标签：16px 情况 常用 使用 image 指定 www ash 参数
2. pandas.DataFrame ([data],[index]) 根据行建立数据
3. pandas.DataFrame ({dic}) 根据列建立数据
4. pandas.DataFrame（[list]）根据数据建立列数据
7. 使用 pandas.MultiIndex 显式创建多级行索引
1. pandas.Series（data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False ）
data：支持多种数据类型
index：可选参数，数据索引，如为空则是由0开始的整数排序，索引确定后只能查看不能修改
dtype: 数据类型，可为空
name: 列名，可为空
1 # index 为空时，默认由0开始顺序排列 2 list=pd.Series([‘a‘,‘b‘,‘c‘]) 3 print(list) 4 -------------------------------------------------------- 5 out: 6 1 a 7 2 b 8 3 c 9 ======================================================= 10 11 #使用 index 输入 12 list=pd.Series([‘Leslie‘,‘Jack‘,‘Mike‘],[2,1,3]) 13 print(list) 14 -------------------------------------------------------- 15 out: 16 2 Leslie 17 1 Jack 18 3 Mike 19 ======================================================== 20 21 # 以dic字典输入数据 22 list=pd.Series({2:‘Leslie‘,1:‘Jack‘,3:‘Mike‘}) 23 print(list) 24 -------------------------------------------------------- 25 out: 26 2 Leslie 27 1 Jack 28 3 Mike 29 ======================================================== 30 31 #显示筛选结果 32 list=pd.Series({2:‘Leslie‘,1:‘Jack‘,3:‘Mike‘},[2,3]) 33 print(list) 34 -------------------------------------------------------- 35 out: 36 2 Leslie 37 3 Mike 38 ========================================================= 39 40 #指定列名name 41 price=pd.Series([‘68‘,‘90‘],name=‘price‘,index=[‘JAVA IN ACTION‘,‘Python Data Science Handbook‘]) 42 print(price) 43 -------------------------------------------------------- 44 out: 45 JAVA IN ACTION 68 46 Python Data Science Handbook 90 47 Name: price, dtype: object
注意：列名默认以0开始的整数
2. pandas.DataFrame ([data],[index]) 根据行建立数据
DataFrame可看作panads的行索引，最基础是通过单个已有的series对象创建DataFrame
data: 被panads序列化的行数据集
index：行索引集合，为空时将由0开始按整数排列
1 java=pd.Series({‘price‘:68,‘count‘:1}) 2 python=pd.Series({‘price‘:90,‘count‘:1}) 3 frame=pd.DataFrame(data=[java,python],index=[‘JAVA IN ACTION‘,‘Python Data Science Handbook‘]) 4 print(frame)
输出
注意：data, index 参数必须是集合，否则会报错
3. pandas.DataFrame ({dic}) 根据列建立数据
可通过此方法利用字典建立列数据
1 #每本书的价格列 2 price=pd.Series({‘JAVA IN ACTION‘:68,‘Python Data Science Handbook‘:90}) 3 #每本书的数据列 4 count=pd.Series({‘JAVA IN ACTION‘:1,‘Python Data Science Handbook‘:1}) 5 #使用字典建立DataFrame 6 frame=pd.DataFrame({‘price‘:price,‘count‘:count}) 7 print(frame)
结果与上面一样，系统会根据行索引绑定数据
4. pandas.DataFrame（[list]）根据数据建立列数据
注意：使用 list 与 dic 最大不同在 dic 在调用于生成列时先通过 index 指定行索引
1 price1=pd.Series([‘68‘,‘90‘],name=‘price1‘,index=[‘JAVA IN ACTION‘,‘Python Data Science Handbook‘]) 2 count1=pd.Series([‘1‘,‘1‘],name=‘count1‘,index=[‘JAVA IN ACTION‘,‘Python Data Science Handbook‘]) 3 frame1=pd.DataFrame([price1,count1]) 4 print(frame1)
对比上面例子，当以数组建立 DataFrame 时，数组内的数据默认为行数据
data=pandas.Series([‘Leslie‘,‘Rose‘,‘Jack‘,‘Mike‘])
显式索引即 data[ ‘Leslie‘ : ‘Jack‘] 作切片时，结果包含最后一个索引即 Jack
隐式索引即 data[ 0 : 2 ]作切片时，结果不包含最后一个
为了避免混淆，建议使用 loc（显式）、iloc（隐式）
data[ ‘Leslie‘ : ‘Jack‘] 等效于 data.loc[ ‘Leslie‘ : ‘Jack‘]
data[ 0 : 2 ]等效于data.iloc[ 0 : 2 ]
同时，loc 也可作为数据的筛选条件
1 age=pd.Series({‘Leslie‘:28,‘Jack‘:32,‘Rose‘:18}) 2 address=pd.Series({‘Jack‘:‘Beijing‘,‘Rose‘:‘Shanghai‘,‘Leslie‘:‘Guangzhou‘}) 3 person=pd.DataFrame({‘address‘:address,‘age‘:age}) 4 print(person.loc[person[‘age‘]<30])
显示结果
多条件筛选
1 age=pd.Series({‘Leslie‘:28,‘Jack‘:32,‘Rose‘:18}) 2 address=pd.Series({‘Jack‘:‘Beijing‘,‘Rose‘:‘Shanghai‘,‘Leslie‘:‘Guangzhou‘}) 3 person=pd.DataFrame({‘address‘:address,‘age‘:age}) 4 print(person.loc[(person[‘age‘]<30) & (person[‘age‘]>20)])
将 index 行索引分成多维级别
