Zum Beispiel: Wir erhalten die in Daten gespeicherten Daten die Datenbank
Also tauchten Pandas auf. Was ist Pandas? einer der wichtigen Faktoren, die Python zu einer leistungsstarken und effizienten Datenanalyseumgebung machen.Basiert auf NumPy und bietet leistungsstarke MatrixoperationenEin leistungsstarkes Toolset, das zum Analysieren und Bearbeiten großer strukturierter Datensätze erforderlich ist.
werden im Data Mining und bei der Datenanalyse verwendet
Bereitstellung einer Datenbereinigungsfunktion 1. Indexbetrieb von Pandas
print(type(ser_obj.index))print(type(df_obj2.index))print(df_obj2.index)
<class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
# 索引对象不可变df_obj2.index[0] = 2
---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-23-7f40a356d7d1> in <module>()
1 # 索引对象不可变----> 2 df_obj2.index[0] = 2/Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)
1402
1403 def __setitem__(self, key, value):-> 1404 raise TypeError("Index does not support mutable operations")
1405
1406 def __getitem__(self, key):TypeError: Index does not support mutable operationsDatetimeIndex, Zeitstempeltyp 3.1 Serienindex 1. Index gibt den Zeilenindexnamen anBeispielcode :
ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print(ser_obj.head())
a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int64
# 行索引print(ser_obj['b'])print(ser_obj[2])
Beachten Sie, dass beim Slicing nach Indexnamen der Endindex enthalten ist.
1 2
# 切片索引print(ser_obj[1:3])print(ser_obj['b':'d'])
b 1 c 2 dtype: int64 b 1 c 2 d 3 dtype: int64
# 不连续索引print(ser_obj[[0, 2, 4]])print(ser_obj[['a', 'e']])
df_obj[['label']]2. Spaltenindex
a 0 c 2 e 4 dtype: int64 a 0 e 4 dtype: int64
Laufendes Ergebnis:Beispielcode:3.# 布尔索引ser_bool = ser_obj > 2print(ser_bool)print(ser_obj[ser_bool])print(ser_obj[ser_obj > 2])Nach dem Login kopieren
a False b False c False d True e True dtype: bool d 3 e 4 dtype: int64 d 3 e 4 dtype: int64
import numpy as np df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd'])print(df_obj.head())
loc ist ein Index, der auf dem Etikettennamen basiert, der unser benutzerdefinierter Indexname ist Das Gleiche wie loc Das Gleiche, aber es wird basierend auf der Indexnummer indiziert. Beispielcode:1. Der Loc-Label-Index kann nicht aufgeteilt werden Direkt kann das Schneiden über loc erfolgen.
a b c d 0 -0.241678 0.621589 0.843546 -0.383105 1 -0.526918 -0.485325 1.124420 -0.653144 2 -1.074163 0.939324 -0.309822 -0.209149 3 -0.716816 1.844654 -2.123637 -1.323484 4 0.368212 -0.910324 0.064703 0.486016
Wenn der Index sowohl Zahlen als auch Englisch enthält, wird diese Methode nicht empfohlen und kann leicht zu Verwirrung bei der Positionierung führen.
Beispielcode:# 列索引print(df_obj['a']) # 返回Series类型
0 -0.241678 1 -0.526918 2 -1.074163 3 -0.716816 4 0.368212 Name: a, dtype: float64
DataFrame-Indexoperation, die als Indexoperation von ndarray angesehen werden kann
Der Slice-Index des Etiketts enthält die Endposition
2. Die Ausrichtungsoperation von Pandas
Ausrichtungsoperation der Serie reee1. Serie wird nach Zeile und Index ausgerichtet. Beispielcode:
.# 不连续索引print(df_obj[['a','c']])Nach dem Login kopieren
2.2 Ausrichtungsvorgang von DataFrame
1 DataFrame wird nach Zeilen- und Spaltenindex ausgerichtet
a c 0 -0.241678 0.843546 1 -0.526918 1.124420 2 -1.074163 -0.309822 3 -0.716816 -2.123637 4 0.368212 0.064703
Laufergebnis:df1: a b 0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 df2: a b c 0 1.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0Nach dem Login kopieren2. DataFrame的对齐运算
示例代码：
# DataFrame对齐操作df1 + df2Nach dem Login kopieren运行结果：
a b c0 2.0 2.0 NaN1 2.0 2.0 NaN2 NaN NaN NaNNach dem Login kopieren2.3 填充未对齐的数据进行运算
fill_value
使用
add,sub,p,mul的同时，通过
fill_value指定填充值，未对齐的数据将和填充值做运算示例代码：
