Python数据分析-Day2-Pandas模块

Posted 2020-10-15 GavinSimons

1、pandas简介

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

pandas是numpy库的更高级封装，pandas方法中很多是调用了numpy库的方法

 

2、pandas基本操作

1）文件读取

import pandas

food_info=pandas.read_csv("food_info.csv")

print(type(food_info))

print(food_info.dtypes)

print(help(pandas.read_csv))

 

output:

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>　　# DataFrame就是pandas的核心数据结构，类似矩阵结构；numpy的核心数据结构是ndarray，详情见上一章

--------------
NDB_No int64
Shrt_Desc object　　#pandas对字符型数据类型定义较为怪异，称之为 object类型，object=str
Water_(g) float64
Energ_Kcal int64
Protein_(g) float64
Lipid_Tot_(g) float64
Ash_(g) float64
Carbohydrt_(g) float64
Fiber_TD_(g) float64
Sugar_Tot_(g) float64
Calcium_(mg) float64
Iron_(mg) float64
Magnesium_(mg) float64
Phosphorus_(mg) float64
Potassium_(mg) float64
Sodium_(mg) float64
Zinc_(mg) float64
Copper_(mg) float64
Manganese_(mg) float64
Selenium_(mcg) float64
Vit_C_(mg) float64
Thiamin_(mg) float64
Riboflavin_(mg) float64
Niacin_(mg) float64
Vit_B6_(mg) float64
Vit_B12_(mcg) float64
Vit_A_IU float64
Vit_A_RAE float64
Vit_E_(mg) float64
Vit_D_mcg float64
Vit_D_IU float64
Vit_K_(mcg) float64
FA_Sat_(g) float64
FA_Mono_(g) float64
FA_Poly_(g) float64
Cholestrl_(mg) float64
dtype: object
--------------

2）显示dataframe数据前几行：

first_rows = food_info.head()　　#pandas的数据格式下调用head方法，是读取该数据格式的数据包括表头，如果不写参数，默认读取前5行数据。
print first_rows
#print(food_info.head(3))

3）显示dataframe数据尾几行：

last_rows = food_info.tail()　　#pandas的数据格式下调用tail方法，是读取该数据格式的数据包括表头，如果不写参数，默认读取后5行数据。
print last_rows

4）dataframe列名

print food_info.columns　　#打印dataframe数据类型下的各列列名。

5）dataframe样本数和指标数

print food_info.shape　　#打印dataframe形状，几行几列，其中行数就是样本数，列数就是指标数。

6）pandas取数据

按样本（行）取数据：

pandas数据读取相对麻烦，不像python或numpy那样简单。pandas需要调用一个函数，才能对相关数据进行读取。

这个方法就是loc[]方法，如下

print food_info.loc[0]#dataframe数据有一个特征，就是样本数和指标数的分离。无论什么数据在dataframe里指标数固定，这里的索引index=0，是对样本进行索引。

 

output：　　#所以这里取出的是样本1所对应的所有属性或指标。

NDB_No 1001
Shrt_Desc BUTTER WITH SALT
Water_(g) 15.87
Energ_Kcal 717
Protein_(g) 0.85
Lipid_Tot_(g) 81.11
Ash_(g) 2.11
Carbohydrt_(g) 0.06
Fiber_TD_(g) 0
Sugar_Tot_(g) 0.06
Calcium_(mg) 24
Iron_(mg) 0.02
Magnesium_(mg) 2
Phosphorus_(mg) 24
Potassium_(mg) 24
Sodium_(mg) 643
Zinc_(mg) 0.09
Copper_(mg) 0
Manganese_(mg) 0
Selenium_(mcg) 1
Vit_C_(mg) 0
Thiamin_(mg) 0.005
Riboflavin_(mg) 0.034
Niacin_(mg) 0.042
Vit_B6_(mg) 0.003
Vit_B12_(mcg) 0.17
Vit_A_IU 2499
Vit_A_RAE 684
Vit_E_(mg) 2.32
Vit_D_mcg 1.5
Vit_D_IU 60
Vit_K_(mcg) 7
FA_Sat_(g) 51.368
FA_Mono_(g) 21.021
FA_Poly_(g) 3.043
Cholestrl_(mg) 215
Name: 0, dtype: object

 

同样dataframe.loc[3:6]可以对pandas的数据进行切片，方法与python类似。

想取任意数据的话，只需要把其对应的索引值传入就可以了。

 

