快速上手pandas(上)

2024-01-22 18:17:28

pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language.

pandas是一个灵活而强大的数据处理与数据分析工具集。它高度封装了NumPy(高性能的N维数组运算库)、Matplotlib(可视化工具)、文件读写等等，广泛应用于数据清洗、数据分析、数据挖掘等场景。

官网：https://pandas.pydata.org/

文档：https://pandas.pydata.org/docs/

对NumPy完全不了解的朋友，建议翻阅前文：

https://www.cnblogs.com/bytesfly/p/numpy.html

In [1]:

# 这里先导入下面会频繁使用到的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 或者pd.show_versions()
pd.__version__

Out[1]:

‘1.1.3‘

刚接触Python的朋友可能不知道help()命令能随时查看帮助文档, 这里顺便提一下：

In [2]:

# help(np.random)
# help(pd)
# help(plt)
# help(pd.DataFrame)

# help参数也可以传入 实例对象的方法
# df = pd.DataFrame(np.random.randint(50, 100, (6, 5)))
# help(df.to_csv)

pandas数据结构

pandas中有三种数据结构，分别为：Series(一维数据结构)、DataFrame(二维表格型数据结构)和MultiIndex(三维数据结构)。

Series

Series is a one-dimensional labeled array capable of holding any data type (integers, strings, floating point numbers, Python objects, etc.). The axis labels are collectively referred to as the index.

Series是一个类似于一维数组的数据结构，主要由一组数据(data)和与之相关的索引(index)两部分构成。如下图所示：

快速上手pandas(上)

下面看如何创建Series：

不指定index，使用默认index(0-N)

In [3]:

s1 = pd.Series([12, 4, 7, 9])
s1

Out[3]:

0    12
1     4
2     7
3     9
dtype: int64

通过index来获取数据：

In [4]:

s1[0]

Out[4]:

In [5]:

s1[3]

Out[5]:

指定index

In [6]:

s2 = pd.Series([12, 4, 7, 9], index=["a", "b", "c", "d"])
s2

Out[6]:

a    12
b     4
c     7
d     9
dtype: int64

通过index来获取数据：

In [7]:

s2[‘a‘]

Out[7]:

In [8]:

s2[‘d‘]

Out[8]:

Series can be instantiated from dicts

In [9]:

s3 = pd.Series({"d": 12, "c": 4, "b": 7, "a": 9})
s3

Out[9]:

d    12
c     4
b     7
a     9
dtype: int64

When the data is a dict, and an index is not passed, the Series index will be ordered by the dict’s insertion order, if you’re using Python version >= 3.6 and pandas version >= 0.23.

通过index来获取数据：

In [10]:

s3[‘d‘]

Out[10]:

In [11]:

s3[‘a‘]

Out[11]:

Series也提供了两个属性index和values：

In [12]:

s1.index

Out[12]:

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

In [13]:

s2.index

Out[13]:

Index([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘], dtype=‘object‘)

In [14]:

s3.index

Out[14]:

Index([‘d‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘a‘], dtype=‘object‘)

In [15]:

s3.values

Out[15]:

array([12,  4,  7,  9])

If an index is passed, the values in data corresponding to the labels in the index will be pulled out.

In [16]:

pd.Series({"a": 0.0, "b": 1.0, "c": 2.0}, index=["b", "c", "d", "a"])

Out[16]:

b    1.0
c    2.0
d    NaN
a    0.0
dtype: float64

NaN (not a number) is the standard missing data marker used in pandas.

注意：这里的NaN是一个缺值标识。

如果data是一个标量，那么必须要传入index：

If data is a scalar value, an index must be provided. The value will be repeated to match the length of index.

In [17]:

pd.Series(5.0, index=["c", "a", "b"])

Out[17]:

c    5.0
a    5.0
b    5.0
dtype: float64

其实上面的创建相当于：

In [18]:

pd.Series([5.0, 5.0, 5.0], index=["c", "a", "b"])

Out[18]:

c    5.0
a    5.0
b    5.0
dtype: float64

ndarray上的一些操作对Series同样适用：

Series is ndarray-like. Series acts very similarly to a ndarray, and is a valid argument to most NumPy functions. However, operations such as slicing will also slice the index.

In [19]:

# 取s1前3个元素
s1[:3]

Out[19]:

0    12
1     4
2     7
dtype: int64

In [20]:

# 哪些元素大于10
s1 > 10

Out[20]:

0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

更多操作请翻阅上文对NumPy中的ndarray的讲解。见：https://www.cnblogs.com/bytesfly/p/numpy.html

In [21]:

s1.dtype

Out[21]:

dtype(‘int64‘)

If you need the actual array backing a Series, use Series.array

In [22]:

# Series转为array
s1.array

Out[22]:

<PandasArray>
[12, 4, 7, 9]
Length: 4, dtype: int64

While Series is ndarray-like, if you need an actual ndarray, then use Series.to_numpy()

In [23]:

# Series转为ndarray
s1.to_numpy()

Out[23]:

array([12,  4,  7,  9])

dict上的一些操作对Series也同样适用：

Series is dict-like. A Series is like a fixed-size dict in that you can get and set values by index label

In [24]:

s3[‘a‘] = 100
s3

Out[24]:

d     12
c      4
b      7
a    100
dtype: int64

In [25]:

"a" in s3

Out[25]:

True

In [26]:

"y" in s3

Out[26]:

False

In [27]:

# 获取不到给默认值NAN
s3.get("y", np.nan)

Out[27]:

nan

DataFrame

DataFrame is a 2-dimensional labeled data structure with columns of potentially different types. You can think of it like a spreadsheet or SQL table, or a dict of Series objects. It is generally the most commonly used pandas object.