print(s1)print(s2)s1.add(s2, fill_value = -1)print(df1)print(df2)df1.sub(df2, fill_value = 2.)Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(s1)0 101 112 123 134 145 156 167 178 189 19dtype: int64# print(s2)0 201 212 223 234 24dtype: int64# s1.add(s2, fill_value = -1)0 30.01 32.02 34.03 36.04 38.05 14.06 15.07 16.08 17.09 18.0dtype: float64# print(df1) a b0 1.0 1.01 1.0 1.0# print(df2) a b c0 1.0 1.0 1.01 1.0 1.0 1.02 1.0 1.0 1.0# df1.sub(df2, fill_value = 2.) a b c0 0.0 0.0 1.01 0.0 0.0 1.02 1.0 1.0 1.0Nach dem Login kopieren算术方法表:
方法 描述 add，radd 加法（+） sub，rsub 减法（-） p，rp 除法（/） floorp，rfllorp 整除（//） mul，rmul 乘法（*） pow，rpow 幂次方（**） 3. Pandas的函数应用
3.1 apply 和 applymap
1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码：
# Numpy ufunc 函数df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)print(df)print(np.abs(df))Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277081 -1.088457 -0.152189 0.530325 3 -1.356578 -1.996441 0.368822 -2.211478 4 -0.562777 0.518648 -2.007223 0.059411 0 1 2 3 0 0.062413 0.844813 1.853721 1.980717 1 0.539628 1.975173 0.856597 2.612406 2 1.277081 1.088457 0.152189 0.530325 3 1.356578 1.996441 0.368822 2.211478 4 0.562777 0.518648 2.007223 0.059411Nach dem Login kopieren2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码：
# 使用apply应用行或列数据#f = lambda x : x.max()print(df.apply(lambda x : x.max()))Nach dem Login kopieren运行结果：
0 -0.062413 1 0.844813 2 0.368822 3 0.530325 dtype: float64Nach dem Login kopieren注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列
示例代码：
# 指定轴方向，axis=1，方向是行print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))Nach dem Login kopieren运行结果：
0 0.844813 1 -0.539628 2 0.530325 3 0.368822 4 0.518648 dtype: float64Nach dem Login kopieren3. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码：
# 使用applymap应用到每个数据f2 = lambda x : '%.2f' % xprint(df.applymap(f2))Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 3 0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98 1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61 2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53 3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21 4 -0.56 0.52 -2.01 0.06Nach dem Login kopieren3.2 排序
1. 索引排序
sort_index()
排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序
示例代码：
# Seriess4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5))print(s4)# 索引排序s4.sort_index() # 0 0 1 3 3Nach dem Login kopieren运行结果：
0 10 3 11 1 12 3 13 0 14 dtype: int64 0 10 0 14 1 12 3 11 3 13 dtype: int64Nach dem Login kopieren对DataFrame操作时注意轴方向
示例代码：
# DataFramedf4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5), index=np.random.randint(3, size=3), columns=np.random.randint(5, size=5))print(df4)df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False)print(df4_isort) # 4 2 1 1 0Nach dem Login kopieren运行结果：
1 4 0 1 2 2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138 1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573 1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082 4 2 1 1 0 2 -0.161256 1.164138 -0.416686 -0.004294 0.088802 1 0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493 0.303222 1 -0.466987 0.889082 1.988321 -1.105912 2.787891Nach dem Login kopieren2. 按值排序
sort_values(by=‘column name’)
根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。
示例代码：
# 按值排序df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)print(df4_vsort)Nach dem Login kopieren运行结果：
1 4 0 1 2 1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082 1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573 2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138Nach dem Login kopieren3.3 处理缺失数据
示例代码：
df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan], [np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])print(df_data.head())Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 0 -0.281885 -0.786572 0.487126 1 1.000000 2.000000 NaN 2 NaN 4.000000 NaN 3 1.000000 2.000000 3.000000Nach dem Login kopieren1. 判断是否存在缺失值：isnull()