按指标（列）取数据：

ndb_col = food_info["NDB_No"]　　#在dataframe格式下，把列名作为索引传递给数据对象，就可以得到这一列的所有数据。
print ndb_col

如果想打印多列：

columns = ["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]　　#先把想打印的列名组合成一个list格式
zinc_copper = food_info[columns]　　　　#然后一起传递给dataframe的数据对象，就可以多列打印了。
print zinc_copper

 

需求：在这些数据中，找出以‘g’为结尾的列名和整列数据

col_names = food_info.columns.tolist()　　# columns方法是提取列名，tolist方法是把列名转化成list格式
gram_columns = []

for c in col_names:　　#遍历可迭代对象col_names
　　if c.endswith("(g)"):　　
　　　　gram_columns.append(c)
gram_df = food_info[gram_columns]　　#把以“g”结尾的列名为索引代入dataframe对象，得出对应的多列数据。
print(gram_df.head(3))

7）pandas中的数据类型

#object - For string values
#int - For integer values
#float - For float values
#datetime - For time values
#bool - For Boolean values
#print(food_info.dtypes)

 

3、pandas加减乘除的操作

对整列的数据的操作，等价于对该列中每个元素进行对应的操作，与numpy类似。

print food_info["Iron_(mg)"]
div_1000 = food_info["Iron_(mg)"] / 1000
print div_1000

对两个列进行组合：

water_energy = food_info["Water_(g)"] * food_info["Energ_Kcal"]
这个两列相乘，是把两列中同一样本的不同数据对应相乘，把结果保存成一个新的列

 

添加新属性，即添加新列：

iron_grams = food_info["Iron_(mg)"] / 1000
food_info["Iron_(g)"] = iron_grams

添加有个前提，就是添加的数据样本数要和原dataframe样本数一致，即行数一样，直接用索引+赋值的方式添加即可。

 

求某列的最大值：

max_calories = food_info["Energ_Kcal"].max()

首先定位好要求最大值的列，然后直接调用max方法，即可求出某列的最大值。

 

4、pandas的排序操作

food_info.sort_values("Sodium_(mg)", inplace=True)
print food_info["Sodium_(mg)"]

对dataframe数据结构调用sort_values方法即可排序，默认是从小到大排序。第一个参数是要对哪一个列进行排序，inplace是判断是新生成dataframe还是覆盖旧的。

food_info.sort_values("Sodium_(mg)", inplace=True, ascending=False)
print food_info["Sodium_(mg)"]

需要降序排列时，要指定sort_values的参数ascending=False，ascending的意思是升序。这个值默认是True，给它改成False就是降序排列了。

 

5、泰坦尼克号pandas处理实例

1）数据导入

import pandas as pd　　
import numpy as np　　　　#一般我们用np代替numpy，用pd代替pandas
titanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv")　　#读入csv文件　　
titanic_survival.head()　　#显示头几个数据

2）数据操作

age = titanic_survival["Age"]　　#选中Age这一列，并把它单独保存
#print(age.loc[0:10])　　#age这时候已经只有一列，就是刚刚选出来的，这时候调用loc函数，输入切片位置，就可以仅仅取出age中对应位置的数据了
age_is_null = pd.isnull(age)　　#isnull方法是判断该数据中数据位是不是为空，如果为空返回True，括号里传入需要判断的数据组
#print age_is_null　　
age_null_true = age[age_is_null]　　#把bool值作为索引传入，得到数据为空的那些数据
#print age_null_true
age_null_count = len(age_null_true)　　#判断数据为空的个数
print(age_null_count)

3）null值的影响

mean_age = sum(titanic_survival["Age"]) / len(titanic_survival["Age"])　　#先对age这一列求和，然后除以age这一列的个数
print mean_age

output：

　　Nan

这种情况就是因为sum中有null空值，所以结果就会报错。

4）null值的处理

good_ages = titanic_survival["Age"][age_is_null == False]　　#age_is_null==False是取出不是缺失值的数据
#print good_ages
correct_mean_age = sum(good_ages) / len(good_ages)
print correct_mean_age

 当然求均值可以直接调用mean方法，如下

correct_mean_age = titanic_survival["Age"].mean()
print correct_mean_age　　#这段代码的输出结果与上一段代码的结果完全一样。