DataFrame是一个类似于二维数组或表的对象，既有行索引，又有列索引。如下图所示：

快速上手pandas(上)

行索引(或者叫行标签)，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
列索引(或者叫列标签)，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

下面看如何创建DataFrame：

不指定行、列标签，默认使用0-N索引

In [28]:

# 随机生成6名学生，5门课程的分数
score = np.random.randint(50, 100, (6, 5))

# 创建DataFrame
pd.DataFrame(score)

Out[28]:

	0	1	2	3	4
0	69	90	56	97	79
1	57	98	70	57	82
2	63	66	98	78	63
3	74	58	75	57	68
4	94	78	83	72	73
5	60	73	62	72	79

指定行、列标签

In [29]:

# 列标签
subjects = ["语文", "数学", "英语", "物理", "化学"]

# 行标签
stus = [‘学生‘ + str(i+1) for i in range(score.shape[0])]

# 创建DataFrame
score_df = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stus)

score_df

Out[29]:

	语文	数学	英语	物理	化学
学生1	69	90	56	97	79
学生2	57	98	70	57	82
学生3	63	66	98	78	63
学生4	74	58	75	57	68
学生5	94	78	83	72	73
学生6	60	73	62	72	79

加了行列标签后，显然数据可读性更强了，一目了然。

同样再看DataFrame的几个基本属性：

In [30]:

score_df.shape

Out[30]:

(6, 5)

In [31]:

score_df.columns

Out[31]:

Index([‘语文‘, ‘数学‘, ‘英语‘, ‘物理‘, ‘化学‘], dtype=‘object‘)

In [32]:

score_df.index

Out[32]:

Index([‘学生1‘, ‘学生2‘, ‘学生3‘, ‘学生4‘, ‘学生5‘, ‘学生6‘], dtype=‘object‘)

In [33]:

score_df.values

Out[33]:

array([[69, 90, 56, 97, 79],
       [57, 98, 70, 57, 82],
       [63, 66, 98, 78, 63],
       [74, 58, 75, 57, 68],
       [94, 78, 83, 72, 73],
       [60, 73, 62, 72, 79]])

In [34]:

# 转置
score_df.T

Out[34]:

	学生1	学生2	学生3	学生4	学生5	学生6
语文	69	57	63	74	94	60
数学	90	98	66	58	78	73
英语	56	70	98	75	83	62
物理	97	57	78	57	72	72
化学	79	82	63	68	73	79

In [35]:

# 显示前3行内容
score_df.head(3)

Out[35]:

	语文	数学	英语	物理	化学
学生1	69	90	56	97	79
学生2	57	98	70	57	82
学生3	63	66	98	78	63

In [36]:

# 显示后3行内容
score_df.tail(3)

Out[36]:

	语文	数学	英语	物理	化学
学生4	74	58	75	57	68
学生5	94	78	83	72	73
学生6	60	73	62	72	79

修改行标签：

In [37]:

stus = [‘stu‘ + str(i+1) for i in range(score.shape[0])]

score_df.index = stus

score_df

Out[37]:

	语文	数学	英语	物理	化学
stu1	69	90	56	97	79
stu2	57	98	70	57	82
stu3	63	66	98	78	63
stu4	74	58	75	57	68
stu5	94	78	83	72	73
stu6	60	73	62	72	79

重置行标签：

In [38]:

# drop默认为False,不删除原来的索引值
score_df.reset_index()

Out[38]:

	index	语文	数学	英语	物理	化学
0	stu1	69	90	56	97	79
1	stu2	57	98	70	57	82
2	stu3	63	66	98	78	63
3	stu4	74	58	75	57	68
4	stu5	94	78	83	72	73
5	stu6	60	73	62	72	79

In [39]:

# drop为True, 则删除原来的索引值
score_df.reset_index(drop=True)

Out[39]:

	语文	数学	英语	物理	化学
0	69	90	56	97	79
1	57	98	70	57	82
2	63	66	98	78	63
3	74	58	75	57	68
4	94	78	83	72	73
5	60	73	62	72	79

In [40]:

score_df

Out[40]:

	语文	数学	英语	物理	化学
stu1	69	90	56	97	79
stu2	57	98	70	57	82
stu3	63	66	98	78	63
stu4	74	58	75	57	68
stu5	94	78	83	72	73
stu6	60	73	62	72	79