示例代码：
# isnullprint(df_data.isnull())Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 0 False False False 1 False False True 2 True False True 3 False False FalseNach dem Login kopieren2. 丢弃缺失数据：dropna()
根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。 示例代码：
# dropnaprint(df_data.dropna()) # 默认是按行print(df_data.dropna(axis=1)) # axis=1是按列Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 0 -0.281885 -0.786572 0.487126 3 1.000000 2.000000 3.000000 1 0 -0.786572 1 2.000000 2 4.000000 3 2.000000Nach dem Login kopieren3. 填充缺失数据：fillna()
示例代码：
# fillnaprint(df_data.fillna(-100.))Nach dem Login kopieren运行结果：
0 1 2 0 -0.281885 -0.786572 0.487126 1 1.000000 2.000000 -100.000000 2 -100.000000 4.000000 -100.000000 3 1.000000 2.000000 3.000000Nach dem Login kopieren4. 层级索引（hierarchical indexing）
下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。
示例代码：
import pandas as pdimport numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] ])print(ser_obj)Nach dem Login kopieren运行结果：
a 0 0.099174 1 -0.310414 2 -0.558047 b 0 1.742445 1 1.152924 2 -0.725332 c 0 -0.150638 1 0.251660 2 0.063387 d 0 1.080605 1 0.567547 2 -0.154148 dtype: float64Nach dem Login kopieren4.1 MultiIndex索引对象
打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex
直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。levels表示两个层级中分别有那些标签，labels是每个位置分别是什么标签。
示例代码：
print(type(ser_obj.index))print(ser_obj.index)Nach dem Login kopieren运行结果：
<class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'>MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])Nach dem Login kopieren4.2 选取子集
根据索引获取数据。因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。
当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
1. 外层选取：
ser_obj[‘outer_label’]
示例代码：
# 外层选取print(ser_obj['c'])Nach dem Login kopieren运行结果：
0 -1.362096 1 1.558091 2 -0.452313 dtype: float64Nach dem Login kopieren2. 内层选取：
ser_obj[:, ‘inner_label’]
示例代码：
# 内层选取print(ser_obj[:, 2])Nach dem Login kopieren运行结果：
a 0.826662 b 0.015426 c -0.452313 d -0.051063 dtype: float64Nach dem Login kopieren常用于分组操作、透视表的生成等
4.2 交换分层顺序
swaplevel()
.swaplevel( )交换内层与外层索引。
示例代码：
print(ser_obj.swaplevel())Nach dem Login kopieren运行结果：
0 a 0.099174 1 a -0.310414 2 a -0.558047 0 b 1.742445 1 b 1.152924 2 b -0.725332 0 c -0.150638 1 c 0.251660 2 c 0.063387 0 d 1.080605 1 d 0.567547 2 d -0.154148 dtype: float64Nach dem Login kopieren4.3 交换并排序分层
sortlevel()
.sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。
示例代码：
# 交换并排序分层print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())Nach dem Login kopieren运行结果：
0 a 0.099174 b 1.742445 c -0.150638 d 1.080605 1 a -0.310414 b 1.152924 c 0.251660 d 0.567547 2 a -0.558047 b -0.725332 c 0.063387 d -0.154148 dtype: float64Nach dem Login kopieren5. Pandas统计计算和描述
示例代码：
arr1 = np.random.rand(4,3)pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd'))f = lambda x: '%.2f'% x pd2 = pd1.applymap(f).astype(float)pd2Nach dem Login kopieren运行结果：
A B C a 0.87 0.26 0.67 b 0.69 0.89 0.17 c 0.94 0.33 0.04 d 0.35 0.46 0.29Nach dem Login kopieren5.1 常用的统计计算
sum, mean, max, min…
axis=0 按列统计，axis=1按行统计
skipna 排除缺失值， 默认为True
示例代码：
pd2.sum() #默认把这一列的Series计算,所有行求和pd2.sum(axis='columns') #指定求每一行的所有列的和pd2.idxmax()#查看每一列所有行的最大值所在的标签索引，同样我们也可以通过axis='columns'求每一行所有列的最大值的标签索引Nach dem Login kopieren运行结果：
A 2.85 B 1.94 C 1.17 dtype: float64 a 1.80 b 1.75 c 1.31 d 1.10 dtype: float64 A c B b C a dtype: objectNach dem Login kopieren
5.2 常用的统计描述
describe 产生多个统计数据
示例代码：
pd2.describe()#查看汇总Nach dem Login kopieren运行结果：
A B C count 4.000000 4.00000 4.000000mean 0.712500 0.48500 0.292500std 0.263613 0.28243 0.271585min 0.350000 0.26000 0.04000025% 0.605000 0.31250 0.13750050% 0.780000 0.39500 0.23000075% 0.887500 0.56750 0.385000max 0.940000 0.89000 0.670000Nach dem Login kopieren#百分比:除以原来的量pd2.pct_change() #查看行的百分比变化，同样指定axis='columns'列与列的百分比变化 A B C a NaN NaN NaN b -0.206897 2.423077 -0.746269c 0.362319 -0.629213 -0.764706d -0.627660 0.393939 6.250000Nach dem Login kopieren5.3 常用的统计描述方法
