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老齐 · 更新于 2017-12-11 12:00:57

Pandas 使用 (1)

Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。

基本的数据结构

Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是,它固然有着两种数据结构,因为它依然是 Python 的一个库,所以,Python 中有的数据类型在这里依然适用,也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过,Pandas 里面又定义了两种数据类型:Series 和 DataFrame,它们让数据操作更简单了。

以下操作都是基于:

为了省事,后面就不在显示了。并且如果你跟我一样是使用 ipython notebook,只需要开始引入模块即可。

Series

Series 就如同列表一样,一系列数据,每个数据对应一个索引值。比如这样一个列表:[9, 3, 8],如果跟索引值写到一起,就是:

data 9 3 8
index 0 1 2

这种样式我们已经熟悉了,不过,在有些时候,需要把它竖过来表示:

index data
0 9
1 3
2 8

上面两种,只是表现形式上的差别罢了。

Series 就是“竖起来”的 list:

另外一点也很像列表,就是里面的元素的类型,由你任意决定(其实是由需要来决定)。

这里,我们实质上创建了一个 Series 对象,这个对象当然就有其属性和方法了。比如,下面的两个属性依次可以显示 Series 对象的数据值和索引:

列表的索引只能是从 0 开始的整数,Series 数据类型在默认情况下,其索引也是如此。不过,区别于列表的是,Series 可以自定义索引:

自定义索引,的确比较有意思。就凭这个,也是必须的。

每个元素都有了索引,就可以根据索引操作元素了。还记得 list 中的操作吗?Series 中,也有类似的操作。先看简单的,根据索引查看其值和修改其值:

这是不是又有点类似 dict 数据了呢?的确如此。看下面就理解了。

读者是否注意到,前面定义 Series 对象的时候,用的是列表,即 Series() 方法的参数中,第一个列表就是其数据值,如果需要定义 index,放在后面,依然是一个列表。除了这种方法之外,还可以用下面的方法定义 Series 对象:

现在是否理解为什么前面那个类似 dict 了?因为本来就是可以这样定义的。

这时候,索引依然可以自定义。Pandas 的优势在这里体现出来,如果自定义了索引,自定的索引会自动寻找原来的索引,如果一样的,就取原来索引对应的值,这个可以简称为“自动对齐”。

在 sd 中,只有'python':8000, 'c++':8100, 'c#':4000,没有"java",但是在索引参数中有,于是其它能够“自动对齐”的照搬原值,没有的那个"java",依然在新 Series 对象的索引中存在,并且自动为其赋值 NaN。在 Pandas 中,如果没有值,都对齐赋给 NaN。来一个更特殊的:

新得到的 Series 对象索引与 sd 对象一个也不对应,所以都是 NaN

Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。

此外,Series 对象也有同样的方法:

其实,对索引的名字,是可以从新定义的:

对于 Series 数据,也可以做类似下面的运算(关于运算,后面还要详细介绍):

上面的演示中,都是在 ipython notebook 中进行的,所以截图了。在学习 Series 数据类型同时了解了 ipyton notebook。对于后面的所有操作,读者都可以在 ipython notebook 中进行。但是,我的讲述可能会在 Python 交互模式中进行。

DataFrame

DataFrame 是一种二维的数据结构,非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。它的竖行称之为 columns,横行跟前面的 Series 一样,称之为 index,也就是说可以通过 columns 和 index 来确定一个主句的位置。(有人把 DataFrame 翻译为“数据框”,是不是还可以称之为“筐”呢?向里面装数据嘛。)

下面的演示,是在 Python 交互模式下进行,读者仍然可以在 ipython notebook 环境中测试。

>>> import pandas as pd 
>>> from pandas import Series, DataFrame 

>>> data = {"name":["yahoo","google","facebook"], "marks":[200,400,800], "price":[9, 3, 7]} 
>>> f1 = DataFrame(data) 
>>> f1 
     marks  name      price 
0    200    yahoo     9 
1    400    google    3 
2    800    facebook  7 

这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。字典的“键”("name","marks","price")就是 DataFrame 的 columns 的值(名称),字典中每个“键”的“值”是一个列表,它们就是那一竖列中的具体填充数据。上面的定义中没有确定索引,所以,按照惯例(Series 中已经形成的惯例)就是从 0 开始的整数。从上面的结果中很明显表示出来,这就是一个二维的数据结构(类似 excel 或者 mysql 中的查看效果)。

上面的数据显示中,columns 的顺序没有规定,就如同字典中键的顺序一样,但是在 DataFrame 中,columns 跟字典键相比,有一个明显不同,就是其顺序可以被规定,向下面这样做:

>>> f2 = DataFrame(data, columns=['name','price','marks']) 
>>> f2 
       name     price  marks 
0     yahoo     9      200 
1    google     3      400 
2  facebook     7      800 

跟 Series 类似的,DataFrame 数据的索引也能够自定义。

>>> f3 = DataFrame(data, columns=['name', 'price', 'marks', 'debt'], index=['a','b','c','d']) 
Traceback (most recent call last): 
  File "<stdin>", line 1, in <module> 
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/pandas/core/frame.py", line 283, in __init__ 
    mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype) 
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/pandas/core/frame.py", line 368, in _init_dict 
    mgr = BlockManager(blocks, axes) 
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/pandas/core/internals.py", line 285, in __init__ 
    self._verify_integrity() 
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/pandas/core/internals.py", line 367, in _verify_integrity 
    assert(block.values.shape[1:] == mgr_shape[1:]) 
AssertionError 

报错了。这个报错信息就太不友好了,也没有提供什么线索。这就是交互模式的不利之处。修改之,错误在于 index 的值——列表——的数据项多了一个,data 中是三行,这里给出了四个项(['a','b','c','d'])。

>>> f3 = DataFrame(data, columns=['name', 'price', 'marks', 'debt'], index=['a','b','c']) 
>>> f3 
       name      price  marks  debt 
a     yahoo      9      200     NaN 
b    google      3      400     NaN 
c  facebook      7      800     NaN 

读者还要注意观察上面的显示结果。因为在定义 f3 的时候,columns 的参数中,比以往多了一项('debt'),但是这项在 data 这个字典中并没有,所以 debt 这一竖列的值都是空的,在 Pandas 中,空就用 NaN 来代表了。

定义 DataFrame 的方法,除了上面的之外,还可以使用“字典套字典”的方式。

>>> newdata = {"lang":{"firstline":"python","secondline":"java"}, "price":{"firstline":8000}} 
>>> f4 = DataFrame(newdata) 
>>> f4 
              lang     price 
firstline     python   8000 
secondline    java     NaN 

在字典中就规定好数列名称(第一层键)和每横行索引(第二层字典键)以及对应的数据(第二层字典值),也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据,没有规定的都是空。

>>> DataFrame(newdata, index=["firstline","secondline","thirdline"]) 
              lang     price 
firstline     python   8000 
secondline    java     NaN 
thirdline     NaN      NaN 

如果额外确定了索引,就如同上面显示一样,除非在字典中有相应的索引内容,否则都是 NaN。

前面定义了 DataFrame 数据(可以通过两种方法),它也是一种对象类型,比如变量 f3 引用了一个对象,它的类型是 DataFrame。承接以前的思维方法:对象有属性和方法。

>>> f3.columns 
Index(['name', 'price', 'marks', 'debt'], dtype=object) 

DataFrame 对象的 columns 属性,能够显示素有的 columns 名称。并且,还能用下面类似字典的方式,得到某竖列的全部内容(当然包含索引):

>>> f3['name'] 
a       yahoo 
b      google 
c    facebook 
Name: name 

这是什么?这其实就是一个 Series,或者说,可以将 DataFrame 理解为是有一个一个的 Series 组成的。

一直耿耿于怀没有数值的那一列,下面的操作是统一给那一列赋值:

>>> f3['debt'] = 89.2 
>>> f3 
       name     price  marks  debt 
a     yahoo     9        200  89.2 
b    google     3        400  89.2 
c  facebook     7        800  89.2

除了能够统一赋值之外,还能够“点对点”添加数值,结合前面的 Series,既然 DataFrame 对象的每竖列都是一个 Series 对象,那么可以先定义一个 Series 对象,然后把它放到 DataFrame 对象中。如下:

>>> sdebt = Series([2.2, 3.3], index=["a","c"])    #注意索引 
>>> f3['debt'] = sdebt 

将 Series 对象(sdebt 变量所引用) 赋给 f3['debt']列,Pandas 的一个重要特性——自动对齐——在这里起做用了,在 Series 中,只有两个索引("a","c"),它们将和 DataFrame 中的索引自动对齐。于是乎:

>>> f3 
       name  price  marks  debt 
a     yahoo  9        200   2.2 
b    google  3        400   NaN 
c  facebook  7        800   3.3

自动对齐之后,没有被复制的依然保持 NaN。

还可以更精准的修改数据吗?当然可以,完全仿照字典的操作:

>>> f3["price"]["c"]= 300 
>>> f3 
       name   price   marks  debt 
a     yahoo   9       200    2.2 
b    google   3       400    NaN 
c  facebook   300     800    3.3 

这些操作是不是都不陌生呀,这就是 Pandas 中的两种数据对象。


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