')'''
   key lval rval
   0    foo  1   4
   1    foo  1   5
   2    foo  2   4
   3    foo  2   5'''

3.3.6修改操作

修改数据时直接对选择的数据赋值即可。
需要注意的是，数据修改是直接对DataFrame数据修改，操作无法撤销，因此更改数据时要做好数据备份。

方法 .reindex() 可以根据新索引进行重排，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值

obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
'''
d    4.5
b    7.2
a   -5.3
c    3.6
dtype: float64'''
obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
'''
a   -5.3
b    7.2
c    3.6
d    4.5
e    NaN
dtype: float64'''

3.4排序

根据条件对数据集排序（sorting）也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index等方法，它将返回一个已排序的新对象。对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。

.sort_index(axis=0, ascending=True) ：

axis参数用于DataFrame对象指定行、列，ascending参数指定排序方式（True为升序，False为降序，默认为True）

.sort_values(by=) ：

按值进行排序，任何缺失值都会被放在末尾，当排序一个DataFrame时，若希望根据一个或多个列中的值进行排序。将一个或多个列的名字传递给sort_values的by（对一个列就by=”，对多个列就使用[]传入名称列表，by=[ ]）选项即可达到该目的

frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)),
                     index=['three', 'one'],
                     columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
frame.sort_index(axis=1)
'''
        a   b   c   d
three   1   2   3   0
one     5   6   7   4'''
obj = pd.Series([4, np.nan, 7, np.nan, -3, 2])
obj.sort_values()
'''
4   -3.0
5    2.0
0    4.0
2    7.0
1    NaN
3    NaN
dtype: float64'''
frame = pd.DataFrame({'b': [4, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1]})
frame.sort_values(by=['a', 'b'], ascending=[True,True])
'''
    b   a
2   -3  0
0   4   0
3   2   1
1   7   1'''

4.Pandas聚合和分组运算

聚合(Aggregation)和分组其实是紧密相连的。 Pandas中 ， 聚合更侧重于描述将多个数据按照某种规则（即特定函数）聚合在一起， 变成一个标量（即单个数值）的数据转换过程。

聚合的流程大致是这样的：先根据一个或多个 “键”（通常对应列索引）拆分Pandas对象(Series 或DataFrame等） ；然后根据分组信息对每个数据块应用某个函数 ， 这些函数多为统计意义上的函数， 包括但不限于最小值(min)、最大值(max)、平均值(mean)、中位数(median)、众数(mode)，计数 (count) 、去重计数 (nunique)、 求和(sum)、标准差(std)、var（方差）、偏度(skew)、 峰度(kurt)及用户自定义函数。

4.1聚合运算

Pandas聚合运算同NumPy聚合运算

聚合操作有：

方法名称	说明	方法名称	说明
count	计算分组的数目，包括缺失值。	cumcount	对每个分组中组员的进行标记，0至n-1。
head	返回每组的前n个值。	size	返回每组的大小。
max	返回每组最大值。	min	返回每组最小值。
mean	返回每组的均值。	std	返回每组的标准差。
median	返回每组的中位数。	sum	返回每组的和。

.agg()方法

用于将多种规则放在一起以列表形式输出，常用于与聚合分组运算一起使用

agg方法也支持axis参数的使用

import pandas as pd

data = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6])
print(data.agg(['min', 'max', 'mean']))
'''
min    -5.3
max     7.2
mean    2.5
dtype: float64
'''

.mode 表明数据集合集中在哪一个级别

.value_counts() 统计不同值的数目/占比率

返回的是一个Series对象，前面是值，后面是这个值的个数

有参数normalize=，当normalize=True时，得到不同值的占比率

有参数ascending=，当ascending=True时，令其升序，不会默认的

data.Sex.value_counts()
'''
M  4
F  2
Name:Sex,dtype:int64'''

4.2偏度(Skewness) 和 峰度(Kurtosis)

偏度与峰度是特别的特征值，分别调用skew 、 kurt

偏度，描述分布“偏离对称性程度”的特征数，如图，表明了图像相对于对称而言是左偏还是右偏

峰度，描述分布是平坦还是陡峭的统计量，以正态分布为标杆，低于正态分布，峰度值为负；高于为正

调用偏度和峰度如下：

import pandas as pd

data = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6])
print(data.skew()) # -1.5129229071634143
print(data.kurt()) # 2.7458056470900054
print(data.agg(['skew','kurt']))