6. 数据读取与存储
6.1 csv文件
读取csv文件
read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8')data.head() name num0 酥油茶 219.01 青稞酒 95.02 酸奶 62.03 糌粑 16.04 琵琶肉 2.0#指定读取的列名data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name'])data.head() name0 酥油茶1 青稞酒2 酸奶3 糌粑4 琵琶肉#如果文件路径有中文，则需要知道参数engine='python'data = pd.read_csv('d:/数据/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8')data.head() name num0 酥油茶 219.01 青稞酒 95.02 酸奶 62.03 糌粑 16.04 琵琶肉 2.0#建议文件路径和文件名，不要出现中文Nach dem Login kopieren写入csv文件
DataFrame:
to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认’,’ ,columns:是否保留某列数据,默认None,header：是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认’w’,追加’a’**Series**:`Series.to_csv`\ (_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)Nach dem Login kopieren6.2 数据库交互
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 导入必要模块import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine#初始化数据库连接#用户名root 密码 端口 3306 数据库 db2engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')#查询语句sql = ''' select * from class; '''#两个参数 sql语句 数据库连接df = pd.read_sql(sql,engine)dfNach dem Login kopieren
#新建df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]})df = pd.read_csv('ex1.csv')# #写入到数据库df.to_sql('df2',engine,index=False)print("ok")Nach dem Login kopieren进入数据库查看
7. 数据清洗
7.1 数据清洗和准备
数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作
数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？
是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作
1. 处理缺失数据
pd.fillna()
pd.dropna()
2. 数据转换
2.1 处理重复数据
2.2 duplicated()是否为重复行
duplicated\(\): 返回布尔型Series表示每行是否为重复行示例代码：
import numpy as npimport pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'data1' : ['a'] * 4 + ['b'] * 4, 'data2' : np.random.randint(0, 4, 8)})print(df_obj)print(df_obj.duplicated())Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(df_obj) data1 data20 a 31 a 22 a 33 a 34 b 15 b 06 b 37 b 0# print(df_obj.duplicated())0 False1 False2 True3 True4 False5 False6 False7 Truedtype: boolNach dem Login kopieren2.4 drop_duplicates()过滤重复行
默认判断全部列
可指定按某些列判断
示例代码：
print(df_obj.drop_duplicates())print(df_obj.drop_duplicates('data2'))Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(df_obj.drop_duplicates()) data1 data20 a 31 a 24 b 15 b 06 b 3# print(df_obj.drop_duplicates('data2')) data1 data20 a 31 a 24 b 15 b 0Nach dem Login kopieren2.5 利用函数或映射进行数据转换
根据map传入的函数对每行或每列进行转换
示例代码：
ser_obj = pd.Series(np.random.randint(0,10,10))print(ser_obj)print(ser_obj.map(lambda x : x ** 2))Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(ser_obj)0 11 42 83 64 85 66 67 48 79 3dtype: int64# print(ser_obj.map(lambda x : x ** 2))0 11 162 643 364 645 366 367 168 499 9dtype: int64Nach dem Login kopieren2.6 替换值
replace根据值的内容进行替换
示例代码：
# 单个值替换单个值print(ser_obj.replace(1, -100))# 多个值替换一个值print(ser_obj.replace([6, 8], -100))# 多个值替换多个值print(ser_obj.replace([4, 7], [-100, -200]))Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(ser_obj.replace(1, -100))0 -1001 42 83 64 85 66 67 48 79 3dtype: int64# print(ser_obj.replace([6, 8], -100))0 11 42 -1003 -1004 -1005 -1006 -1007 48 79 3dtype: int64# print(ser_obj.replace([4, 7], [-100, -200]))0 11 -1002 83 64 85 66 67 -1008 -2009 3dtype: int64Nach dem Login kopieren3. 字符串操作
3.1 字符串方法
3.2 正则表达式方法
3.3 pandas字符串函数
7.2 数据合并
1. 数据合并(pd.merge)
根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来
类似数据库的连接操作
pd.merge:(left, right, how=‘inner’,on=None,left_on=None, right_on=None )
left:合并时左边的DataFrame
right:合并时右边的DataFrame
how:合并的方式,默认’inner’, ‘outer’, ‘left’, ‘right’
on:需要合并的列名,必须两边都有的列名，并以 left 和 right 中的列名的交集作为连接键
left_on: left Dataframe中用作连接键的列
right_on: right Dataframe中用作连接键的列
内连接 inner:对两张表都有的键的交集进行联合
全连接 outer：对两者表的都有的键的并集进行联合
左连接 left：对所有左表的键进行联合