5）数据统计

需求：求出每个不同等级的船舱的平均船票

#mean fare for each class
passenger_classes = [1, 2, 3]　　#先设置船舱等级列表
fares_by_class = {}　　#建立一个空字典，准备存放不同船舱的平均船票数据
for this_class in passenger_classes:　　#遍历不同等级的船舱
pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class]　　#先取出船舱列，对比目前遍历等级取出对应等级船舱数据
pclass_fares = pclass_rows["Fare"]　　#在这类数据中，取出价格列
fare_for_class = pclass_fares.mean()　　#求该价格列的平均值
fares_by_class[this_class] = fare_for_class　　#以船舱等级为key值，平均fare为value值，存入字典中
print fares_by_class　　#打印字典

 

pd自带的统计函数：pivot_table

passenger_survival = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Survived", aggfunc=np.mean)

#index是以谁为基准统计，values是基准和谁之间的关系， aggfunc是要统计前两个参数之间的什么关系。
print passenger_survival

统计不同等级船舱的乘客的平均年龄：

passenger_age = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Age")#以pclass为基准统计，统计的值是age的平均值。aggfunc默认值为np.mean
print(passenger_age)

统计一个变量和其他两个量之间的关系：

port_stats = titanic_survival.pivot_table(index="Embarked", values=["Fare","Survived"], aggfunc=np.sum)
print(port_stats)

#以embarked为基准，统计它和fare与survived的关系，统计的关系为求和。即在不同码头登船的人的总费用和总的获救数量。

6）丢掉null值：dropna

drop_na_columns = titanic_survival.dropna(axis=1)　　#横向丢掉缺失数据的样本
new_titanic_survival = titanic_survival.dropna(axis=0,subset=["Age", "Sex"])　　#纵向去掉，age和sex这两列中如果有缺失值，去掉该样本。
#print new_titanic_survival

7）通过索引调取数据

row_index_83_age = titanic_survival.loc[83,"Age"]　　#通过索引调取数据，都需要使用loc函数，位置1输入样本序号，位置2输入对应的属性
row_index_1000_pclass = titanic_survival.loc[1000,"Pclass"]
print row_index_83_age
print row_index_1000_pclass

8）排序后重新设置索引

new_titanic_survival = titanic_survival.sort_values("Age",ascending=False)　　#以age为依据降序排列
print new_titanic_survival[0:10]　　#取新数据的前11个样本，即年龄最大的前11个样本
itanic_reindexed = new_titanic_survival.reset_index(drop=True)　　#对新的dataframe数据，调用reset_index重新设置索引，drop为true意思是删除原有index。
print(titanic_reindexed.iloc[0:10])

 

6、pd自定义函数

1）例子1：

def hundredth_row(column):　　#首先定义一个函数
　　hundredth_item = column.loc[99]　　#函数内调用loc方法，使得程序返回第100个样本数据
　　return hundredth_item　　#用return把数据返还给调用该函数的位置　

hundredth_row = titanic_survival.apply(hundredth_row)　　#对dataframe数据调用apply方法里面传入之前定义的函数，即执行自定义函数的操作。
print hundredth_row

2）例子2：

def not_null_count(column):　　#定义一个函数，形参必须为column，名字可以任取，默认column处会以遍历的方式把每一列的列名都代入。
　　column_null = pd.isnull(column)　　#调用pd的isnull方法，遍历的判断每列中的所有数据是否是缺失状态
　　null = column[column_null]　　#把每列中缺失的样本赋值给null
　　return len(null)　　　　#遍历的方式返回每列中缺失值的数量

column_null_count = titanic_survival.apply(not_null_count)　　#对dataframe数据执行apply方法，直接调用自定义函数
print column_null_count

3）例子3：

def which_class(row):
　　pclass = row[‘Pclass‘]
　　if pd.isnull(pclass):
　　　　return "Unknown"
　　elif pclass == 1:
　　　　return "First Class"
　　elif pclass == 2:
　　　　return "Second Class"
　　elif pclass == 3:
　　　　return "Third Class"

classes = titanic_survival.apply(which_class, axis=1)
print classes

4）例子4:

def generate_age_label(row):　　#定义一个函数，形参为row
　　age = row["Age"]　　#
　　if pd.isnull(age):
　　　　return "unknown"
　　elif age < 18:
　　　　return "minor"
　　else:
　　　　return "adult"

age_labels = titanic_survival.apply(generate_age_label, axis=1)
print age_labels