1 test=pd.DataFrame(data=np.random.rand(4,2), 2 index=[[‘index0‘,‘index0‘,‘index1‘,‘index1‘],[0,1,0,1]], 3 columns=[‘column0‘,‘column1‘]) 4 print(test)
结果
可为多级行索引建立名称，容易管理
1 test1=pd.DataFrame(data=np.random.rand(4,2), 2 index=[[‘index0‘,‘index0‘,‘index1‘,‘index1‘],[0,1,0,1]], 3 columns=[‘column0‘,‘column1‘]) 4 test1.index.names=[‘indexName0‘,‘indexName1‘] 5 print(test1)
结果
7. 使用 pandas.MultiIndex 显式创建多级行索引
使用数组方法 MultiIndex.from_arrays （）
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘1‘,‘68‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘1‘,‘105‘],[‘Python Crash Course‘,‘2‘,‘89‘] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘1‘,‘76‘],[‘Python Appclications‘,‘2‘,‘120‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘1‘,‘58‘]] 3 index=pd.MultiIndex.from_arrays([[‘Leslie‘,‘Leslie‘,‘Jack‘,‘Jack‘,‘Mike‘,‘Mike‘],[2020,2021,2020,2021,2020,2021]]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column)
使用索引值的元组方法 MultiIndex.from_tuples（）
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘1‘,‘68‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘1‘,‘105‘],[‘Python Crash Course‘,‘2‘,‘89‘] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘1‘,‘76‘],[‘Python Appclications‘,‘2‘,‘120‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘1‘,‘58‘]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column)
使用笛卡乐积方法 MultiIndex.from_product （）
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘1‘,‘68‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘1‘,‘105‘],[‘Python Crash Course‘,‘2‘,‘89‘] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘1‘,‘76‘],[‘Python Appclications‘,‘2‘,‘120‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘1‘,‘58‘]] 3 index=pd.MultiIndex.from_product([[‘Leslie‘,‘Jack‘,‘Mike‘],[2020,2021]]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column)
上面3种方法可获取相同结果，3种方法有不同的使用场景
继续以上面例子为例，使用 stack（level） 可以把 DataFrame 升维，使用 unstack（level） 可能把 DataFrame 降维
注意：数据升维降维后都将返回一个数据集的副本，修改其值不会影响原数据
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,1,68],[‘Pro Apahe Hadoop‘,1,105],[‘Python Crash Course‘,2,89] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,1,76],[‘Python Appclications‘,2,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,1,58]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column) 6 //计算总体价格 7 total=book[‘Price‘]*book[‘Count‘] 8 print(str(total)+‘\n‘) 9 //降维显示，把二维的行索引转化为列 10 print(total.unstack())
结果
使用 level 参数可以设置降维的层级，level 为 0 即把多维行的第一维度进行转换 （ 即name参数 ），level 为 1 即把多维行的第二维度进行转换 （ 即 year 参数 ）
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,1,68],[‘Pro Apahe Hadoop‘,1,105],[‘Python Crash Course‘,2,89] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,1,76],[‘Python Appclications‘,2,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,1,58]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column) 6 //计算总价 7 total=book[‘Price‘]*book[‘Count‘] 8 //把第一维name进行降维 9 print(total.unstack(level=0))
可见结果刚好与上面的例子相反，若把level设置为1，则结果跟上面相同
使用 stack 把数据进行升维，level 使用与 unstack 类似
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,1,68],[‘Pro Apahe Hadoop‘,1,105],[‘Python Crash Course‘,2,89] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,1,76],[‘Python Appclications‘,2,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,1,58]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column) 6 print(book.stack())
结果
索引重置的另外两个常用方法 reset_index() 与 set_index()
reset_index(self,level, drop: bool = False, inplace: bool = False, col_level: Hashable = 0, col_fill: Label = "") 把行标签转换成列
level：默认为 None，从索引中删除给定的级别，默认情况下删除所有级别。