右连接 right：对所有右表的键进行联合
示例代码：
import pandas as pdimport numpy as np left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})pd.merge(left,right,on='key') #指定连接键keyNach dem Login kopieren运行结果：
key A B C D0 K0 A0 B0 C0 D01 K1 A1 B1 C1 D12 K2 A2 B2 C2 D23 K3 A3 B3 C3 D3Nach dem Login kopieren
示例代码：
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})pd.merge(left,right,on=['key1','key2']) #指定多个键，进行合并Nach dem Login kopieren运行结果：
key1 key2 A B C D0 K0 K0 A0 B0 C0 D01 K1 K0 A2 B2 C1 D12 K1 K0 A2 B2 C2 D2Nach dem Login kopieren
#指定左连接left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2']) key1 key2 A B C D0 K0 K0 A0 B0 C0 D01 K0 K1 A1 B1 NaN NaN2 K1 K0 A2 B2 C1 D13 K1 K0 A2 B2 C2 D24 K2 K1 A3 B3 NaN NaNNach dem Login kopieren
#指定右连接left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2']) key1 key2 A B C D0 K0 K0 A0 B0 C0 D01 K1 K0 A2 B2 C1 D12 K1 K0 A2 B2 C2 D23 K2 K0 NaN NaN C3 D3Nach dem Login kopieren
默认是“内连接”(inner)，即结果中的键是交集
how: 指定连接方式“外连接”(outer)，结果中的键是并集
示例代码：
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) pd.merge(left,right,how='outer',on=['key1','key2'])Nach dem Login kopieren运行结果：
key1 key2 A B C D0 K0 K0 A0 B0 C0 D01 K0 K1 A1 B1 NaN NaN2 K1 K0 A2 B2 C1 D13 K1 K0 A2 B2 C2 D24 K2 K1 A3 B3 NaN NaN5 K2 K0 NaN NaN C3 D3Nach dem Login kopieren
1. 处理重复列名
参数suffixes：默认为_x, _y
示例代码：
# 处理重复列名df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data' : np.random.randint(0,10,7)})df_obj2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'], 'data' : np.random.randint(0,10,3)})print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, on='key', suffixes=('_left', '_right')))Nach dem Login kopieren运行结果：
data_left key data_right0 9 b 11 5 b 12 1 b 13 2 a 84 2 a 85 5 a 8Nach dem Login kopieren2. 按索引连接
参数left_index=True或right_index=True
示例代码：
# 按索引连接df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data1' : np.random.randint(0,10,7)})df_obj2 = pd.DataFrame({'data2' : np.random.randint(0,10,3)}, index=['a', 'b', 'd'])print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key', right_index=True))Nach dem Login kopieren运行结果：
data1 key data20 3 b 61 4 b 66 8 b 62 6 a 04 3 a 05 0 a 0Nach dem Login kopieren2. 数据合并(pd.concat)
沿轴方向将多个对象合并到一起
1. NumPy的concat
np.concatenate示例代码：
import numpy as npimport pandas as pd arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 4))arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 4))print(arr1)print(arr2)print(np.concatenate([arr1, arr2])) # 默认axis=0，按行拼接print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1)) # 按列拼接Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(arr1)[[3 3 0 8] [2 0 3 1] [4 8 8 2]]# print(arr2)[[6 8 7 3] [1 6 8 7] [1 4 7 1]]# print(np.concatenate([arr1, arr2])) [[3 3 0 8] [2 0 3 1] [4 8 8 2] [6 8 7 3] [1 6 8 7] [1 4 7 1]]# print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1)) [[3 3 0 8 6 8 7 3] [2 0 3 1 1 6 8 7] [4 8 8 2 1 4 7 1]]Nach dem Login kopieren2. pd.concat
注意指定轴方向，默认axis=0
join指定合并方式，默认为outer
Series合并时查看行索引有无重复
df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),index=list('abc'),columns=['one','two'])df2 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2)+5,index=list('ac'),columns=['three','four'])pd.concat([df1,df2]) #默认外连接，axis=0 four one three two a NaN 0.0 NaN 1.0b NaN 2.0 NaN 3.0c NaN 4.0 NaN 5.0a 6.0 NaN 5.0 NaN c 8.0 NaN 7.0 NaN pd.concat([df1,df2],axis='columns') #指定axis=1连接 one two three four a 0 1 5.0 6.0b 2 3 NaN NaN c 4 5 7.0 8.0#同样我们也可以指定连接的方式为innerpd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') one two three four a 0 1 5 6c 4 5 7 8Nach dem Login kopieren7.3 重塑
1. stack
将列索引旋转为行索引，完成层级索引
DataFrame->Series
示例代码：
import numpy as npimport pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10, (5,2)), columns=['data1', 'data2'])print(df_obj)stacked = df_obj.stack()print(stacked)Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(df_obj) data1 data20 7 91 7 82 8 93 4 14 1 2# print(stacked)0 data1 7 data2 91 data1 7 data2 82 data1 8 data2 93 data1 4 data2 14 data1 1 data2 2dtype: int64Nach dem Login kopieren2. unstack
