pandas的学习总结

pandas的学习总结

作者：csj
更新时间:2017.12.31

email:59888745@qq.com

说明：因内容较多，会不断更新 xxx学习总结；

1.pandas简介
2.pandas数据结构
　　Series
　　DataFrame
　　Index
　　csv文件读写
3.常用函数：
　　Group by
　　Aggregate
　　concat
　　merge
　　join
　　bike project
　　stocks project
　　credit project

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 1.pandas简介

　　pandas是一个专门用于数据分析的python library。
　　基于numpy (对ndarray的操作)
　　相当于用python做Excel/SQL/R的感觉；
2.pandas数据结构
　　2.1Series：
　　 　　是一个一维的数据结构；默认用0到n来作为Series的index，但是我们也可以自己指定index。
　　index我们可以把它理解为dict里面的key；
　　s=pd.Series([1,‘a‘,2,‘b‘,2,20])
　　s2=pd.Series([1,‘a‘,2,‘b‘,2,20],index=[1,2,3,4,5)
　　s4=pd.Series([{‘a‘:1,‘b‘:2},name=‘price‘])
　　print(s)
　　s3=s.append(s2)
　　Series就像一个dict，前面定义的index就是用来选择数据的；
　　Series的元素可以被赋值；s1[0]=3
　　数学运算；s1 + s2,s4 /2,s4 **2, r = ‘a‘ in s4
　　s4.median()中位数
　　s4.mean()
　　s4.max()
　　s4.min();s4[s4 >s4.mean()]
　　数据缺失：
　　使用notnull和isnull两个函数来判空:s4.isnull(),s4.notnull()
　　为空的部分，赋上平均值:s4[s4.isnull()]=s4.mean()
　　选择数据:s[1],s1[2,3,1],s1[1:],s1[:-1],s1.get(‘1‘),s1[s1 <2],s1[s1.index !=2]

    2.2 DataFrame：
　　一个Dataframe就是一张表格，Series表示的是一维数组，Dataframe则是一个二维数组；
　　columns的名字和顺序可以指定；
　　可以从几个Series构建一个DataFrame；
　　可以用一个list of dicts来构建DataFrame；
　　data ={‘a‘:[1,2,3],‘b‘:[4,5,6]}
　　pd1 = pd.DataFrame(data)
　　df = pd.DataFrame(data,coulums=[‘t‘,‘f‘],index=[‘one‘,‘tow‘,‘three‘]) #在DataFrame中columns对应的是列，index对应的是行。
　　DataFrame元素赋值：
　　可以给一整列赋值:df["t"]=400
　　给一整行赋值:df["one"]=100
　　可以使用loc,iloc选择一行：
　　pd1.loc[‘one‘];pd1.iloc[‘one‘];pd1[1:2]
　　pd1中加入df:pd1.append(df2);pd1.append(series1)
　　pd1中加入一column:pd1[‘newcol‘]=200
　　df1["t"].loc["one"] = 300
　　df1["colname"]=‘newcolumn‘
　　df1.columns
　　df1.index
　　df1.info
　　df.index.name = "city"
　　df.columns.name = "info"
　　使用isin判断价格在[]范围内的:df1["one"].isin([30, 200])
　　df1.where(df1["neo"] > 10)
　　对于NAN会被上一个记录的值填充上:df1.fillna(method="ffill") df.ffill()
　　df.sub((row, axis=1)) 计算其他的数据与row之间的差值
    2.3Index：
　　Series时声明index
　　针对index进行索引和切片
　　DataFrame进行Indexing与Series基本相同:df.loc[row,colu]
     2.4reindex:
　　对一个Series或者DataFrame按照新的index顺序进行重排；
　　用drop来删除Series和DataFrame中的index

　　2.5csv文件读写：
　　　　read_csv
　　　　to_csv
3.常用函数：
　　　　Group by
　　　　Aggregate
　　　　concat
　　　　merge
　　　　join
　　　　bike project
　　　　stocks project
　　　　credit project

分析数据问题

1数据清洗 。检查数据 查看一列的一些基本统计信息：data.columnname.describe() •选择一列：data[‘columnname‘] •选择一列的前几行数据：data[‘columnsname‘][:n] •选择多列：data[[‘column1‘,‘column2‘]] •Where 条件过滤：data[data[‘columnname‘] > condition]

。处理缺失数据 。为缺失数据赋值默认值 data.country.fillna(‘‘)#（0，mean) •去掉/删除缺失数据行   data.dropna() data.dropna(how=‘all‘)删除一整行的值都为 NA   data.drop(thresh=5)删除一整行数据中至少要有 5 个非空值 •去掉/删除缺失率高的列

•添加默认值 data.country= data.country.fillna(‘‘)

•删除不完整的行 data.drop(axis=0, how=‘any‘)

•删除不完整的列 删除一正列为 NA 的列:data.drop(axis=1, how=‘all‘，inplace=True)行的例子中使用了 axis=0，因为如果我们不传

参数 axis，默认是axis=0 删除任何包含空值的列：data.drop(axis=1， how=‘any‘，inplace=True)