将某列值设置为新的索引：

set_index(keys, drop=True)

keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

In [41]:

hero_df = pd.DataFrame({‘id‘: [1, 2, 3, 4, 5],
                        ‘name‘: [‘李寻欢‘, ‘令狐冲‘, ‘张无忌‘, ‘郭靖‘, ‘花无缺‘],
                        ‘book‘: [‘多情剑客无情剑‘, ‘笑傲江湖‘, ‘倚天屠龙记‘, ‘射雕英雄传‘, ‘绝代双骄‘],
                        ‘skill‘: [‘小李飞刀‘, ‘独孤九剑‘, ‘九阳神功‘, ‘降龙十八掌‘, ‘移花接玉‘]})

hero_df.set_index(‘id‘)

Out[41]:

	name	book	skill
id
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉

设置多个索引，以id和name：

In [42]:

df = hero_df.set_index([‘id‘, ‘name‘])
df

Out[42]:

		book	skill
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉

In [43]:

df.index

Out[43]:

MultiIndex([(1, ‘李寻欢‘),
            (2, ‘令狐冲‘),
            (3, ‘张无忌‘),
            (4,  ‘郭靖‘),
            (5, ‘花无缺‘)],
           names=[‘id‘, ‘name‘])

此时df就是一个具有MultiIndex的DataFrame。

MultiIndex

数据操作与运算

In [46]:

df

Out[46]:

		book	skill
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉

索引操作

直接使用行列索引(先列后行)：

In [47]:

df[‘skill‘]

Out[47]:

id  name
1   李寻欢      小李飞刀
2   令狐冲      独孤九剑
3   张无忌      九阳神功
4   郭靖      降龙十八掌
5   花无缺      移花接玉
Name: skill, dtype: object

In [48]:

df[‘skill‘][1]

Out[48]:

name
李寻欢    小李飞刀
Name: skill, dtype: object

In [49]:

df[‘skill‘][1][‘李寻欢‘]

Out[49]:

‘小李飞刀‘

使用loc(指定行列索引的名字)

In [50]:

df.loc[1:3]

Out[50]:

		book	skill
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功

In [51]:

df.loc[(2, ‘令狐冲‘):(4, ‘郭靖‘)]

Out[51]:

		book	skill
id	name
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌

In [52]:

df.loc[1:3, ‘book‘]

Out[52]:

id  name
1   李寻欢     多情剑客无情剑
2   令狐冲        笑傲江湖
3   张无忌       倚天屠龙记
Name: book, dtype: object

In [53]:

df.loc[df.index[1:3], [‘book‘, ‘skill‘]]

Out[53]:

		book	skill
id	name
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功

使用iloc(通过索引的下标)

In [54]:

# 获取前2行数据
df.iloc[:2]

Out[54]:

		book	skill
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑

In [55]:

df.iloc[0:2, df.columns.get_indexer([‘skill‘])]

Out[55]:

		skill
id	name
1	李寻欢	小李飞刀
2	令狐冲	独孤九剑

赋值操作

In [56]:

# 添加新列
df[‘score‘] = 100
df[‘gender‘] = ‘male‘

df

Out[56]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	100	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	100	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	100	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	100	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	100	male

In [57]:

# 修改列值
df[‘score‘] = 99

df

Out[57]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	99	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	99	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	99	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	99	male

In [58]:

# 或者这样修改列值
df.score = 100

df

Out[58]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	100	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	100	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	100	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	100	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	100	male

排序

sort_index

In [59]:

# 按索引降序
df.sort_index(ascending=False)

Out[59]:

		book	skill	score	gender
id	name
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	100	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	100	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	100	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	100	male
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	100	male

sort_values

先把score设置为不同的值：

In [60]:

df[‘score‘][1][‘李寻欢‘] = 80
df[‘score‘][2][‘令狐冲‘] = 96
df[‘score‘][3][‘张无忌‘] = 86
df[‘score‘][4][‘郭靖‘] = 99
df[‘score‘][5][‘花无缺‘] = 95

df

Out[60]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	86	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	95	male

In [61]:

# 按照score降序
df.sort_values(by=‘score‘, ascending=False)

Out[61]:

		book	skill	score	gender
id	name
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	95	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	86	male
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male

In [62]:

# 按照book名称字符串长度 升序
df.sort_values(by=‘book‘, key=lambda col: col.str.len())

Out[62]:

		book	skill	score	gender
id	name
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	95	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	86	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male

算术运算

In [63]:

# score+1
df[‘score‘].add(1)

Out[63]:

id  name
1   李寻欢      81
2   令狐冲      97
3   张无忌      87
4   郭靖      100
5   花无缺      96
Name: score, dtype: int64

In [64]:

# score-1
df[‘score‘].sub(1)

Out[64]:

id  name
1   李寻欢     79
2   令狐冲     95
3   张无忌     85
4   郭靖      98
5   花无缺     94
Name: score, dtype: int64

In [65]:

# 或者直接用 + - * / // %等运算符
(df[‘score‘] + 1) % 10

Out[65]:

id  name
1   李寻欢     1
2   令狐冲     7
3   张无忌     7
4   郭靖      0
5   花无缺     6
Name: score, dtype: int64

