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Pandas

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Starslayerx edited this page Mar 20, 2021 · 29 revisions

green-pi
Pandas(panel data)基于Numpy,其主要数据类型为Series和DataFrame，分别为一维和二维数据表，还有Panel类型，用于三维甚至更高维的数据，但很少使用。 pandas_dataframe

import pandas as pd

Pandas基础数据类型

  • Series
    Series是一维的数组型对象，内部嵌套了一个一维的ndarry类型，并含有数据标签index。 分别可以通过values和index属性来获取数据值和标签.
    此外还有deype属性表示数据类型，Series.index和Series本身都有有name属性表示其名称
      Series
    (交互式环境下索引在左，值在右) $ \ $
    Series可以执行numpy中的数组运算，运算会作用在values即其内嵌的ndarray上。 生存Series序列主要有以下几种方法:
  1. 使用一维ndarray生成Series 
    # index默认从0开始，也可以自行指定
pd.Series(np.arange(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
  2. 使用列表或元组构建 
    pd.Series([1,2,3,...])
pd.Series((4,5,6,...))
  3. 使用字典构建
    $$ 键 \rightarrow index \ 值 \rightarrow values $$ 
    pd.Series({},index=...)

若修改index后，多出的index对应的值为NaN，缺少的index及其对应的值会消失

  1. 使用DataFrame类型中的某一列构建
    将DataFrame中的一列提取出来就是一个Series类型。frame[column]这样取后原来的column列索引就是获得的Series的name，原来的index也就是之后Series的index。

若要检查Series的缺失值，可以使用isnull()和notnull()函数，返回一个对应的布尔数组型的Series

  • DataFrame
    DataFrame为二维数据，行和列分别有索引'index'和'columns'，他们都有name属性，但不同于Series其本身并没有name属性。DataFrame也有dtype属性，values为一个二维的ndarray类型。 
    pd.DataFrame(data=2d_array, index=[行索引], columns=[列索引], dtype='...')
    DataFrame
    • 列: 通过frame[column]或frame.column都可以获取列，但后则只有在列名为python变量名时才有效，前者还可以用来添加一列。 若要删除列，可以使用del语句del frame[column]
    • 行: 行可以通过位置特殊属性loc进行选取 此外，还可以对行列进行转置frame.T，index将会和column交换

  • Index
    Index为索引对象，Series和DataFrame都有索引对象，但不一定就是Index，还可能为RangeIndex Int64Index等多种形式，但他们都是索引类型。

    一些索引对象的方法 描述
    append 将额外索引粘贴到原索引，产生一个新索引
    difference 两个索引的差集
    intersection 交集
    union 并集
    isin 每个值是否在传入容器中
    delete 将i位置元素删除，产生新索引
    drop 删除指定的元素，产生新索引
    insert 在i位置插入元素，产生新索引
    is_monotonic 是否递增
    is_unique 索引是否唯一
    unique 去除重复索引

元素索引

  • 重建索引
    DataFrame.reindex()函数可以重建索引

    DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)

    reindex方法的参数

    参数 描述
    index 可以为索引类型或者py其他数据结构，替换index(新的index的值不会继承原来位置的值，默认为Nan)
    columns 替换columns索引
    method 'fill'向前填充, 'bfill'向后填充(对str类型没有用，str类型无法比大小)
    fill_value 用于填充Nan
    limit 向前后填充时填充的最大行数
    copy True总是复制底层数据

  • 删除行列

    pd.drop([], axis=0/1, inplace=True)

    axis: 删除指定的index行或columns列
    inplace: 表示是否改变原对象

  • 选择数据
    使用loc和iloc选择数据

    # 使用索引名选取数据
DataFrame.loc[[index], [columns]]

# 按索引顺序选取数据
DataFrame.iloc[[index_number], [columns_number]]

    下面是DataFrame索引选项表

    类型 描述
    df[val] 访问列
    df.loc[] 访问单或多行
    df.iloc[] $\uparrow$
    df.loc[:, n] 访问单或多列
    df.iloc[:, n] $\uparrow$
    df.at[label_i, label_j ] 根据行列访问单个元素
    df.iat[label_i, label_j ] $\uparrow$
    get_value set_value 根据行和列设置单个值

算术与填充

Series或DataFrame相加时会对索引做并集，唯一的索引值变成NaN。只有索引相同的元素才会进行运算

算术方法 描述
add, radd +
sub, rsub -
div, rdiv /
floordiv, rfoordiv //
mul, rmul *
pow, rpow **

可选参数： fill_value,用于填充NaN值

  • 广播

    1. DataFrame减去或加上一个同列数的Sereis是，会将操作广播到每一行，即对每一行加减Series。
    2. Series中的索引会与列索引进行匹配，若有多的索引运算后的值为NaN。
    3. 若要对行进行批评，广播到列，可修改参数axis=1

