ack 函數 peer 夠快 常見 type itcast val power

參考學習資料：http://pandas.pydata.org

1.什麽是Pandas?

Pandas的名稱來自於面板數據（panel data）和Python數據分析（data analysis）。

Pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集，基於NumPy構建，提供了 高級數據結構 和 數據操作工具，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

• 一個強大的分析和操作大型結構化數據集所需的工具集

• 基礎是NumPy，提供了高性能矩陣的運算

• 提供了大量能夠快速便捷地處理數據的函數和方法

• 應用於數據挖掘，數據分析

• 提供數據清洗功能

2.Pandas的數據結構

import pandas as pd

Pandas有兩個最主要也是最重要的數據結構： Series 和 DataFrame

Series

Series是一種類似於一維數組的 對象，由一組數據（各種NumPy數據類型）以及一組與之對應的索引（數據標簽）組成。

• 類似一維數組的對象
• 由數據和索引組成
  • 索引(index)在左，數據(values)在右
  • 索引是自動創建的

series
1. 通過list構建Series

• 示例代碼：

import pandas as pd
ser_obj = pd.Series(range(10))

 
# 通過list構建Series
ser_obj = pd.Series(range(10, 20))
print(ser_obj.head(3))

print(ser_obj)

print(type(ser_obj))

• 運行結果：

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

0    10
1    11
2    12
dtype: int64

0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

 
<class ‘pandas.core.series.Series‘>

2. 獲取數據和索引

ser_obj.index 和 ser_obj.values

• 示例代碼：

# 獲取數據
print(ser_obj.values)

# 獲取索引
print(ser_obj.index)

• 運行結果：

[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)

3. 通過索引獲取數據

ser_obj[idx]

#通過索引獲取數據
print(ser_obj[0])
print(ser_obj[8])

• 運行結果：

10
18

4. 索引與數據的對應關系不被運算結果影響

• 示例代碼：

# 索引與數據的對應關系不被運算結果影響
print(ser_obj * 2)
print(ser_obj > 15)

• 運行結果：

0    20
1    22
2    24
3    26
4    28
5    30
6    32
7    34
8    36
9    38
dtype: int64

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7     True
8     True
9     True
dtype: bool

5. 通過dict構建Series

• 示例代碼：

# 通過dict構建Series
year_data = {2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5}
ser_obj2 = pd.Series(year_data)
print(ser_obj2.head())
print(ser_obj2.index)

• 運行結果：

2001    17.8
2002    20.1
2003    16.5
dtype: float64
Int64Index([2001, 2002, 2003], dtype=‘int64‘)

name屬性

對象名：ser_obj.name

對象索引名：ser_obj.index.name

• 示例代碼：

# name屬性
ser_obj2.name = ‘temp‘
ser_obj2.index.name = ‘year‘
print(ser_obj2.head())

• 運行結果：

year
2001    17.8
2002    20.1
2003    16.5
Name: temp, dtype: float64

DataFrame

DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同類型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series組成的字典（共用同一個索引），數據是以二維結構存放的。

• 類似多維數組/表格數據 (如，excel, R中的data.frame)
• 每列數據可以是不同的類型
• 索引包括列索引和行索引

1. 通過ndarray構建DataFrame

• 示例代碼：

import numpy as np

# 通過ndarray構建DataFrame
array = np.random.randn(5,4)
print(array)

df_obj = pd.DataFrame(array)
print(df_obj.head())

• 運行結果：

[[ 0.83500594 -1.49290138 -0.53120106 -0.11313932]
 [ 0.64629762 -0.36779941  0.08011084  0.60080495]
 [-1.23458522  0.33409674 -0.58778195 -0.73610573]
 [-1.47651414  0.99400187  0.21001995 -0.90515656]
 [ 0.56669419  1.38238348 -0.49099007  1.94484598]]

          0         1         2         3
0  0.835006 -1.492901 -0.531201 -0.113139
1  0.646298 -0.367799  0.080111  0.600805
2 -1.234585  0.334097 -0.587782 -0.736106
3 -1.476514  0.994002  0.210020 -0.905157
4  0.566694  1.382383 -0.490990  1.944846

2.通過dict構建DataFrame

• 示例代碼：

# 通過dict構建DataFrame
dict_data = {‘A‘: 1, 
             ‘B‘: pd.Timestamp(‘20170426‘),
             ‘C‘: pd.Series(1, index=list(range(4)),dtype=‘float32‘),
             ‘D‘: np.array([3] * 4,dtype=‘int32‘),
             ‘E‘: ["Python","Java","C++","C"],
             ‘F‘: ‘ITCast‘ }
#print dict_data
df_obj2 = pd.DataFrame(dict_data)
print(df_obj2)