drop： 默认为 False 不要尝试将索引插入 DataFrame 列，这会将索引重置为默认的整数索引。
inplace：bool, 默认为 False，修改DataFrame到位(不要创建新对象)。
col_level：int 或 str, 默认为 0，如果列有多个级别，请确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它被插入到第一级。
col_fill：object, 默认为空，如果列具有多个级别，请确定如何命名其他级别。如果为None，则重复索引名称。
1 age=pd.Series({‘Leslie‘:28,‘Jack‘:32,‘Rose‘:18}) 2 address=pd.Series({‘Jack‘:‘Beijing‘,‘Rose‘:‘Shanghai‘,‘Leslie‘:‘Guangzhou‘}) 3 person=pd.DataFrame({‘address‘:address,‘age‘:age}) 4 print(str(person)+"\n") 5 #把name转换成列，转换后列名默认为index 6 person=person.reset_index() 7 #把列名改为name 8 person.rename(columns={‘index‘:‘name‘},inplace=True) 9 print(person)
显示结果
set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
keys：label or array-like or list of labels/arrays，这个是需要设置为索引的列名，可以是单个列名，或者是多个列名
drop：bool, default True，删除要用作新索引的列
append：bool, default False，添加新索引
inplace：bool, default False，是否要覆盖数据集
verify_integrity：bool, default False，检查新索引是否重复
1 age=pd.Series({‘Leslie‘:28,‘Jack‘:32,‘Rose‘:18}) 2 address=pd.Series({‘Jack‘:‘Beijing‘,‘Rose‘:‘Shanghai‘,‘Leslie‘:‘Guangzhou‘}) 3 person=pd.DataFrame({‘address‘:address,‘age‘:age}) 4 print(str(person)+"\n") 5 #把行索引name转换成列，默认列名为index 6 person=person.reset_index() 7 #把列名改为name 8 person.rename(columns={‘index‘:‘name‘},inplace=True) 9 print(str(person)+"\n") 10 #重新把列name转换成行索引 11 person=person.set_index([‘name‘],append=True) 12 print(person)
运行结果
def insert(loc, column, value, allow_duplicates=False) 可以直接组DataFrame添加列
1 age=pd.Series({‘Leslie‘:28,‘Jack‘:32,‘Rose‘:18}) 2 address=pd.Series({‘Jack‘:‘Beijing‘,‘Rose‘:‘Shanghai‘,‘Leslie‘:‘Guangzhou‘}) 3 person=pd.DataFrame({‘address‘:address,‘age‘:age}) 4 person.insert(2,‘sex‘,[’male‘,‘male‘,‘female‘])
运行结果
如果在使用 MultiIndex 不是有序索引，那在切片时候系统经常会报以下错误（注意：数据排序后返回的将是原数据的一个副本，副本值修改不会改变原数据值）
此时可使用 sort_index() 或 sortlevel() 先对数据进行排序再进行切片
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,1,68],[‘Pro Apahe Hadoop‘,1,105],[‘Python Crash Course‘,2,89] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,1,76],[‘Python Appclications‘,2,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,1,58]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column) 6 #先按 index 进行排序 7 book=book.sort_index() 8 print(str(book.loc[‘Leslie‘:,:])+‘\n‘) 9 print(book.loc[(‘Leslie‘,2021):,:‘Count‘])
运行结果
用户还可以使用 mean()、sum()、max() 等方法对多级索引进行数据统计，也可使用 level 参数设置所统计的维度
1 data=[[‘Python Learning from Scratch‘,1,68],[‘Pro Apahe Hadoop‘,1,105],[‘Python Crash Course‘,2,89] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,1,76],[‘Python Appclications‘,2,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,1,58]] 3 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(‘Leslie‘,2020),(‘Leslie‘,2021),(‘Jack‘,2020),(‘Jack‘,2021),(‘Mike‘,2020),(‘Mike‘,2021)]) 4 column=[‘Book‘,‘Count‘,‘Price‘] 5 book=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=column) 6 book=book.sort_index() 7 #原始数据 8 print(str(book)+‘\n‘) 9 #以name为纬度计算每年总价 10 print(str(book.sum(level=0))+‘\n‘) 11 #以year为纬度设计平均数 12 print(str(book.mean(level=1))+‘\n‘) 13 #以year为纬度计算最大值 14 print(book.max(level=1))
运行结果，可见在计算平均值和总值时关于Book等不匹配的字段系统全自动忽略
pd.concat( objs: Union[Iterable["NDFrame"], Mapping[Label, "NDFrame"]],axis=0,join="outer",
ignore_index: bool = False,keys=None,levels=None,names=None,
verify_integrity: bool = False,sort: bool = False,copy: bool = True,)
concat 默认会将所在列进行合并，确失列默认为 NaN 表示，index 默认允许重复（若不想要重复索引，可以把 ignore_index 设置为 True）
若把 verify_intergrity 设置为 True，一旦出现重复索引，系统就抛出异常