将层级索引展开
Series->DataFrame
默认操作内层索引，即level=-1
示例代码：
# 默认操作内层索引print(stacked.unstack())# 通过level指定操作索引的级别print(stacked.unstack(level=0))Nach dem Login kopieren运行结果：
# print(stacked.unstack()) data1 data20 7 91 7 82 8 93 4 14 1 2# print(stacked.unstack(level=0)) 0 1 2 3 4data1 7 7 8 4 1data2 9 8 9 1 2Nach dem Login kopieren8. 数据分组聚合
什么是分组聚合？如图：
groupby:(by=None,as_index=True)
by:根据什么进行分组，用于确定groupby的组
as_index:对于聚合输出,返回以组便签为索引的对象，仅对DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'fruit':['apple','banana','orange','apple','banana'], 'color':['red','yellow','yellow','cyan','cyan'], 'price':[8.5,6.8,5.6,7.8,6.4]})#查看类型type(df1.groupby('fruit'))pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy #GruopBy对象，它是一个包含组名，和数据块的2维元组序列，支持迭代for name, group in df1.groupby('fruit'): print(name) #输出组名 apple banana orange print(group) # 输出数据块 fruit color price 0 apple red 8.5 3 apple cyan 7.8 fruit color price 1 banana yellow 6.8 4 banana cyan 6.4 fruit color price 2 orange yellow 5.6 #输出group类型 print(type(group)) #数据块是dataframe类型 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>#选择任意的数据块dict(list(df1.groupby('fruit')))['apple'] #取出apple组的数据块 fruit color price0 apple red 8.53 apple cyan 7.8Nach dem Login kopieren聚合
函数名 描述 count 分组中非NA值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值的平均值 median 非NA值的中位数 std, var 标准差和方差 min, max 非NA的最小值，最大值 prod 非NA值的乘积 first, last 非NA值的第一个,最后一个 #Groupby对象具有上表中的聚合方法#根据fruit来求price的平均值df1['price'].groupby(df1['fruit']).mean()fruit apple 8.15banana 6.60orange 5.60Name: price, dtype: float64 #或者df1.groupby('fruit')['price'].mean()# as_index=False（不把分组后的值作为索引，重新生成默认索引）df1.groupby('fruit',as_index=False)['price'].mean() fruit price0 apple 8.151 banana 6.602 orange 5.60""" 如果我现在有个需求，计算每种水果的差值, 1.上表中的聚合函数不能满足于我们的需求，我们需要使用自定义的聚合函数 2.在分组对象中，使用我们自定义的聚合函数 """#定义一个计算差值的函数def diff_value(arr): return arr.max() - arr.min()#使用自定义聚合函数，我们需要将函数传递给agg或aggregate方法，我们使用自定义聚合函数时，会比我们表中的聚合函数慢的多，因为要进行函数调用，数据重新排列df1.groupby('fruit')['price'].agg(diff_value)fruit apple 0.7banana 0.4orange 0.0Name: price, dtype: float64Nach dem Login kopieren通过字典或Series对象进行分组：
m = {'a':'red', 'b':'blue'}people.groupby(m, axis=1).sum()s1 = pd.Series(m)people.groupby(s1, axis=1).sum()Nach dem Login kopieren通过函数进行分组：
people.groupyby(len).sum()Nach dem Login kopieren9. Pandas中的时间序列
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式。
在多个时间点观察或测量到的任何时间都可以形成一段时间序列。很多时间， 时间序列是固定频率的， 也就是说， 数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒…）。
时间序列也可以是不定期的。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景。
主要由以下几种：
时间戳（timestamp），特定的时刻。
固定时期（period），如2007年1月或2010年全年。
时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例。
9.1 时间和日期数据类型及其工具
Python标准库包含用于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，而且还有日历方面的功能。我们主要会用到
datetime、time以及calendar模块。
datetime.datetime（也可以简写为datetime）是用得最多的数据类型：In [10]: from datetime import datetime In [11]: now = datetime.now()In [12]: now Out[12]: datetime.datetime(2017, 9, 25, 14, 5, 52, 72973)In [13]: now.year, now.month, now.day Out[13]: (2017, 9, 25)Nach dem Login kopieren
datetime以毫秒形式存储日期和时间。timedelta表示两个datetime对象之间的时间差：In [14]: delta = datetime(2011, 1, 7) - datetime(2008, 6, 24, 8, 15)In [15]: delta Out[15]: datetime.timedelta(926, 56700)In [16]: delta.days Out[16]: 926In [17]: delta.seconds Out[17]: 56700Nach dem Login kopieren可以给datetime对象加上（或减去）一个或多个timedelta，这样会产生一个新对象：
In [18]: from datetime import timedelta In [19]: start = datetime(2011, 1, 7)In [20]: start + timedelta(12)Out[20]: datetime.datetime(2011, 1, 19, 0, 0)In [21]: start - 2 * timedelta(12)Out[21]: datetime.datetime(2010, 12, 14, 0, 0)Nach dem Login kopieren
9.2 字符串和datetime的相互转换