4.3groupby() 分组运算

.groupby()方法用于分组

例如：按’rank’分组

ldf.group(‘rank’)

groupby()可以结合聚合操作，作用于DataFrame这样的多维数组

例1：按’rank’分组后的数据的salary这一列实施求均值操作

ldf. groupby(‘rank’)[[‘salary’]].mean ()

例2：ldf1.groupby(‘分公司’)[‘薪水’].max()

说明：.groupby(‘分公司’)是按’分公司’分组，[‘薪水’]是取前面得到的多维数组的’薪水’这一列，.max()是取这一列的最大值

使用groupby()后得到的同普通pandas对象，后面用[]即相当于普通pandas对象一样了，使用[]访问其中数据，再在后面使用聚合方法进行聚合操作

注：用双层方括号将特定的列（通常用于多个列）括起来 ，则返回的结果是一个DataFrame对象。用单层方括号将指定列括起来， 这时输出的结果是一个Series对象

分组和聚合通常会结合在一起使用。比如：通过rank分组之后 ， 我们想求得salary 和service这两列的均值 、 标准差和偏度 ，

df. groupby (‘rank’) [ [‘salary’,’service’ ]]. agg ([‘mean’,’std’,’skew’])

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5.Pandas文件操作

5.1概述

到此，涉及Pandas的统计分析基础

统计分析是数据分析的重要组成部分，几乎贯穿整个数据分析的流程，运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动即为“统计分析”。统计分析除了包含单一数值型特征的数据集中趋势、离散趋势和峰度与偏度等统计知识外，还包含多个特征比较计算等知识。

数据读写：数据读取是进行预处理、建模与分析的前提。不同数据源需要不同的函数，pandas内置了10多个数据读/写函数，常见的数据源有3种：数据库、文本文件（一般文本文件和CSV）、Excel文件，占据80%以上的数据读取任务。

5.2对文本文件操作

5.2.1文本文件读取

文本文件，指一般文本文件和CSV文件

使用pd.read_table()函数来读取文本文件。
pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)
使用pd.read_csv()函数来读取csv文件。
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’,’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)

这两函数的参数说明如下：

参数名称	说明
filepath	接收string。代表文件路径。无默认。
sep	接收string。代表分隔符。read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“[Tab]”。
header	接收int或sequence。表示将某行数据作为列名。默认为infer，表示自动识别。
names	接收array。表示列名。默认为None。
index_col	接收int、sequence或False。表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。默认为None。
dtype	接收dict。代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values）。默认为None。
engine	接收c或者python。代表数据解析引擎。默认为c。
nrows	接收int。表示读取前n行。默认为None。

注意：

• read_table和read_csv函数中的sep参数是指定文本的分隔符的，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片。
• header参数是用来指定列名的，如果是None则会添加一个默认的列名。
  order = pd.read_csv(‘J:/数据可视化课程/data/工作量.csv’,encoding = ‘gbk’,header=0)
• encoding代表文件的编码格式，常用的编码有utf-8、utf-16、gbk、gb2312、gb18030等。如果编码指定错误数据将无法读取，IPython解释器会报解析错误。

例程：

## 使用read_table读取订单信息表
order = pd.read_table('../data/meal_order_info.csv',sep = ',',encoding = 'gbk')
print('使用read_table读取的订单信息表的长度为：',order)
## 使用read_csv读取订单信息表
order1 = pd.read_csv('../data/meal_order_info.csv',encoding = 'gbk')
print('使用read_csv读取的订单信息表的长度为：',order1)
（GBK主要用于中文编码，包含全部中文字符，长度2字节；utf-8包含全世界所有字符，长度1-6字节）
order2 = pd.read_csv(‘Salaries.csv',encoding = 'gbk')

5.2.2文本文件存储

文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的.to_csv函数 实现 将DataFrame对象（可以是其他文件格式）以csv文件格式存储文件。
.to_csv(path_or_buf=None, sep=’,’, na_rep=”, columns=None, header=True, index=True,index_label=None,mode=’w’,encoding=None)

参数说明如下：

参数名称	说明
path_or_buf	接收string。代表文件路径。无默认。
sep	接收string。代表分隔符。默认为“,”。
na_rep	接收string。代表缺失值。默认为“”。
columns	接收list。代表写出的列名。默认为None。
header	接收boolean，代表是否将列名写出。默认为True。
index	接收boolean，代表是否将行名（索引）写出。默认为True。
index_labels	接收sequence。表示索引名。默认为None。
mode	接收特定string。代表数据写入模式。默认为w。
encoding	接收特定string。代表存储文件的编码格式。默认为None。