1 data2=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,72,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,98,‘Wes Mckinney‘]] 2 data3=[[‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 4 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Author‘] 5 column3=[‘Book‘,‘Author‘] 6 7 book2=pd.DataFrame(data=data2,columns=column2).sort_index() 8 book3=pd.DataFrame(data=data3,columns=column3).sort_index() 9 10 print(pd.concat([book2,book3]))
运行结果
若想要去掉缺失列，可以把参数 join 设置为 ‘ inner ‘
1 data2=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,72,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,98,‘Wes Mckinney‘]] 2 data3=[[‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 4 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Author‘] 5 column3=[‘Book‘,‘Author‘] 6 7 book2=pd.DataFrame(data=data2,columns=column2).sort_index() 8 book3=pd.DataFrame(data=data3,columns=column3).sort_index() 9 10 print(pd.concat([book2,book3],join=‘inner‘))
运行结果
pandas.merge (left, right, how: str = "inner", on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index: bool = False, right_index: bool = False, sort: bool = False,
suffixes=("_x", "_y"), copy: bool = True, indicator: bool = False, validate=None)
merge 是最常用的合并连接，用法与SQL数据库中的使用方法极为相似，支持一对一，一对多，多对多方式
在缺失值时，merge也会用 NaN 代替，与 concat 不一样的是 merge 默认会自动生成新的索引
方法可通过on参数与配置关联列，若为空时，则默认为 left / right 的交集作为链接条件，此例中即为 Book 列
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 column1=[‘Book‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Python Appclications‘,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 9 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Count‘] 10 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 11 12 print(pd.merge(book,price,on=‘Book‘))
运行结果，index=4 的书本没有设定 Count 时，系统默认为 NaN
当关联列的名称不同时，可通过 left_on 和 right_on 分开指定列名
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 column1=[‘Name‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Python Appclications‘,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 9 10 pd.set_option(‘display.max_columns‘,None) 11 print(pd.merge(book,price,left_on=‘Name‘,right_on=‘Book‘))
运行结果
为了避免关系列Name与Book同时显示，可以通过 drop()方法把重复列去掉
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 column1=[‘Name‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Python Appclications‘,120],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Count‘] 9 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 10 11 pd.set_option(‘display.max_columns‘,None) 12 print(pd.merge(book,price,left_on=‘Name‘,right_on=‘Book‘).drop(‘Name‘,axis=1))
运行结果
也可能通过 left_index 和 right_index 来通过索引进行合并
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘Md Rezaul‘]] 3 column1=[‘Name‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Python Appclications‘,120，1],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Count‘] 9 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 10 11 pd.set_option(‘display.max_columns‘,None) 12 print(pd.merge(book,price,left_index=True,right_index=True).drop(‘Name‘,axis=1))
运行结果
以上例子中都是默认使用内链接 how=‘inner‘ 返回数据的交集, 也可通过设置 how=’outer‘ 返回并集
book 集合中不存在书本 Deep Learning with TensorFlow 的信息，所以默认情况下，合并数据后应该只剩下5行数据
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘]] 3 column1=[‘Name‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Python Appclications‘,120,1],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Count‘] 9 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 10 11 pd.set_option(‘display.max_columns‘,None) 12 print(pd.merge(book,price,left_index=True,right_index=True,how=‘inner‘).drop(‘Name‘,axis=1))