逻辑运算

先回顾一下数据内容：

In [66]:

df

Out[66]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	86	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	95	male

逻辑运算结果：

In [67]:

df[‘score‘] > 90

Out[67]:

id  name
1   李寻欢     False
2   令狐冲      True
3   张无忌     False
4   郭靖       True
5   花无缺      True
Name: score, dtype: bool

In [68]:

# 筛选出分数大于90的行
df[df[‘score‘] > 90]

Out[68]:

		book	skill	score	gender
id	name
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male
5	花无缺	绝代双骄	移花接玉	95	male

In [69]:

# 筛选出分数在85到90之间的行
df[(df[‘score‘] > 85) & (df[‘score‘] < 90)]

Out[69]:

		book	skill	score	gender
id	name
3	张无忌	倚天屠龙记	九阳神功	86	male

In [70]:

# 筛选出分数在85以下或者95以上的行
df[(df[‘score‘] < 85) | (df[‘score‘] > 95)]

Out[70]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male

或者通过query()函数实现上面的需求：

In [71]:

df.query("score<85 | score>95")

Out[71]:

		book	skill	score	gender
id	name
1	李寻欢	多情剑客无情剑	小李飞刀	80	male
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male

此外，可以用isin(values)函数来筛选指定的值，类似于SQL中in查询：

In [72]:

df[df["score"].isin([99, 96])]

Out[72]:

		book	skill	score	gender
id	name
2	令狐冲	笑傲江湖	独孤九剑	96	male
4	郭靖	射雕英雄传	降龙十八掌	99	male

统计运算

describe()能够直接得出很多统计结果：count, mean, std, min, max 等：

In [73]:

df.describe()

Out[73]:

	score
count	5.000000
mean	91.200000
std	7.918333
min	80.000000
25%	86.000000
50%	95.000000
75%	96.000000
max	99.000000

In [74]:

# 使用统计函数：axis=0代表求列统计结果，1代表求行统计结果
df.max(axis=0, numeric_only=True)

Out[74]:

score    99
dtype: int64

其他几个常用的聚合函数都类似。不再一一举例。

下面重点看下累计统计函数。

函数	作用
cumsum	计算前1/2/3/…/n个数的和
cummax	计算前1/2/3/…/n个数的最大值
cummin	计算前1/2/3/…/n个数的最小值
cumprod	计算前1/2/3/…/n个数的积

下面是某公司近半年以来的各部门的营业收入数据：

In [75]:

income = pd.DataFrame(data=np.random.randint(60, 100, (6, 5)),
                      columns=[‘group‘ + str(x) for x in range(1, 6)],
                      index=[‘Month‘ + str(x) for x in range(1, 7)])

income

Out[75]:

	group1	group2	group3	group4	group5
Month1	97	89	62	82	71
Month2	68	69	82	66	79
Month3	77	87	66	94	82
Month4	69	76	99	79	61
Month5	77	94	76	70	70
Month6	89	64	92	63	60

统计group1的前N个月的总营业收入：

In [76]:

group1_income = income[‘group1‘]

group1_income.cumsum()

Out[76]:

Month1     97
Month2    165
Month3    242
Month4    311
Month5    388
Month6    477
Name: group1, dtype: int64

用图形展示会更加直观：

In [77]:

group1_income.cumsum().plot(figsize=(8, 5))

plt.show()

同理，统计group1的前N个月的最大营业收入：

In [78]:

group1_income.cummax().plot(figsize=(8, 5))

plt.show()

其他运算

先看下近半年以来前3个部门的营业收入数据：

In [79]:

income[[‘group1‘, ‘group2‘, ‘group3‘]]

Out[79]:

	group1	group2	group3
Month1	97	89	62
Month2	68	69	82
Month3	77	87	66
Month4	69	76	99
Month5	77	94	76
Month6	89	64	92

In [80]:

# 近半年 前3个部门 每月营业收入极差
income[[‘group1‘, ‘group2‘, ‘group3‘]].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)

Out[80]:

Month1    35
Month2    14
Month3    21
Month4    30
Month5    18
Month6    28
dtype: int64

In [81]:

# 近半年 前3个部门 每个部门营业收入极差
income[[‘group1‘, ‘group2‘, ‘group3‘]].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)

Out[81]:

group1    29
group2    30
group3    37
dtype: int64

文件读写

The pandas I/O API is a set of top level reader functions accessed like pandas.read_csv() that generally return a pandas object. The corresponding writer functions are object methods that are accessed like DataFrame.to_csv(). Below is a table containing available readers and writers.

