Python Numpy,Pandas笔记

Posted 2020-08-08

Numpy

Numpy是python的一个库。支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库。

#浮点数转int
arr = np.array([1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7])#创建ndarray时候也可以指定dtype
arr.astype(dtype = np.int)
#对数组批量运算,作用在每个元素上
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print arr**5

#索引和切片
arr = np.array([1,2,3,4,5,6])
print arr[:2]#arr[0]和arr[1]
arr = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print arr[:2] #打印第1，2行

#布尔型索引
name = [‘Bob‘,‘La‘,‘CA‘,‘Da‘,‘Ea‘,‘Fa‘]
rnd_arr = np_random.randn(7,4)
print rnd_arr[name == ‘CA‘]#利用布尔数组选择行，这里name == ‘CA‘会产生一个布尔数组
a = [1,2,3]
b = [True,False,True]
print a[b]#选第一个和第三个

#花式索引
a = [1,2,3,4,5]
index = [4,2,0]
b = a[index]
#对于二维数组 
arr = np.arange(32).reshape(8,4)
print arr[[1,5,2,7],[:,0,3,1,2]] #1,5，2,7行的0,3,2,1列，如果不加冒号就是打印arr[1][0],arr[5][3].....转置 arr.T
#逻辑表述为数组运算where
x = np_random.randn(1,5)
y = np_random.randn(1,5)
cond = np.array([True,False,True,False,True])
result1 = [(x if c else y) for x, y ,c in zip(x,y,cond)]#列表推到
result2 = np.where(cond,x,y) #where逻辑
test = np.where(x>2,2,arr)

#如果条件1和2 则0，否则如果条件1取1，否则条件2 取2 ，再不行取3。相当于一个if else的缩写。
result = np.where(cond_1 &cond_2, 0,np.where(cond_1,1,np.where(cond_2,2,3)))
#数学和统计方法  sum，mean,std,var这些
arr = np.random.randn(5,4)
bools = np.array([False,False,True,False])
arr.mean(axis = 1) #按行取平均
print  (arr>0).sum() #大于0的和
print (bools == True).sum() #True的个数
print bools.any() #有一个True 都True
print bools.all() #有一个为False 则False

unique（x）#去重 ，还有交叉并补

#高斯消元法 qr分解，此外乘法dot,求逆inv
from numpy.linalg import qr
arr = np.random.randn(5,4)
q,r = qr(arr)
print q,r
arr.mean(axis = 0) #按照列求均值，也即是竖直方向，如果axis=1则按行求均值，水平方向

#数组重塑
arr = np.arrange(8)
print arr.reshape(4,2) #只是改变了显示方式，其实内存中的存储结构不变
#下面三种都能打到同样的效果
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print x.flatten()
print x.ravel()
print x.reshape(-1)
#两者默认均是行序优先
print x.flatten(‘F‘)
print x.ravel(‘F‘)
print x.T.reshape(-1)

#区别
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x.flatten()[1] = 100
print x
# flatten：返回的是拷贝
x.ravel()[1] = 100
print x

#ravel则是对元素组的一个引用，会改变元素组，和reshape一样只是改变了显示方式
#连接数组
a1 = np.array([[0,1,2],[2,1,3]])
a2 = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])
print np.concatenate([a1,a2],axis = 0) #添加行，竖直方向添加，如果axis = 1添加列，水平方向添加
print np.vstack((a1,a2)) #竖直方向叠起来
print np.hstack((a1,a2)) #水平方向叠起来 和上面的效果一样

#拆分
f,s = np.split(a2,[1,2],axis = 0) #竖直方向上，也即是按行拆分
#put,take
arr = np.arange(5)
inds = [1]
arr.put(inds,50) #替换inds位置的数
print arr
arr.take([1,2]) #和花式索引效果一样