• 運行結果：

   A          B    C  D       E       F
0  1 2017-04-26  1.0  3  Python  ITCast
1  1 2017-04-26  1.0  3    Java  ITCast
2  1 2017-04-26  1.0  3     C++  ITCast
3  1 2017-04-26  1.0  3       C  ITCast

3. 通過列索引獲取列數據（Series類型）

df_obj[col_idx] 或 df_obj.col_idx

• 示例代碼：

# 通過列索引獲取列數據
print(df_obj2[‘A‘])
print(type(df_obj2[‘A‘]))

print(df_obj2.A)

• 運行結果：

0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
Name: A, dtype: float64
<class ‘pandas.core.series.Series‘>
0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
Name: A, dtype: float64

4. 增加列數據

df_obj[new_col_idx] = data

類似Python的 dict添加key-value

• 示例代碼：

# 增加列
df_obj2[‘G‘] = df_obj2[‘D‘] + 4
print(df_obj2.head())

• 運行結果：

     A          B    C  D       E       F  G
0  1.0 2017-01-02  1.0  3  Python  ITCast  7
1  1.0 2017-01-02  1.0  3    Java  ITCast  7
2  1.0 2017-01-02  1.0  3     C++  ITCast  7
3  1.0 2017-01-02  1.0  3       C  ITCast  7

5. 刪除列

del df_obj[col_idx]

• 示例代碼：

# 刪除列
del(df_obj2[‘G‘] )
print(df_obj2.head())

• 運行結果：

     A          B    C  D       E       F
0  1.0 2017-01-02  1.0  3  Python  ITCast
1  1.0 2017-01-02  1.0  3    Java  ITCast
2  1.0 2017-01-02  1.0  3     C++  ITCast
3  1.0 2017-01-02  1.0  3       C  ITCast

3.Pandas的索引操作

索引對象Index

1.Series和DataFrame中的索引都是Index對象

• 示例代碼：

print(type(ser_obj.index))
print(type(df_obj2.index))

print(df_obj2.index)

• 運行結果：

<class ‘pandas.indexes.range.RangeIndex‘>
<class ‘pandas.indexes.numeric.Int64Index‘>
Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype=‘int64‘)

2. 索引對象不可變，保證了數據的安全

• 示例代碼：

# 索引對象不可變
df_obj2.index[0] = 2

• 運行結果：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-7f40a356d7d1> in <module>()
      1 # 索引對象不可變
----> 2 df_obj2.index[0] = 2

/Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)
   1402 
   1403     def __setitem__(self, key, value):
-> 1404         raise TypeError("Index does not support mutable operations")
   1405 
   1406     def __getitem__(self, key):

TypeError: Index does not support mutable operations

常見的Index種類

Index，索引
Int64Index，整數索引
MultiIndex，層級索引
DatetimeIndex，時間戳類型

Series索引

1. index 指定行索引名

• 示例代碼：

ser_obj = pd.Series(range(5), index = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘])
print(ser_obj.head())

• 運行結果：

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int64

2. 行索引

ser_obj[‘label’], ser_obj[pos]

• 示例代碼：

# 行索引
print(ser_obj[‘b‘])
print(ser_obj[2])

• 運行結果：

1
2

3. 切片索引

ser_obj[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’]

註意，按索引名切片操作時，是包含終止索引的。

• 示例代碼：

# 切片索引
print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj[‘b‘:‘d‘])

• 運行結果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

4.不連續索引

ser_obj[[‘label1’, ’label2’, ‘label3’]]

• 示例代碼：

# 不連續索引
print(ser_obj[[0, 2, 4]])
print(ser_obj[[‘a‘, ‘e‘]])

• 運行結果：

a    0
c    2
e    4
dtype: int64
a    0
e    4
dtype: int64

5. 布爾索引

• 示例代碼：

# 布爾索引
ser_bool = ser_obj > 2
print(ser_bool)
print(ser_obj[ser_bool])

print(ser_obj[ser_obj > 2])

• 運行結果：

a    False
b    False
c    False
d     True
e     True
dtype: bool
d    3
e    4
dtype: int64
d    3
e    4
dtype: int64

DataFrame索引

1. columns 指定列索引名

• 示例代碼：

import numpy as np

df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
print(df_obj.head())

• 運行結果：

          a         b         c         d
0 -0.241678  0.621589  0.843546 -0.383105
1 -0.526918 -0.485325  1.124420 -0.653144
2 -1.074163  0.939324 -0.309822 -0.209149
3 -0.716816  1.844654 -2.123637 -1.323484
4  0.368212 -0.910324  0.064703  0.486016

2. 列索引

df_obj[[‘label’]]