Format Type	Data Description	Reader	Writer
text	CSV	read_csv	to_csv
text	Fixed-Width Text File	read_fwf
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	Local clipboard	read_clipboard	to_clipboard
binary	MS Excel	read_excel	to_excel
binary	OpenDocument	read_excel
binary	HDF5 Format	read_hdf	to_hdf
binary	Feather Format	read_feather	to_feather
binary	Parquet Format	read_parquet	to_parquet
binary	ORC Format	read_orc
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	SPSS	read_spss
binary	Python Pickle Format	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQL	Google BigQuery	read_gbq	to_gbq

CSV

这里用下面网址的csv数据来做一些测试：
https://www.stats.govt.nz/large-datasets/csv-files-for-download/

In [82]:

path = "https://www.stats.govt.nz/assets/Uploads/Employment-indicators/Employment-indicators-Weekly-as-at-24-May-2021/Download-data/Employment-indicators-weekly-paid-jobs-20-days-as-at-24-May-2021.csv"
# 读csv
data = pd.read_csv(path, sep=‘,‘, usecols=[‘Week_end‘, ‘High_industry‘, ‘Value‘])
data

Out[82]:

	Week_end	High_industry	Value
0	2019-05-05	Total	1828160.00
1	2019-05-05	A Primary	79880.00
2	2019-05-05	B Goods Producing	344320.00
3	2019-05-05	C Services	1389220.00
4	2019-05-05	Z No Match	14730.00
...	...	...	...
2095	2021-05-02	Total	700.94
2096	2021-05-02	A Primary	680.20
2097	2021-05-02	B Goods Producing	916.42
2098	2021-05-02	C Services	649.92
2099	2021-05-02	Z No Match	425.65

2100 rows × 3 columns

In [83]:

# 写csv
data[:20].to_csv("./test.csv", columns=[‘Week_end‘, ‘Value‘],
                 header=True, index=False, mode=‘w‘)

输出如下：

Week_end,Value
2019-05-05,1828160.0
2019-05-05,79880.0
2019-05-05,344320.0

JSON

更多Json格式数据，google关键词site:api.androidhive.info

In [84]:

path = "https://api.androidhive.info/json/movies.json"
# 读json
data = pd.read_json(path)
data = data.loc[:2, [‘title‘, ‘rating‘]]
data

Out[84]:

	title	rating
0	Dawn of the Planet of the Apes	8.3
1	District 9	8.0
2	Transformers: Age of Extinction	6.3

records

In [85]:

data.to_json("./test.json", orient=‘records‘, lines=True)

输出如下：

{"title":"Dawn of the Planet of the Apes","rating":8.3}
{"title":"District 9","rating":8.0}
{"title":"Transformers: Age of Extinction","rating":6.3}

如果lines=False，即：

In [86]:

data.to_json("./test.json", orient=‘records‘, lines=False)

输出如下：

[
    {
        "title":"Dawn of the Planet of the Apes",
        "rating":8.3
    },
    {
        "title":"District 9",
        "rating":"8.0"
    },
    {
        "title":"Transformers: Age of Extinction",
        "rating":6.3
    }
]

columns

In [87]:

data.to_json("./test.json", orient=‘columns‘)

输出如下：

{
    "title":{
        "0":"Dawn of the Planet of the Apes",
        "1":"District 9",
        "2":"Transformers: Age of Extinction"
    },
    "rating":{
        "0":8.3,
        "1":"8.0",
        "2":6.3
    }
}

index

In [88]:

data.to_json("./test.json", orient=‘index‘)

输出如下：

{
    "0":{
        "title":"Dawn of the Planet of the Apes",
        "rating":8.3
    },
    "1":{
        "title":"District 9",
        "rating":"8.0"
    },
    "2":{
        "title":"Transformers: Age of Extinction",
        "rating":6.3
    }
}

split

In [89]:

data.to_json("./test.json", orient=‘split‘)

输出如下：

{
    "columns":[
        "title",
        "rating"
    ],
    "index":[
        0,
        1,
        2
    ],
    "data":[
        [
            "Dawn of the Planet of the Apes",
            8.3
        ],
        [
            "District 9",
            "8.0"
        ],
        [
            "Transformers: Age of Extinction",
            6.3
        ]
    ]
}

values

In [90]:

data.to_json("./test.json", orient=‘values‘)

输出如下：

[
    [
        "Dawn of the Planet of the Apes",
        8.3
    ],
    [
        "District 9",
        "8.0"
    ],
    [
        "Transformers: Age of Extinction",
        6.3
    ]
]

Excel

In [91]:

# 读Excel
team = pd.read_excel(‘https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx‘)

team.head(5)

Out[91]:

	name	team	Q1	Q2	Q3	Q4
0	Liver	E	89	21	24	64
1	Arry	C	36	37	37	57
2	Ack	A	57	60	18	84
3	Eorge	C	93	96	71	78
4	Oah	D	65	49	61	86

In [92]:

# 末尾添加一列sum, 值为Q1、Q2、Q3、Q4列的和
team[‘sum‘] = team[‘Q1‘] + team[‘Q2‘] + team[‘Q3‘] + team[‘Q4‘]

team.head(5)

Out[92]:

	name	team	Q1	Q2	Q3	Q4	sum
0	Liver	E	89	21	24	64	198
1	Arry	C	36	37	37	57	167
2	Ack	A	57	60	18	84	219
3	Eorge	C	93	96	71	78	338
4	Oah	D	65	49	61	86	261

In [93]:

# 写Excel
team.to_excel(‘test.xlsx‘, index=False)

HDF5

HDF5（Hierarchical Data Format）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。