•规范化数据类型 data = pd.read_csv(‘../data/moive_metadata.csv‘, dtype={‘duration‘: int})

•必要的转换 .错别字 •英文单词时大小写的不统一:data[‘movie_title‘].str.upper() •输入了额外的空格:data[‘movie_title‘].str.strip()

•重命名列名 data = data.rename(columns = {‘title_year’:’release_date’,

‘movie_facebook_likes’:’facebook_likes’})

•保存结果 data.to_csv(‘cleanfile.csv’ encoding=’utf-8’)

demo: df.head() .没有列头 # 增加列头 column_names= [‘id‘, ‘name‘, ‘age‘,

‘weight‘,‘m0006‘,‘m0612‘,‘m1218‘,‘f0006‘,‘f0612‘,‘f1218‘] df = pd.read_csv(‘../data/patient_heart_rate.csv‘, names = column_names)

.一个列有多个参数值，分割成多列 df[[‘first_name‘,‘last_name‘]] = df[‘name‘].str.split(expand=True) df.drop(‘name‘, axis=1, inplace=True)

.列数据的单位不统一 rows_with_lbs = df[‘weight‘].str.contains(‘lbs‘).fillna(False) df[rows_with_lbs] for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows(): weight = int(float(lbs_row[‘weight‘][:-3])/2.2) df.at[i,‘weight‘] = ‘{}kgs‘.format(weight)

.缺失值 data.country.fillna(‘‘) •删：删除数据缺失的记录（数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）/[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据

（一）） •赝品：使用合法的初始值替换，数值类型可以使用 0，字符串可以使用空字符串“” •均值：使用当前列的均值 •高频：使用当前列出现频率最高的数据 •源头优化：如果能够和数据收集团队进行沟通，就共同排查问题，寻找解决方案。

.空行 # 删除全空的行 df.dropna(how=‘all‘,inplace=True) df.dropna(how=‘any‘,inplace=True) .重复数据 # 删除重复数据行 df.drop_duplicates([‘first_name‘,‘last_name‘],inplace=True)

.非 ASCII 字符 处理非 ASCII 数据方式有多种 •删除 •替换 •仅仅提示一下

我们使用删除的方式：

# 删除非 ASCII 字符 df[‘first_name‘].replace({r‘[^\x00-\x7F]+‘:‘‘}, regex=True, inplace=True) df[‘last_name‘].replace({r‘[^\x00-\x7F]+‘:‘‘}, regex=True, inplace=True)

.有些列头应该是数据，而不应该是列名参数,将多列合并为一列 # 删除没有心率的数据 row_with_dashes = df[‘puls_rate‘].str.contains(‘-‘).fillna(False) df.drop(df[row_with_dashes].index, inplace=True)

import pandas as pd
# 增加列头
column_names= [‘id‘, ‘name‘, ‘age‘, ‘weight‘,‘m0006‘,‘m0612‘,‘m1218‘,‘f0006‘,‘f0612‘,‘f1218‘]
df = pd.read_csv(‘../data/patient_heart_rate.csv‘, names = column_names)
?
# 切分名字，删除源数据列
df[[‘first_name‘,‘last_name‘]] = df[‘name‘].str.split(expand=True)
df.drop(‘name‘, axis=1, inplace=True)
?
# 获取 weight 数据列中单位为 lbs 的数据
rows_with_lbs = df[‘weight‘].str.contains(‘lbs‘).fillna(False)
df[rows_with_lbs]
?

#get row data

df[1:5]

#get col data

df[‘columnsname‘]

#get row and col data

df[‘columnsname‘][1:3
# 将 lbs 的数据转换为 kgs 数据
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
weight = int(float(lbs_row[‘weight‘][:-3])/2.2)
df.at[i,‘weight‘] = ‘{}kgs‘.format(weight)

# 删除全空的行
df.dropna(how=‘all‘,inplace=True)
?
# 删除重复数据行
df.drop_duplicates([‘first_name‘,‘last_name‘],inplace=True)
?
# 删除非 ASCII 字符
df[‘first_name‘].replace({r‘[^\x00-\x7F]+‘:‘‘}, regex=True, inplace=True)
df[‘last_name‘].replace({r‘[^\x00-\x7F]+‘:‘‘}, regex=True, inplace=True)
?
# 切分 sex_hour 列为 sex 列和 hour 列
sorted_columns = [‘id‘,‘age‘,‘weight‘,‘first_name‘,‘last_name‘]
df = pd.melt(df,
id_vars=sorted_columns,var_name=‘sex_hour‘,value_name=‘puls_rate‘).sort_values(sorted_columns)
df[[‘sex‘,‘hour‘]] = df[‘sex_hour‘].apply(lambda x:pd.Series(([x[:1],‘{}-{}‘.format(x[1:3],x[3:])])))[[0,1]]
df.drop(‘sex_hour‘, axis=1, inplace=True)
?
# 删除没有心率的数据
row_with_dashes = df[‘puls_rate‘].str.contains(‘-‘).fillna(False)
df.drop(df[row_with_dashes].index,
inplace=True)
?
# 重置索引，不做也没关系，主要是为了看着美观一点
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)