运行结果
把 how设置为 outer后，运行结果
同理，通过把 how 设置为 left / right，可以使用左右链接
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Eric Matthes‘],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Magnus Lie‘],[‘Python Crash Course‘,‘Wes Mckinney‘], 2 [‘Beginning Python From Novice‘,‘Brandon Rhodes‘],[‘Python Appclications‘,‘John Goerzen‘]] 3 column1=[‘Name‘,‘Author‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column1) 5 6 _price=[[‘Python Learning from Scratch‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,76,2],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,58,3]] 8 column2=[‘Book‘,‘Price‘,‘Count‘] 9 price=pd.DataFrame(data=_price,columns=column2) 10 11 pd.set_option(‘display.max_columns‘,None) 12 print(pd.merge(book,price,left_on=‘Name‘,right_on=‘Book‘,how=‘left‘).drop(‘Name‘,axis=1))
运行结果
panads 中还有一个非常方便统计的 describe 函数，它作用是对每一列的若干个常用统计函数（count、mean、std、min 等）进行计算
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1]
2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]]
3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘]
4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column)
5 print(book.describe())
运行结果
groupby可以使数据进行分组后再计算，常用的累计方式有 count 计算行数量、mean 平均值 、median中位数 、min 最小值 、max 最大值、std 标准差 、var 方差 、mad 均值绝对偏差 、prod 所有项乘积 、sum 所有项求和等方法
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,2],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 5 6 print(book.groupby(‘Type‘).sum())
运行结果
也可专门针对某一列进分组运算
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 print(book.groupby(‘Type‘)[‘Count‘].describe())
运行结果
除了普通计算，在分组后还可以进行 aggregate 累计、filter 过滤、transform 转换、apply 应用等操作
通过 aggregate 可针对不同列进行不同的累计操作，例子中就是计算各类书本的平均价格与销售总数
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 print(book.groupby(‘Type‘).aggregate({‘Price‘:‘mean‘,‘Count‘:‘sum‘}))
运行结果
使用 filter 就是常用的条件过滤，只有符合过滤条件的数据才会被算到分组计算当中
func传入的参数是 group 的分组的数据集，而返回是 bool，通过返回值判断此组数据是否符合筛选条件
下面的例子就是找出销量总数大于 6 的书本
1 def func(x): 2 return sum(x[‘Count‘])>6 3 4 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 5 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 6 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 7 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 8 print(str(book)+‘\n‘) 9 print(book.groupby(‘Type‘).filter(func))
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transform 可以对分组内全部数据进行运算后返回一个全新的数据组，最常见的就是计算数据与平均的差别
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 print(book.groupby(‘Type‘)[‘Price‘].transform(lambda x:x-x.mean()))
运行结果
apply 可以对每个分组里的数据进行任意方法操作，唯一不同的是它输入的参数是一个 DataFrame，返回的则是一个数据集
下面例子就是统计每组数据内不同书本所占的销售占比
1 def data(x): 2 x.insert(4,‘Rate‘,‘‘) 3 x[‘Rate‘] = x[‘Count‘]/sum(x[‘Count‘])*100 4 return x 5 6 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 7 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 8 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 9 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 10 11 print(book.groupby(‘Type‘).apply(data).sort_values(‘Type‘))
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groupby 除了可以根据列等分组外，可以根据索引，数据，列表等多种方式进行分组，前提是数组长度必须与DataFrame的长度一致
下面的例子数据就是根据预先定义的数组进行分组的
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 index=[0,1,0,2,1,3] 7 print(book.groupby(index).sum())
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除了使用数组以外，还可以使用字典对数据进行分组
下面的例子把Type为 Python、TensorFlow的书本归入AI类，把Type为Hadoop归入BD类再进行统计
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column).set_index(‘Type‘) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 mapping={‘Python‘:‘AI‘,‘TensorFlow‘:‘AI‘,‘Hadoop‘:‘BD‘} 7 print(book.groupby(mapping).sum())