优势：

HDF5在存储的时候支持压缩，从而提磁盘利用率，节省空间
HDF5跨平台的，可轻松迁移到Hadoop上

In [94]:

score = pd.DataFrame(np.random.randint(50, 100, (100000, 10)))

score.head()

Out[94]:

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0	76	53	51	94	84	77	56	82	56	50
1	93	59	84	83	77	67	52	52	53	62
2	96	98	88	72	96	64	58	67	89	95
3	57	75	89	73	72	73	58	93	72	92
4	50	50	52	57	72	76	78	52	90	93

In [95]:

# 写HDF5
score.to_hdf("./score.h5", key="score", complevel=9, mode=‘w‘)

In [96]:

# 读HDF5
new_score = pd.read_hdf("./score.h5", key="score")

new_score.head()

Out[96]:

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0	76	53	51	94	84	77	56	82	56	50
1	93	59	84	83	77	67	52	52	53	62
2	96	98	88	72	96	64	58	67	89	95
3	57	75	89	73	72	73	58	93	72	92
4	50	50	52	57	72	76	78	52	90	93

注意：HDF5文件的读取和存储需要指定一个键(key)，值为要存储的DataFrame。

In [97]:

score.to_csv("./score.csv", mode=‘w‘)

同时，来对比一下写HDF5与写csv的占用磁盘情况：

-rw-r--r--  1 wind  staff   3.4M  6 13 10:24 score.csv
-rw-r--r--  1 wind  staff   763K  6 13 10:23 score.h5

其他格式的文件读写也都类似，这里不再举例说明。

画图

下面各图表的适用场景参考：

https://antv-2018.alipay.com/zh-cn/vis/chart/index.html

http://tuzhidian.com/

Pandas的DataFrame和Series，在matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数, 使得在数据处理过程中可以方便快速可视化数据。

折线图 line

折线图用于分析事物随时间或有序类别而变化的趋势。

先来个快速入门的案例，绘制sin(x)的一个周期内(0, 2π)的函数图像：

In [98]:

# 中文字体
plt.rc(‘font‘, family=‘Arial Unicode MS‘)
plt.rc(‘axes‘, unicode_minus=‘False‘)

x = np.arange(0, 6.29, 0.01)
y = np.sin(x)

s = pd.Series(y, index=x)
s.plot(kind=‘line‘, title=‘sin(x)图像‘,
       style=‘--g‘, grid=True, figsize=(8, 6))

plt.show()

注意：中文显示有问题的，可用如下代码查看系统可用字体。

In [99]:

from matplotlib.font_manager import FontManager
# fonts = set([x.name for x in FontManager().ttflist])
# print(fonts)

如果要绘制DataFrame数据的某2列数据的折线图，传入x=‘列1‘，y=‘列2‘，就能得到以‘列1‘为x轴，‘列2‘为y轴的线型图。如果没有指明x，x轴默认用index。如下例子：

In [100]:

df = pd.DataFrame({‘x‘: x, ‘y‘: y})
df.plot(x=‘x‘, y=‘y‘, kind=‘line‘, ylabel=‘y=sin(x)‘,
        style=‘--g‘, grid=True, figsize=(8, 6))

plt.show()

再看一个实际的案例。下面是北京、上海、合肥三个城市某天中午气温的数据。

In [101]:

x = [f‘12点{i}分‘ for i in range(60)]

y_beijing = np.random.uniform(18, 23, len(x))
y_shanghai = np.random.uniform(23, 26, len(x))
y_hefei = np.random.uniform(21, 28, len(x))

df = pd.DataFrame({‘x‘: x, ‘beijing‘: y_beijing, ‘shanghai‘: y_shanghai, ‘hefei‘: y_hefei})

df.head(5)

Out[101]:

	x	beijing	shanghai	hefei
0	12点0分	21.516230	24.627902	25.232748
1	12点1分	22.601501	25.982331	26.403320
2	12点2分	19.739455	23.602787	25.569943
3	12点3分	21.741182	25.102164	24.400619
4	12点4分	19.888968	23.995114	22.879671

绘制北京、上海、合肥三个城市气温随时间变化的情况如下：

In [102]:

df.plot(x=‘x‘, y=[‘beijing‘, ‘shanghai‘, ‘hefei‘], kind=‘line‘,
        figsize=(12, 6), xlabel=‘时间‘, ylabel=‘温度‘)
plt.show()

添加参数subplots=True, 可以形成多个子图，如下：

In [103]:

df.plot(x=‘x‘, y=[‘beijing‘, ‘shanghai‘, ‘hefei‘], kind=‘line‘,
        subplots=True, figsize=(12, 6), xlabel=‘时间‘, ylabel=‘温度‘)
plt.show()

另外，参数layout=(m,n)可以指明子图的行列数，期中m*n的值要大于子图的数量，如下：

In [104]:

df.plot(x=‘x‘, y=[‘beijing‘, ‘shanghai‘, ‘hefei‘], kind=‘line‘,
        subplots=True, layout=(2, 2), figsize=(12, 6), xlabel=‘时间‘, ylabel=‘温度‘)
plt.show()

