数据分析之Pandas库

1 Pandas介绍

Pandas由WesMcKinney开发，是一种专门用于数据挖掘的库。其以Numpy库为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势来增强性能。也基于matplotlib库，能够简便绘图，并且有着独特的数据结构。

2 使用Pandas的优势

Numpy已近可以帮助我们解决问题，能够结合Matplotlib解决部分数据的展示等问题，那为什么要使用Pandas，使用它的优势主要有以下几个部分：

• 增强图表的可读性
• 便捷的数据处理能力
• 读取文件特别方便
• 封装了Matplotlib的画图和Numpy的计算

3 Pandas数据结构

Pandas一共有三种数据结构，分别是Series、DataFrame和MultiIndex。三者分别是一维数据结构、二维数据结构和三维数据结构。

➢ Series结构

Series是一个类似于一维数组结构，它能够保存任何数据类型的数据，如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关联的数组两部分组成。

Series的创建(通过已有数据创建)：

import pandas as pd
# data：传入的数据，可以是ndarray、list等
# index：索引，必须是唯一且与数据的长度相等，如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0～N的整数索引
# dtype：数据类型
pd.Series(data=None, index=None, dtype=None)

• 指定内容默认索引创建

import pandas as pd
import numpy as np
pd.Series(data=np.arange(10))

• 指定索引创建

import pandas as pd
pd.Series(data=[6, 7, 8, 9, 10], index=[0, 1, 2, 3, 4])

• 通过字典数据创建

import pandas as pd
pd.Series(data={'name': 'thanlon', 'age': 24, 'address': '中国上海'})

为更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供两个属性，分别是index和values。Series的属性：

• index

import pandas as pd
staff = pd.Series(data={'name': 'thanlon', 'age': 24, 'address': '中国上海'})
print('职员的姓名：',staff[0])
print('职员的年龄：',staff['age'])
print(staff.index)

• values

import pandas as pd
staff = pd.Series(data={'name': 'thanlon', 'age': 24, 'address': '中国上海'})
print(staff.values) # <class 'numpy.ndarray'>

➢ DataFrame结构：

DataFrame是一个类似于二维数组或表格的对象，既有行索引和列索引。DataFrame的创建：

import pandas as pd
# index：行标签，如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0～N的整数索引
# columns：列标签，如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0～N的整数索引
pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)

例一：

import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame(data=np.random.randn(2, 3))

例二：

# 分别使用numpy和pandas生成学生的成绩表，生成10个同学的6个科目的成绩
import numpy as np
score = np.random.randint(0, 100, (10, 6))
print(score)
score_df = pd.DataFrame(score)
score_df

增加行列索引：

import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
print(score)
score_df = pd.DataFrame(score)
print(score_df)
# 构建行索引序列
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
# 构建列索引序列
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
# 添加行索引
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data

DataFrame的属性：

• shape：查看几行几列

'''
查看几行几列
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
print(data.shape)
data

• index：获取行索引列表

'''
获取行索引列表
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
print(data.index)
data

• columns：获取列索引列表

'''
获取列索引列表
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
print(data.columns)
data

• values：获取数组的值

'''
获取数组的值
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
print(data.values)
data

• T：转置

import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data.T

• head(n)：查看前n行，如果不传入n，默认是5行。如果数据没有5行，则默认查看所有行。

import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data.head(4)

• tail(n)：查看后n行，如果不传入n，默认是5行。如果数据没有5行，则默认查看所有行。

import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data.tail(2)

DataFrame索引的设置：

• 修改行列索引值

'''
必须整体全部修改，不能使用索引方式改局部，如data.index[0] = '学生_1'
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
stu1 = ['学生_'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data.index = stu1
data

• 重设索引

'''
使用reset_index(drop=False)，可以用来设置新的下标索引，drop：默认是False，不删除原来的索引，如果为True，删除原来的索引值
不删除原来的索引
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data = data.reset_index()
data