运行结果
另外，数据还可以根据组合键进行分组，从而返回一个多级索引的结果
下面的例子把Type为 Python、TensorFlow的书本归入AI类，把Type为Hadoop归入BD类再进行统计，在AI中再分别统计 Python、TesnsorFlow数据
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,58,3],[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,99,3]] 3 column=[‘Book‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 4 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column).set_index(‘Type‘) 5 print(str(book)+‘\n‘) 6 index=[0,2,0,0,1,2] 7 mapping={‘Python‘:‘AI‘,‘TensorFlow‘:‘AI‘,‘Hadoop‘:‘BD‘} 8 print(book.groupby([mapping,index]).sum())
运行结果
试想一下，如果有一组数据，它包含了书本的开发语言（Language）、类型（Tpye）、单价（Price)、销售数量（Count），现在想根据书本的的Language、Type去统计书本的平均价格 Price，如果用回上一节的例子，我们可以通过 groupby 来实现
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,‘AI‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,‘AI‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,‘AI‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,‘AI‘,58,3] 3 ,[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,99,3],[‘HBase: The Definitive Guide‘,‘HBase‘,‘BG‘,108,2],[‘HBase In Action‘,‘HBase‘,‘BG‘,79,2]] 4 column=[‘Book‘,‘Language‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 5 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 6 print(str(book)+‘\n‘) 7 8 print(str(book.groupby([‘Language‘,‘Type‘])[‘Price‘].mean().unstack())+‘\n‘)
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然而这种操作看起来比较繁琐，而且可读性差，往往开发人员需要仔细看一段时间才能明白其中用意，有见及此系统为开发人员准备了一个方法去实现此功能
pivot_table(values=None,index=None, columns=None,aggfunc="mean",
fill_value=None,margins=False,dropna=True, margins_name="All",observed=False）
使用以下方法，可以更简单得到相同的效果，而且可读性更强，因为 aggfunc 默认是计算平均值，所以如果统计的是单列，可以不用输入 aggfunc
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,‘AI‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,‘AI‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,‘AI‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,‘AI‘,58,3] 3 ,[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,99,3],[‘HBase: The Definitive Guide‘,‘HBase‘,‘BG‘,108,2],[‘HBase In Action‘,‘HBase‘,‘BG‘,79,2]] 4 column=[‘Book‘,‘Language‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 5 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 6 print(str(book)+‘\n‘) 7 print(book.pivot_table(values=‘Price‘,index=‘Language‘,columns=‘Type‘))
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如果需要进行多列计算，刚可以通过 aggfunc 参数为不同的列设置不同的算法，下面的例子就是统计平均价格 Price 和总体数量 Count
1 _book=[[‘Python Learning from Scratch‘,‘Python‘,‘AI‘,68,2],[‘Pro Apahe Hadoop‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,105,3],[‘Python Crash Course‘,‘Python‘,‘AI‘,89,1] 2 ,[‘Beginning Python From Novice‘,‘Python‘,‘AI‘,76,4],[‘Deep Learning with TensorFlow‘,‘TensorFlow‘,‘AI‘,58,3] 3 ,[‘Hadoop:The Definitive Guide‘,‘Hadoop‘,‘BG‘,99,3],[‘HBase: The Definitive Guide‘,‘HBase‘,‘BG‘,108,2],[‘HBase In Action‘,‘HBase‘,‘BG‘,79,2]] 4 column=[‘Book‘,‘Language‘,‘Type‘,‘Price‘,‘Count‘] 5 book=pd.DataFrame(data=_book,columns=column) 6 print(str(book)+‘\n‘) 7 print(book.pivot_table(index=‘Language‘,columns=‘Type‘,aggfunc={‘Price‘:np.mean,‘Count‘:‘sum‘}))
运行结果
本章只是对 Pandas 常用方法的进行简单介绍，希望对各位的开发有所帮助，想要更深入地了解其用法，可以参考 pandas 的官网说明 https://pandas.pydata.org/
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Python 基础教程
作者：风尘浪子
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Python 基础教程 —— Pandas 库常用方法实例说明
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