柱状图 bar

柱状图最适合对分类的数据进行比较。

武林大会上，每个英雄参加10个回合的比拼，每人胜局(wins)、平局(draws)、败局(losses)的统计如下：

In [105]:

columns = [‘hero‘, ‘wins‘, ‘draws‘, ‘losses‘]

score = [
    [‘李寻欢‘, 6, 1, 3],
    [‘令狐冲‘, 5, 4, 1],
    [‘张无忌‘, 5, 3, 2],
    [‘郭靖‘, 4, 5, 1],
    [‘花无缺‘, 5, 2, 3]
]

df = pd.DataFrame(score, columns=columns)

df

Out[105]:

	hero	wins	draws	losses
0	李寻欢	6	1	3
1	令狐冲	5	4	1
2	张无忌	5	3	2
3	郭靖	4	5	1
4	花无缺	5	2	3

In [106]:

df.plot(kind=‘bar‘, x=‘hero‘, y=[‘wins‘, ‘draws‘, ‘losses‘],
        rot=0, title=‘柱状图‘, xlabel=‘‘, figsize=(10, 6))
plt.show()

添加stacked=True可以绘制堆叠柱状图，如下：

In [107]:

df.plot(kind=‘bar‘, x=‘hero‘, y=[‘wins‘, ‘draws‘, ‘losses‘],
        stacked=True, rot=0, title=‘堆叠柱状图‘, xlabel=‘‘, figsize=(10, 6))
plt.show()

另外使用plot(kind=‘barh‘)或者plot.barh()可以绘制水平柱状图。下面rot参数设置x标签的旋转角度，alpha设置透明度，align设置对齐位置。

In [108]:

df.plot(kind=‘barh‘, x=‘hero‘, y=[‘wins‘], xlabel=‘‘,
        align=‘center‘, alpha=0.8, rot=0, title=‘水平柱状图‘, figsize=(10, 6))
plt.show()

同样添加参数subplots=True，可以形成多个子图，如下：

In [109]:

df.plot(kind=‘bar‘, x=‘hero‘, y=[‘wins‘, ‘draws‘, ‘losses‘],
        subplots=True, rot=0, xlabel=‘‘, figsize=(10, 8))
plt.show()

饼图 pie

饼图最显著的功能在于表现“占比”。

每当某些机构或者平台发布编程语言排行榜以及市场占有率时，相信行业内的很多朋友会很自然地瞄上几眼。

这里举个某互联网公司研发部使用的后端编程语言占比：

In [110]:

colors = [‘#FF6600‘, ‘#0099FF‘, ‘#FFFF00‘, ‘#FF0066‘, ‘#339900‘]
language = [‘Java‘, ‘Python‘, ‘Golang‘, ‘Scala‘, ‘Others‘]

s = pd.Series([0.5, 0.3, 0.1, 0.06, 0.04], name=‘language‘,
              index=language)

s.plot(kind=‘pie‘, figsize=(7, 7),
       autopct="%.0f%%", colors=colors)
plt.show()

散点图 scatter

散点图适用于分析变量之间是否存在某种关系或相关性。

先造一些随机数据，如下：

In [111]:

x = np.random.uniform(0, 100, 100)
y = [2*n for n in x]

df = pd.DataFrame({‘x‘: x, ‘y‘: y})
df.head(5)

Out[111]:

	x	y
0	10.405567	20.811134
1	24.520765	49.041530
2	32.735258	65.470516
3	90.868823	181.737646
4	21.875188	43.750377

绘制散点图，如下：

In [112]:

df.plot(kind=‘scatter‘, x=‘x‘, y=‘y‘, figsize=(12, 6))
plt.show()

从图中，可以看出y与x可能存在正相关的关系。

直方图 hist

直方图用于表示数据的分布情况。一般用横轴表示数据区间，纵轴表示分布情况，柱子越高，则落在该区间的数量越大。

构建直方图，首先要确定“组距”、对数值的范围进行分区，通俗的说即是划定有几根柱子（例如0-100分，每隔20分划一个区间，共5个区间）。接着，对落在每个区间的数值进行频次计算（如落在80-100分的10人，60-80分的20人，以此类推）。最后，绘制矩形，高度由频数决定。

注意：直方图并不等于柱状图，不能对离散的分类数据进行比较。

快速上手pandas(上)

在前文快速上手NumPy 中，简单讲过正态分布，也画过正态分布的直方图。下面看用pandas如何画直方图：

已知某地区成年男性身高近似服从正态分布。下面生成均值为170，标准差为5的100000个符合正态分布规律的样本数据。

In [113]:

height = np.random.normal(170, 5, 100000)

df = pd.DataFrame({‘height‘: height})
df.head(5)

Out[113]:

	height
0	166.547946
1	166.847060
2	166.887866
3	175.607073
4	181.527058

绘制直方图，其中分组数为100：

In [114]:

df.plot(kind=‘hist‘, bins=100, figsize=(10, 5))

plt.grid(True, linestyle=‘--‘, alpha=0.8)
plt.show()