'''
使用reset_index(drop=False)，可以用来设置新的下标索引，drop：默认是False，不删除原来的索引，如果为True，删除原来的索引值
删除原来的索引
'''
import numpy as np
import pandas as pd
score = np.random.randint(60, 100, (9, 6))
score_df = pd.DataFrame(score)
subjects = ['语文', '数学', '英语', '历史', '政治', '数学']
stu = ['学生'+str(i+1) for i in range(score_df.shape[0])]
data = pd.DataFrame(data=score,  index=stu, columns=subjects)
data = data.reset_index(drop=True)
data

• 以某列值设置为新的索引

'''
设置新的索引：set_index(keys, drop=True)
keys：列索引名称或列索引名称的列表
drop：boolean类型，默认是True，当做新的索引，删除原来的列
以月份设置新的索引
'''
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017,2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index('month') # 设置单个索引
df

'''
设置新的索引：set_index(keys, drop=True)
keys：列索引名称或列索引名称的列表
drop：boolean类型，默认是True，当做新的索引，删除原来的列
以年份和月份设置新的索引
'''
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017, 2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index(['year', 'month']) # 设置多个索引，要使用列表
df

DataFrame通过修改可以变成MultiIndex结构。

➢ MultiIndex结构

MultiIndex是三维的数据结构，即多级索引，也称为层次化的索引。层次化索引是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个及其以上的索引。除了通过修改DataFrame数据结构变成MulitiIndex结构，还可以直接创建。

MultiIndex的创建：

import pandas as pd
arrays = [['thanlon', 'kiku', 'kili'], [22, 23, 24]]
pd.MultiIndex.from_arrays(arrays=arrays, names=('name', 'age'))

MultiIndex的特性：

'''
index
'''
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017, 2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index(['year', 'month'])
df.index

'''
index.names
'''
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017, 2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index(['year', 'month'])
df.index.names

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017, 2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index(['year', 'month'])
df.index.levels

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'month': [1, 2, 3, 4],
    'year': [2017, 2018, 2019, 2020],
    'sale': [66, 77, 88, 99]
})
df = df.set_index(['year', 'month'])
df.index.codes

➢ Panel结构(Panel已被废弃，这里只作了解)

Panel是MultiIndex的前身，Panel的创建：

'''
pandas.Panel(data-None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None)：存储3维数组的Panel结构
data：ndarray或者DataFrame，表示整体的数据
items：索引或类似数组的对象，axis=0
major_axis：索引或类似数组的对象，axis=1
minor_axis：索引或类似数组的对象，axis=2
'''
import pandas as pd
import numpy as np
# 24个数，第一个维度是4，第二个维度是3，第三个维度是2，三维
data = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)
items = list('ABCD')  # ['A', 'B', 'C', 'D']
major_axis = pd.date_range('20200227', periods=3) # DatetimeIndex(['2020-02-27', '2020-02-28', '2020-02-29'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
minor_axis = ['first', 'second']
pd.Panel(data=data, items=items, major_axis=major_axis, minor_axis=minor_axis)

Panel数据的查看：

 import pandas as pd
import numpy as np
# 24个数，第一个维度是4，第二个维度是3，第三个维度是2，三维
data = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)
items = list('ABCD')  # ['A', 'B', 'C', 'D']
major_axis = pd.date_range('20200227', periods=3) # DatetimeIndex(['2020-02-27', '2020-02-28', '2020-02-29'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
minor_axis = ['first', 'second']
p = pd.Panel(data=data, items=items,
             major_axis=major_axis, minor_axis=minor_axis)
p[:, :, 'first']  # :表示取所有
p['A', :, :]

4 基本数据操作

➢ 索引操作

直接使用行列索引(先行后列)：

结合loc或者iloc使用索引：

使用ix组合索引：

5 DataFrame运算

6 Pandas绘图

➢ Pandas.Series绘图

绘制折线图：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
data = []
for i in np.arange(0, 100, 10):
    data.append(random.randint(10, 20))
s = pd.Series(data=data)
print(s)
s.plot(kind='line')  # s.plot.line()，s.plot()函数的参数kind默认是'line'

