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第4章 变形

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘data/table.csv‘)
df.head()

一、透视表

1. pivot

一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols：

df.pivot(index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘).head()

然而pivot函数具有很强的局限性，除了功能上较少之外，还不允许values中出现重复的行列索引对（pair），例如下面的语句就会报错：

#df.pivot(index=‘School‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘).head()

因此，更多的时候会选择使用强大的pivot_table函数

2. pivot_table

首先，再现上面的操作：

pd.pivot_table(df,index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘).head()

由于功能更多，速度上自然是比不上原来的pivot函数：

%timeit df.pivot(index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘)
%timeit pd.pivot_table(df,index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘)

2.28 ms ± 74.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
9.77 ms ± 498 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Pandas中提供了各种选项，下面介绍常用参数：

① aggfunc：对组内进行聚合统计，可传入各类函数，默认为‘mean‘

pd.pivot_table(df,index=‘School‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘,aggfunc=[‘mean‘,‘sum‘]).head()

② margins：汇总边际状态

pd.pivot_table(df,index=‘School‘,columns=‘Gender‘,values=‘Height‘,aggfunc=[‘mean‘,‘sum‘],margins=True).head()
#margins_name可以设置名字，默认为‘All‘

③ 行、列、值都可以为多级

pd.pivot_table(df,index=[‘School‘,‘Class‘],
               columns=[‘Gender‘,‘Address‘],
               values=[‘Height‘,‘Weight‘])

3. crosstab（交叉表）

交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数：

pd.crosstab(index=df[‘Address‘],columns=df[‘Gender‘])

交叉表的功能也很强大（但目前还不支持多级分组），下面说明一些重要参数：

① values和aggfunc：分组对某些数据进行聚合操作，这两个参数必须成对出现

pd.crosstab(index=df[‘Address‘],columns=df[‘Gender‘],
            values=np.random.randint(1,20,df.shape[0]),aggfunc=‘min‘)
#默认参数等于如下方法：
#pd.crosstab(index=df[‘Address‘],columns=df[‘Gender‘],values=1,aggfunc=‘count‘)

② 除了边际参数margins外，还引入了normalize参数，可选‘all‘,‘index‘,‘columns‘参数值

pd.crosstab(index=df[‘Address‘],columns=df[‘Gender‘],normalize=‘all‘,margins=True)

二、其他变形方法

1. melt

melt函数可以认为是pivot函数的逆操作，将unstacked状态的数据，压缩成stacked，使“宽”的DataFrame变“窄”

df_m = df[[‘ID‘,‘Gender‘,‘Math‘]]
df_m.head()

df.pivot(index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Math‘).head()

melt函数中的id_vars表示需要保留的列，value_vars表示需要stack的一组列

pivoted = df.pivot(index=‘ID‘,columns=‘Gender‘,values=‘Math‘)
result = pivoted.reset_index().melt(id_vars=[‘ID‘],value_vars=[‘F‘,‘M‘],value_name=‘Math‘)                     .dropna().set_index(‘ID‘).sort_index()
#检验是否与展开前的df相同，可以分别将这些链式方法的中间步骤展开，看看是什么结果
result.equals(df_m.set_index(‘ID‘))

True

2. 压缩与展开

（1）stack：这是最基础的变形函数，总共只有两个参数：level和dropna

df_s = pd.pivot_table(df,index=[‘Class‘,‘ID‘],columns=‘Gender‘,values=[‘Height‘,‘Weight‘])
df_s.groupby(‘Class‘).head(2)

df_stacked = df_s.stack()
df_stacked.groupby(‘Class‘).head(2)

stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表）

df_stacked = df_s.stack(0)
df_stacked.groupby(‘Class‘).head(2)

(2) unstack：stack的逆函数，功能上类似于pivot_table

df_stacked.head()

result = df_stacked.unstack().swaplevel(1,0,axis=1).sort_index(axis=1)
result.equals(df_s)
#同样在unstack中可以指定level参数

True

三、哑变量与因子化

1. Dummy Variable（哑变量）

这里主要介绍get_dummies函数，其功能主要是进行one-hot编码：

df_d = df[[‘Class‘,‘Gender‘,‘Weight‘]]
df_d.head()

现在希望将上面的表格前两列转化为哑变量，并加入第三列Weight数值：

pd.get_dummies(df_d[[‘Class‘,‘Gender‘]]).join(df_d[‘Weight‘]).head()
#可选prefix参数添加前缀，prefix_sep添加分隔符

2. factorize方法

该方法主要用于自然数编码，并且缺失值会被记做-1，其中sort参数表示是否排序后赋值

codes, uniques = pd.factorize([‘b‘, None, ‘a‘, ‘c‘, ‘b‘], sort=True)
display(codes)
display(uniques)

array([ 1, -1,  0,  2,  1])



array([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], dtype=object)

四、问题与练习

1. 问题

【问题一】 上面提到了许多变形函数，如melt/crosstab/pivot/pivot_table/stack/unstack函数，请总结它们各自的使用特点。

【问题二】 变形函数和多级索引是什么关系？哪些变形函数会使得索引维数变化？具体如何变化？

【问题三】 请举出一个除了上文提过的关于哑变量方法的例子。

【问题四】 使用完stack后立即使用unstack一定能保证变化结果与原始表完全一致吗？

【问题五】 透视表中涉及了三个函数，请分别使用它们完成相同的目标（任务自定）并比较哪个速度最快。

【问题六】 既然melt起到了stack的功能，为什么再设计stack函数？

2. 练习

【练习一】 继续使用上一章的药物数据集：

pd.read_csv(‘data/Drugs.csv‘).head()

(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，每行需要显示每种药物在每个地区的10年至17年的变化情况，且前三列需要排序：

(b) 现在请将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）

【练习二】 现有一份关于某地区地震情况的数据集，请解决如下问题：

pd.read_csv(‘data/Earthquake.csv‘).head()

(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，将方向列展开，并将距离、深度和烈度三个属性压缩：

(b) 现在请将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）

Pandas变形

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hichens/p/13282894.html