• 示例代碼：

# 列索引
print(df_obj[‘a‘]) # 返回Series類型
print(type(df_obj[‘a‘])) # 返回DataFrame類型

df_obj2 = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4))
print(df_obj2[[0]]) # 返回DataFrame類型
print(type(df_obj2[[0]])) # 返回DataFrame類型

• 運行結果：

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
<class ‘pandas.core.series.Series‘>

          0
0  0.893045
1  0.192732
2 -0.380107
3  0.711755
4 -0.698903
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>

3. 不連續索引

df_obj[[‘label1’, ‘label2’]]

• 示例代碼：

# 不連續索引
print(df_obj[[‘a‘,‘c‘]])
print(df_obj2[[1, 3]])

• 運行結果：

          a         c
0 -0.241678  0.843546
1 -0.526918  1.124420
2 -1.074163 -0.309822
3 -0.716816 -2.123637
4  0.368212  0.064703
          1         3
0  0.621589 -0.383105
1 -0.485325 -0.653144
2  0.939324 -0.209149
3  1.844654 -1.323484
4 -0.910324  0.486016

高級索引：標簽、位置和混合

Pandas的高級索引有3種

1. loc 標簽索引

DataFrame 不能直接切片，可以通過loc來做切片

loc是基於標簽名的索引，也就是我們自定義的索引名

• 示例代碼：

# 標簽索引 loc
# Series
print(ser_obj[‘b‘:‘d‘])
print(ser_obj.loc[‘b‘:‘d‘])

# DataFrame
print(df_obj[‘a‘])

# 第一個參數索引行，第二個參數是列
print(df_obj.loc[0:2, ‘a‘])

• 運行結果：

b    1
c    2
d    3
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

2. iloc 位置索引

作用和loc一樣，不過是基於索引編號來索引

• 示例代碼：

# 整型位置索引 iloc
# Series
print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj.iloc[1:3])

# DataFrame
print(df_obj.iloc[0:2, 0]) # 註意和df_obj.loc[0:2, ‘a‘]的區別

• 運行結果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
Name: a, dtype: float64

3. ix 標簽與位置混合索引

ix是以上二者的綜合，既可以使用索引編號，又可以使用自定義索引，要視情況不同來使用，

如果索引既有數字又有英文，那麽這種方式是不建議使用的，容易導致定位的混亂。

• 示例代碼：

# 混合索引 ix
# Series
print(ser_obj.ix[1:3])
print(ser_obj.ix[‘b‘:‘c‘])

# DataFrame
print(df_obj.loc[0:2, ‘a‘])
print(df_obj.ix[0:2, 0])

• 運行結果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

註意

DataFrame索引操作，可將其看作ndarray的索引操作

標簽的切片索引是包含末尾位置的

4.Pandas的對齊運算

是數據清洗的重要過程，可以按索引對齊進行運算，如果沒對齊的位置則補NaN，最後也可以填充NaN

Series的對齊運算

1. Series 按行、索引對齊

• 示例代碼：

s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10))
s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5))

print(‘s1: ‘ )
print(s1)

print(‘‘) 

print(‘s2: ‘)
print(s2)

• 運行結果：

s1: 
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

s2: 
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

2. Series的對齊運算

• 示例代碼：

# Series 對齊運算
s1 + s2

• 運行結果：

0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5     NaN
6     NaN
7     NaN
8     NaN
9     NaN
dtype: float64

DataFrame的對齊運算

1.DataFrame按行、列索引對齊

• 示例代碼：

df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,2)), columns = [‘a‘, ‘b‘])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,3)), columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])

print(‘df1: ‘)
print(df1)

print(‘‘) 
print(‘df2: ‘)
print(df2)

• 運行結果：

df1: 
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0

df2: 
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

2. DataFrame的對齊運算

• 示例代碼：

# DataFrame對齊操作
df1 + df2

• 運行結果：

     a    b   c
0  2.0  2.0 NaN
1  2.0  2.0 NaN
2  NaN  NaN NaN

填充未對齊的數據進行運算

1. fill_value

使用add, sub, div, mul的同時，

通過fill_value指定填充值，未對齊的數據將和填充值做運算

• 示例代碼：

print(s1)
print(s2)
s1.add(s2, fill_value = -1)

print(df1)
print(df2)
df1.sub(df2, fill_value = 2.)

• 運行結果：

# print(s1)
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

# print(s2)
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

# s1.add(s2, fill_value = -1)
0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5    14.0
6    15.0
7    16.0
8    17.0
9    18.0
dtype: float64


# print(df1)
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0

# print(df2)
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0


# df1.sub(df2, fill_value = 2.)
     a    b    c
0  0.0  0.0  1.0
1  0.0  0.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

數據分析工具Pandas