绘制柱状图：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
data = []
for i in np.arange(0, 100, 10):
    data.append(random.randint(10, 20))
s = pd.Series(data=data)
print(s)
s.plot(kind='bar')

import pandas as pd
import numpy as np
import random
data = []
for i in np.arange(0, 100, 10):
    data.append(random.randint(10, 20))
s = pd.Series(data=data)
print(s)
s.plot(kind='barh')

绘制直方图：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
data = []
for i in np.arange(0, 100, 10):
    data.append(random.randint(10, 20))
data = np.random.normal(1.75, 1, 10000) 
s = pd.Series(data=data)
print(s)
s.plot(kind='hist')

➢ Pandas.DataFrame绘图

绘制折线图：

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randn(10, 2)  # 从标准动态分布中返回一个或多个样本值
print(data)
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df)
df.plot(kind='line')  # df.plot()函数的参数kind默认是'line'

绘制柱状图：

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randn(10, 3)  # 从标准动态分布中返回一个或多个样本值
print(data)
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df)
df.plot(kind='bar')  # df.plot.line()，df.plot()函数的参数kind默认是'line'

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randn(10, 3)  # 从标准动态分布中返回一个或多个样本值
df = pd.DataFrame(data=data)
df.plot(kind='barh')  # df.plot()函数的参数kind默认是'line'

绘制直方图：

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randn(10, 3)  # 从标准动态分布中返回一个或多个样本值
print(data)
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df)
df.plot(kind='hist')  # df.plot()函数的参数kind默认是'line'

7 文件读取与存储

➢ CSV格式文件的读取与存储

test.csv：

CSV格式文件的读取：

'''
读取数据，并且指定只获取age和addr指标
'''
import pandas as pd
pd.read_csv(filepath_or_buffer='test.csv')
# filepath_or_buffer：文件路径；usecols：指定读取的列名；sep：默认是以逗号分割
pd.read_csv(filepath_or_buffer='test.csv', usecols=['name', 'age'], sep=',')

CSV格式文件的存储：

'''
存储数据
'''
import pandas as pd
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='test.csv',
                   usecols=['name', 'age'], sep=',')
# to_csv的参数，columns：选择需要的列索引；header：是否写进列索引值，默认是True；index：是否写进索引，默认是True。mode：重写(w)与追加(a)
data.to_csv(path_or_buf='tmp.csv', columns=[
            'name'], header=True, index=None, mode='w')
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='tmp.csv')
data

'''
存储数据，不保存索引
'''
import pandas as pd
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='test.csv', usecols=['name', 'age'], sep=',') # 
data.to_csv(path_or_buf='tmp.csv',columns=['name'],index=False)
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='tmp.csv')
data

➢ HDF5格式文件的读取与存储

创建HDF5文件：

首先安装h5py模块：thanlon@thanlon-master:~$ sudo pip3 install h5py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建好的HDF5文件：

import h5py
f = h5py.File('hd.h5', 'w')
lst1 = ['thanlon', 'kiku', 'kili']
column_01 = []
for i in lst1:
    column_01.append(i.encode())
f['name'] = column_01
f['age'] = [11,22,23]
print(f.keys())
print(f['name'][:])
print(f['age'][:])
f.close()

HDF5格式文件的读取：

# 安装tables模块，sudo pip3 install tables -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import pandas as pd
data = pd.read_hdf('hd.h5')
data.head()

HDF5格式文件的存储：

import pandas as pd
data = pd.read_hdf('hd.h5')
data.to_hdf('hd.h5', key='data')  # 注意这里必须有要有key
pd.read_hdf('hd.h5', key='data')

HDF5在存储的时候，使用的方式blosc，这种方式是速度读取快，也是pandas默认支持的。使用压缩提高磁盘利用率节省空间。HDF5还是跨平台的，可以轻松迁移到hadoop上面。

➢ JSON格式文件的读取与存储

JSON格式文件的读取：

JSON格式文件的存储：

本文地址：https://blog.csdn.net/Thanlon/article/details/107097106