  • 重复索引 索引可以有重复的值，使用这种索引时会返回所有该索引对应的值，可以使用is_unique属性判断索引是否唯一

    Index.is_unique

函数映射

使用函数映射时Numpy中的通用函数对Pandas对象同样有效

  • apply函数

    DataFrame.apply(function)

    可选参数: axis = 0/1

    函数也可以自定义

    function =  lambda x: x.min() - x.max()
# 默认对每一列进行操作
df.apply(function)

  • applymap和map
    也可以applymap函数进行逐元素操作

    format = lambda x: '%2f" % x
# 转换每个元素的格式
df.applymap(format)

    applymap是对DataFrame进行操作，若要对Series的每个元素进行操作，可以使用map方法

    df.iloc[0].map(format)

排序和排名

  • sort_index 对索引排序
    sort_index可以对单个字母或数值类型索引进行排序

    DataFrame.sort_index(axis = 0/1, ascending=True/False)

    axis: 指定索引轴
    ascending: 是否升序

  • sort_values 对值排序
    默认情况下缺失值会被排序在Series的尾部

    Series.sort_values()
DataFrame.sort_values(by = [columns])

    by: 参数用于指定列

  • rank 排名
    排名是将数据排序后，给数据分配一个名次，就像班级成绩的第几名一样

    Series.rank(method = ..., ascending = False/True)
DataFrame.rank(axis = 0/1)

    axis=0是匹配行，对列进行排名；下面method参数的选项

    平级关系的方法 描述
    'average' 进行平均排名,相同数据会用平均数(默认)
    'min' 最小排名，相同数据用小的那个(例如两个第二名,没有第三名,直接到第四名)
    'max' 最大排名，相同数据用大的那个
    'first' 相同按数据出现次序排名
    'dense' 类似min，但名次不会间断(例如两个第二名,下一个是第三名)

统计与计算

  • 规约方法
    sum()和mean()这类方法属于规约型方法，规约方法的可选参数如下

    方法 描述
    axis 0行向 1列向
    skipna 排除缺失值
    level 用于多层索引

    除了归约型还有累计型的方法，例如cumsum()，下面是一些常用的统计性方法的汇总

    方法 描述
    count 非NA的个数
    describe 计算各种信息的汇总集合
    min max 计算最值
    argmin argmax 计算最值索引位置
    idxmin idxmax 最值下表
    quantile 计算样本0~1之间的分位数
    sum 加和
    mean 均值
    median 中位数
    mad 平均值的平均绝对方差
    prod 所有值的积
    var 方差
    std 标准差
    skew 样本偏度(第三时刻)
    kurt 样本峰度(第四时刻)
    cumsum 累计值
    cummin cummax 累积值的最大、最小值
    cumpord 累计积
    diff 第一个算术差值(时间序列)
    pct_change 计算百分比
    corr 返回相关性矩阵
    cov 返回协方差矩阵
    corriwth DataFrame中的行或列对Series的相关性

    唯一值与计数

    前面给出了获得index唯一值的方法，要获得Series的唯一值可以使用unique方法,唯一值不会被排序，可以使用uniques.sort()，相应的，value_counts计算Series每个值的数量。isin对Series或DataFrame一列的数据进行检查，判断是否包含在参数中。相关的有Index.get_indexer方法，即对索引进行value_counts操作。

    Series.isin(['b', 'c'])  # 返回bool值列表
Index.get_indexer(['a', 'b'])

数据载入与存储

  • 文本数据的读写 pandas最常用的就是read_csv和read_table函数，下面是常用函数表
    函数 描述
    read_csv 从文件 URL或文件类型对象读取有分隔的数据(默认,)
    read_table 从文件 URL或文件类型对象读取有分隔的数据(默认\t)
    read_fwf 从特定宽度格式文件读取数据(无分隔符)
    read_clipboard 同read_table，但是从剪贴板读取
    read_excel 从Excel的xls或xlsx文件读取表格数据
    read_hdf 读取pandas存储的HDF5文件
    read_html 从HTML文件读取表格数据
    read_json 从JSON字符串读取数据
    read_msgpack 读取MessagePack二进制格式的pandas数据
    read_pickle 读取python pickle格式存储的对象
    read_asa 读取SAS系统中定制存储格式的SAS数据集
    read_sql 将SQL查询结果读取为pandas的DataFrame
    read_stata 读取Stata格式数据集
    read_feather 读取Feather二进制格式

数学模型

差值和拟合

微分方程模型

数学规划模型

图论

Scipy

Numpy

Networkx

Pandas

Matplotlb

Sympy

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