利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象（稍后就会介绍）可以被格式化为字符串：
In [22]: stamp = datetime(2011, 1, 3)In [23]: str(stamp)Out[23]: '2011-01-03 00:00:00'In [24]: stamp.strftime('%Y-%m-%d')Out[24]: '2011-01-03'Nach dem Login kopieren
datetime.strptime可以用这些格式化编码将字符串转换为日期：In [26]: datetime.strptime(value, '%Y-%m-%d')Out[26]: datetime.datetime(2011, 1, 3, 0, 0)In [27]: datestrs = ['7/6/2011', '8/6/2011']In [28]: [datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y') for x in datestrs]Out[28]: [datetime.datetime(2011, 7, 6, 0, 0), datetime.datetime(2011, 8, 6, 0, 0)]Nach dem Login kopieren
datetime.strptime是通过已知格式进行日期解析的最佳方式。但是每次都要编写格式定义是很麻烦的事情，尤其是对于一些常见的日期格式。这种情况下，你可以用dateutil这个第三方包中的
parser.parse方法（pandas中已经自动安装好了）：In [29]: from dateutil.parser import parse In [30]: parse('2011-01-03')Out[30]: datetime.datetime(2011, 1, 3, 0, 0)Nach dem Login kopierendateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式：
In [31]: parse('Jan 31, 1997 10:45 PM')Out[31]: datetime.datetime(1997, 1, 31, 22, 45)Nach dem Login kopieren在国际通用的格式中，日出现在月的前面很普遍，传入
dayfirst=True即可解决这个问题：In [32]: parse('6/12/2011', dayfirst=True)Out[32]: datetime.datetime(2011, 12, 6, 0, 0)Nach dem Login kopierenPandas通常是用于处理成组日期的，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。对标准日期格式（如ISO8601）的解析非常快：
In [33]: datestrs = ['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00']In [34]: pd.to_datetime(datestrs)Out[34]: DatetimeIndex(['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)Nach dem Login kopieren它还可以处理缺失值（None、空字符串等）：
In [35]: idx = pd.to_datetime(datestrs + [None])In [36]: idx Out[36]: DatetimeIndex(['2011-07-06 12:00:00', '2011-08-06 00:00:00', 'NaT'], dty pe='datetime64[ns]', freq=None)In [37]: idx[2]Out[37]: NaT In [38]: pd.isnull(idx)Out[38]: array([False, False, True], dtype=bool)Nach dem Login kopieren
NaT（Not a Time）是Pandas中时间戳数据的null值。时间序列基础
pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（通常以Python字符串或datatime对象表示）为索引的Series：
In [39]: from datetime import datetime In [40]: dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5), ....: datetime(2011, 1, 7), datetime(2011, 1, 8), ....: datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12)]In [41]: ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=dates)In [42]: ts Out[42]: 2011-01-02 -0.2047082011-01-05 0.4789432011-01-07 -0.5194392011-01-08 -0.5557302011-01-10 1.9657812011-01-12 1.393406dtype: float64Nach dem Login kopieren这些datetime对象实际上是被放在一个DatetimeIndex中的：
In [43]: ts.index Out[43]: DatetimeIndex(['2011-01-02', '2011-01-05', '2011-01-07', '2011-01-08', '2011-01-10', '2011-01-12'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)Nach dem Login kopieren跟其他Series一样，不同索引的时间序列之间的算术运算会自动按日期对齐：
In [44]: ts + ts[::2]Out[44]: 2011-01-02 -0.4094152011-01-05 NaN2011-01-07 -1.0388772011-01-08 NaN2011-01-10 3.9315612011-01-12 NaN dtype: float64Nach dem Login kopierents[::2] 是每隔两个取一个。
9.3 索引、选取、子集构造
当你根据标签索引选取数据时，时间序列和其它的pandas.Series很像：
In [48]: stamp = ts.index[2]In [49]: ts[stamp]Out[49]: -0.51943871505673811Nach dem Login kopieren还有一种更为方便的用法：传入一个可以被解释为日期的字符串：
In [50]: ts['1/10/2011']Out[50]: 1.9657805725027142In [51]: ts['20110110']Out[51]: 1.9657805725027142Nach dem Login kopieren9.4 日期的范围、频率以及移动
Pandas中的原生时间序列一般被认为是不规则的，也就是说，它们没有固定的频率。对于大部分应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以某种相对固定的频率进行分析，比如每日、每月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。
幸运的是，pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。
例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可：
In [72]: ts Out[72]: 2011-01-02 -0.2047082011-01-05 0.4789432011-01-07 -0.5194392011-01-08 -0.5557302011-01-10 1.9657812011-01-12 1.393406dtype: float64 In [73]: resampler = ts.resample('D')Nach dem Login kopieren字符串“D”是每天的意思。
频率的转换（或重采样）是一个比较大的主题。这里，我将告诉你如何使用基本的频率和它的倍数。
生成日期范围
虽然我之前用的时候没有明说，但你可能已经猜到pandas.date_range可用于根据指定的频率生成指定长度的 DatetimeIndex：