例程：

import pandas as pd
order = pd.read_table('D:/testPy/工作量.csv',sep = ',',encoding = 'gbk')
## 将order以csv格式存储
order.to_csv('D:/testPy/工作量1.csv',sep = ',',index = False,encoding='gbk')
#order.to_csv(‘D:/testPy/工作量1.csv’,sep = ‘；’,index = False,encoding=‘gbk’)  分隔符为；
#order.to_csv(‘D:/testPy/工作量1.csv’,sep = ‘,’,index = False,)无存储编码

5.3对Excel文件操作

5.3.1Excel文件读取

使用pd.read_excel()函数来读取“xls”、“xlsx”两种Excel文件。
pandas.read_excel(io, sheetname=0, header=0, index_col=None, names=None, dtype=None)

参数说明如下：

参数名称	说明
io	接收string。表示文件路径。无默认。
sheetname	接收string、int。代表excel表内数据的分表位置。默认为0。
header	接收int或sequence。表示将某行数据作为列名。默认为infer，表示自动识别。
names	接收int、sequence或者False。表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。默认为None。
index_col	接收int、sequence或者False。表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。默认为None。
dtype	接收dict。代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values）。默认为None。

注意，出现Excel文件读取出错时：

原因可能是xlrd更新到了高版本，只支持.xls文件。所以pandas.read_excel(‘xxx.xlsx’)会报错。

1. 可以安装旧版xlrd，在cmd中运行：

   pip uninstall xlrd

   pip install xlrd==1.2.0

2. 可以用openpyxl代替xlrd打开.xlsx文件：df=pandas.read_excel(‘data.xlsx’,engine=‘openpyxl’)

3. 将xlsx另存为老版本xls

5.3.2Excel文件储存

将DataFrame对象文件存储为Excel文件，可以使用.to_excel()方法。
.to_excel(excel_writer=None, sheetname=None’, na_rep=”, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None)

与to_csv方法的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件路径参数名称为excel_writer，并且没有sep参数，增加了一个sheetnames参数用来指定存储的Excel sheet的名称，默认为sheet1。

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6.数据清洗

用于对采集的数据进行重新审查和校验

删除重复信息、纠正存在的错误、保证数据一致性

6.1检测缺失值

data.isnull() 检测缺失值，若值缺失，置True，否则置False

data.notnull() 若值缺失置False，否则置True

对DataFrame类型使用data.isnull()结果如下：

在NumPy中有着 data.isnan()** 这样的检测缺失值的函数，在Pandas中是 **data.isna()。实际上，在Pandas中，.isnull()与.isna()的功能完全一样，因为在NumPy中将缺失值都置为NaN，PD.isna()是对NP.isnan()的一个继承。

6.2删除缺失值

data.dropna(axis=, how=, thresh=, subset=, inplace=)

axis：默认=0，删除缺失值所在的一整行；axis=1，删除列

how：默认=’any’，只要有缺失值就删除；=’all’，必须全是缺失值才会删除

thresh：只留下有效数据大于等于thresh值（个数>=n）的行或列

subset：对指定列进行缺失值删除处理

inplace：=True，更改原数据

6.3填充缺失值

data.fillna(value, method=, inplace=, ...)

value：填充值，可以是标量、字典或Series、DataFrame

method：=’ffill’，用前一列数据填充；=’bfill’，用后一列数据填充

inplace：略

注意：参数value并不是必须的，.fillna()有两种填充方式，即用value或用method，例：data.fillna(20)、data.fillna(method=’bfill’)

6.4数据去重

数据重复如下：

data.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=)

subset：可以是列表，用于指定特定列，默认所有列

keep：默认=’first’，删除重复项，并保留第一次出现的项；=’last’，删除重复项，并保留最后一次出现的项；=’False’：删除所有重复项，不保留

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7.数据透视表

透视表（pivot table）是一种常见的数据汇总工具，能根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行列分组键将数据分配到不同矩形区域。

这里略将，详细的请参考其他资料

需要多个groupby时，用这个代替

pd.pivot_table(data, index=, values=, aggfunc=)

data：要处理的对象

index：透视表的索引，用于index的列会成为透视表的索引，若对index=列表，即让多列用于索引，则前面的一列会按相同值进行聚合

values：要查看的值

aggfunc：表明处理相同索引的值，使用聚合函数，默认求平均值，也可以手动使用其他聚合函数

例：pd.pivot_table(df, index=[‘a’,’b’], values=[‘c’,’d’], aggfunc={‘c’:np.sum, ‘d’:len})