从图中可以直观地看出，大多人身高集中在170左右。

箱形图 box

箱形图多用于数值统计，它不需要占据过多的画布空间，空间利用率高，非常适用于比较多组数据的分布情况。通过箱形图，可以很快知道一些关键的统计值，如最大值、最小值、中位数、上下四分位数等等。

快速上手pandas(上)

某班级30个学生在期末考试中，语文、数学、英语、物理、化学5门课的成绩数据如下：

In [115]:

count = 30

chinese_score = np.random.normal(80, 10, count)
maths_score = np.random.normal(85, 20, count)
english_score = np.random.normal(70, 25, count)
physics_score = np.random.normal(65, 30, count)
chemistry_score = np.random.normal(75, 5, count)

scores = pd.DataFrame({‘Chinese‘: chinese_score, ‘Maths‘: maths_score, ‘English‘: english_score,
                       ‘Physics‘: physics_score, ‘Chemistry‘: chemistry_score})

scores.head(5)

Out[115]:

	Chinese	Maths	English	Physics	Chemistry
0	81.985202	77.139479	78.881483	98.688823	75.849040
1	71.597557	69.960533	98.784664	72.140422	73.179419
2	80.581071	75.501743	99.491803	18.579709	67.963091
3	82.396994	113.018430	83.224544	38.406359	75.713590
4	83.153492	103.378598	59.399535	78.381277	77.020693

绘制箱形图如下：

In [116]:

scores.plot(kind=‘box‘, figsize=(10, 6))

plt.grid(True, linestyle=‘--‘, alpha=1)
plt.show()

添加参数vert=False将箱形图横向展示：

In [117]:

scores.plot(kind=‘box‘, vert=False, figsize=(10, 5))

plt.grid(True, linestyle=‘--‘, alpha=1)
plt.show()

添加参数subplots=True，可以形成多个子图：

In [118]:

scores.plot(kind=‘box‘, y=[‘Chinese‘, ‘Maths‘, ‘English‘, ‘Physics‘],
            subplots=True, layout=(2, 2), figsize=(10, 8))

plt.show()

面积图 area

面积图，或称区域图，是一种随有序变量的变化，反映数值变化的统计图表，原理与折线图相似。而面积图的特点在于，折线与自变量坐标轴之间的区域，会由颜色或者纹理填充。

适用场景：

在连续自变量下，一组或多组数据的趋势变化以及相互之间的对比，同时也能够观察到数据总量的变化趋势。

例如，位移 = 速度 x 时间：即s=v*t; 那么x 轴是时间 t，y 轴是每个时刻的速度 v，使用面积图，不仅可以观察速度随时间变化的趋势，还可以根据面积大小来感受位移距离的长度变化。

秋名山某段直线赛道上，AE86与GC8在60秒时间内的车速与时间的变化数据如下：

In [119]:

t = list(range(60))

v_AE86 = np.random.uniform(180, 210, len(t))
v_GC8 = np.random.uniform(190, 230, len(t))

v = pd.DataFrame({‘t‘: t, ‘AE86‘: v_AE86, ‘GC8‘: v_GC8})

v.head(5)

Out[119]:

	t	AE86	GC8
0	0	198.183060	215.830409
1	1	190.186453	195.316343
2	2	180.464073	210.641824
3	3	194.842767	219.794681
4	4	194.620050	204.215492

面积图默认情况下是堆叠的。

In [120]:

v.plot(kind=‘area‘, x=‘t‘, y=[‘AE86‘, ‘GC8‘], figsize=(10, 5))
plt.show()

要生成未堆积的图，可以传入参数stacked=False：

In [121]:

v.plot(kind=‘area‘, x=‘t‘, y=[‘AE86‘, ‘GC8‘],
       stacked=False, figsize=(10, 5), alpha=0.4)
plt.show()

从图形与x轴围成的面积看，很显然该60秒内，GC8是略领先AE86的。温馨提示，文明驾驶，切勿飙车！

同样，添加参数subplots=True，可以形成多个子图，如下：

In [122]:

v.plot(kind=‘area‘, x=‘t‘, y=[‘AE86‘, ‘GC8‘],
       subplots=True, figsize=(10, 5), rot=0)
plt.show()

总结

本文是快速上手pandas的上篇，先介绍了为什么选用pandas，接下来介绍pandas的常用数据结构Series、DataFrame以及一系列的操作与运算，然后尝试了用pandas来读写文件，最后重点介绍了如何使用pandas快速便捷地可视化数据。

在快速上手pandas的下篇中，会涉及如何用pandas来进行数据清洗、数据合并、分组聚合、数据透视、文本处理等，敬请期待。

快速上手pandas(上)

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码农公寓

pandas数据结构

Series

DataFrame

MultiIndex

数据操作与运算

索引操作

赋值操作

排序

算术运算

逻辑运算

统计运算

其他运算

文件读写

CSV

JSON

Excel

HDF5

画图

折线图 line

柱状图 bar

饼图 pie

散点图 scatter

直方图 hist

箱形图 box

面积图 area

总结

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