In [74]: index = pd.date_range('2012-04-01', '2012-06-01')In [75]: index Out[75]: DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04', '2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08', '2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12', '2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16', '2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20', '2012-04-21', '2012-04-22', '2012-04-23', '2012-04-24', '2012-04-25', '2012-04-26', '2012-04-27', '2012-04-28', '2012-04-29', '2012-04-30', '2012-05-01', '2012-05-02', '2012-05-03', '2012-05-04', '2012-05-05', '2012-05-06', '2012-05-07', '2012-05-08', '2012-05-09', '2012-05-10', '2012-05-11', '2012-05-12', '2012-05-13', '2012-05-14', '2012-05-15', '2012-05-16', '2012-05-17', '2012-05-18', '2012-05-19', '2012-05-20', '2012-05-21', '2012-05-22', '2012-05-23', '2012-05-24', '2012-05-25', '2012-05-26', '2012-05-27', '2012-05-28', '2012-05-29', '2012-05-30', '2012-05-31', '2012-06-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')Nach dem Login kopieren默认情况下，date_range会产生按天计算的时间点。如果只传入起始或结束日期，那就还得传入一个表示一段时间的数字：
In [76]: pd.date_range(start='2012-04-01', periods=20)Out[76]: DatetimeIndex(['2012-04-01', '2012-04-02', '2012-04-03', '2012-04-04', '2012-04-05', '2012-04-06', '2012-04-07', '2012-04-08', '2012-04-09', '2012-04-10', '2012-04-11', '2012-04-12', '2012-04-13', '2012-04-14', '2012-04-15', '2012-04-16', '2012-04-17', '2012-04-18', '2012-04-19', '2012-04-20'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')In [77]: pd.date_range(end='2012-06-01', periods=20)Out[77]: DatetimeIndex(['2012-05-13', '2012-05-14', '2012-05-15', '2012-05-16', '2012-05-17', '2012-05-18', '2012-05-19', '2012-05-20', '2012-05-21', '2012-05-22', '2012-05-23', '2012-05-24', '2012-05-25', '2012-05-26', '2012-05-27','2012-05-28', '2012-05-29', '2012-05-30', '2012-05-31', '2012-06-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')Nach dem Login kopieren起始和结束日期定义了日期索引的严格边界。
例如，如果你想要生成一个由每月最后一个工作日组成的日期索引，可以传入"BM"频率（表示business end of month），这样就只会包含时间间隔内（或刚好在边界上的）符合频率要求的日期：
In [78]: pd.date_range('2000-01-01', '2000-12-01', freq='BM')Out[78]: DatetimeIndex(['2000-01-31', '2000-02-29', '2000-03-31', '2000-04-28', '2000-05-31', '2000-06-30', '2000-07-31', '2000-08-31', '2000-09-29', '2000-10-31', '2000-11-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='BM')Nach dem Login kopieren
重采样及频率转换
重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。
将高频率数据聚合到低频率称为降采样（downsampling），而将低频率数据转换到高频率则称为升采样（upsampling）。并不是所有的重采样都能被划分到这两个大类中。
例如，将W-WED（每周三）转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。
Pandas对象都带有一个resample方法，它是各种频率转换工作的主力函数。resample有一个类似于groupby的API，调用resample可以分组数据，然后会调用一个聚合函数：
In [208]: rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=100, freq='D')In [209]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)In [210]: ts Out[210]: 2000-01-01 0.6316342000-01-02 -1.5943132000-01-03 -1.5199372000-01-04 1.1087522000-01-05 1.2558532000-01-06 -0.0243302000-01-07 -2.0479392000-01-08 -0.2726572000-01-09 -1.6926152000-01-10 1.423830 ... 2000-03-31 -0.0078522000-04-01 -1.6388062000-04-02 1.4012272000-04-03 1.7585392000-04-04 0.6289322000-04-05 -0.4237762000-04-06 0.7897402000-04-07 0.9375682000-04-08 -2.2532942000-04-09 -1.772919Freq: D, Length: 100, dtype: float64 In [211]: ts.resample('M').mean()Out[211]: 2000-01-31 -0.1658932000-02-29 0.0786062000-03-31 0.2238112000-04-30 -0.063643Freq: M, dtype: float64 In [212]: ts.resample('M', kind='period').mean()Out[212]: 2000-01 -0.1658932000-02 0.0786062000-03 0.2238112000-04 -0.063643Freq: M, dtype: float64Nach dem Login kopierenresample是一个灵活高效的方法，可用于处理非常大的时间序列。
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Wissenspunkte von Python Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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