Pandas

pandas 处理时间序列，缺失数据的处理。

  1 #Series 类似于一维数组，因为平时的数组都是默认索引的,Series可以指定索引。
  2 
  3 from pandas import Series
  4 obj = Series([4,7,-5,3],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
  5 print obj[obj > 0] #找出大于0的
  6 print obj.index
  7 
  8 #字典可以直接生成Series。
  9 locations =[‘NT‘,‘RT‘,‘RG‘,‘XL‘]
 10 data = {‘NT‘:4000,‘RT‘:5000,‘X‘:100}
 11 obj = Series(data,index = locations)
 12 print obj
 13 
 14 #Series,相加相同的索引部分相加，也可以给索引以及该series命名。
 15 #index替换
 16 obj.index = [1,2,3,4]
 17 
 18 #DataFrame 可以理解成二元的，他是表格型的数据结构，比如我们平常见的Excel。有行索引，列索引，可以理解成Series的合并。
 19 from pandas import Series,DataFrame
 20 data = {
 21 ‘locations‘:[‘NT‘,‘RT‘,‘RG‘,‘XL‘],
 22 ‘years‘:[2000,2001,2004,2008],
 23 ‘pop‘:[1.5,1.6,1.7,1.8]
 24 }
 25 Df = DataFrame(data, columns = [‘years‘,‘locations‘,‘pop‘],index = [‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘]) #指定列
 26 print Df
 27 
 28        years locations  pop
 29 one     2000        NT  1.5
 30 two     2001        RT  1.6
 31 three   2004        RG  1.7
 32 four    2008        XL  1.8 
 33 #修改指定的列，可以设置索引，没有的变成NaN。
 34 val = Series([2, 5, 7],index = [‘one‘,‘two‘,‘four‘])
 35 Df[‘pop‘] = val
 36 print Df
 37        years locations  pop
 38 one     2000        NT  2.0
 39 two     2001        RT  5.0
 40 three   2004        RG  NaN
 41 four    2008        XL  7.0
 42 Df[‘big‘] = (Df.years == 2008)
 43 
 44 #丢弃指定轴上的项，指定索引或列
 45 print Df.drop([‘two‘,‘four‘]，axis = 1)
 46 #索引，选取和过滤
 47 #Series的切片是一个引用
 48 import numpy as np
 49 se = Series(np.arange(4), index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
 50 print se[‘b‘:‘c‘]
 51 se[‘b‘,‘c‘] = 5
 52 print se
 53 
 54 #DataFrame打印列可以直接调用,打印行需要.ix
 55 data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘],columns = [‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘])
 56 print data
 57 #print data.ix[‘a‘]
 58 print data.ix[:‘c‘,‘two‘] #‘two‘列的a,b,c行，对于非数字索引一定是闭区间。
 59 data[data < 5] = 0 #所有小于5的都被设置为0
 60 
 61 #算术运算与数字对齐，对齐操作同时发生在行和列上（就是行和列都匹配），索引不对齐的地方计算就是用NA
 62 from pandas import Series
 63 s1 = Series([1,2,3,4,5],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])
 64 s2 = Series([2,3,4,5,6],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘f‘])
 65 print s1+s2
 66 
 67 a    3.0
 68 b    5.0
 69 c    7.0
 70 d    9.0
 71 e    NaN
 72 f    NaN
 73 dtype: float64
 74 #DataFrame比较复杂，会列出所有的行列，相当于一个并集，然后行列不匹配的那个变成NaN，所有两个DataFrame相加，可能行列大小都会变化，如果不相同的话。
 75 df1 = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns = list(‘abcd‘))
 76 df2 = DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),columns = list(‘abcde‘))
 77 print df1.add(df2,fill_value = 0) #不匹配的，用nan的地方用0填充
 78 
 79       a     b     c     d     e
 80 0   0.0   2.0   4.0   6.0   4.0
 81 1   9.0  11.0  13.0  15.0   9.0
 82 2  18.0  20.0  22.0  24.0  14.0
 83 3  15.0  16.0  17.0  18.0  19.0
 84 #Dataframe和Series之间 相减，默认是按照水平方向，按行，如果axis = 0，则竖直方向，按照列，每一列都减去一个Series。
 85 #函数应用和映射，Series有个应用到元素的map方法，Dataframe有applymap
 86 f = lambda x : x.max() - x.min()
 87 print df1.apply(f, axis = 1)# 对水平方向的每一行最大减最小
 88 print df1.apply(f,axis = 0) # 对竖直方向的每一列最大减最小
 89 
 90 #applymap 应用到每一个元素
 91 df1.astype(np.float)
 92 f2 = lambda x: ‘%.2f‘ % x
 93 print df1.applymap(f2)
 94 print df1[‘a‘].map(f2)#df[‘a‘]相当于一个Series，应用到每一个元素是map
 95 
 96 #对列和索引进行排序，可以指定升序还是降序还有rank函数
 97 #按照索引排序
 98 df1.sort_index(axis = 1,ascending = False)
 99 
100      d    c    b    a
101 0    3    2    1    0
102 1    7    6    5    4
103 2    11    10    9    8
104 
105 #按值排序
106 df1.sort_values(by = [‘a‘,‘b‘],ascending = False)#降序，先a按照a，a不行则b
107 #rank
108 obj = Series([7,9,-5,1,4,2,2,5])
109 print obj.rank()#输出的是每个元素应该在的位置
110 
111 #指定列变成索引
112 df1.set_index([‘a‘])
113 
114 #pandas的索引可以用重复,返回的是一个数组
115 #层次索引
116 #Series的层次索引
117 from pandas import Series
118 s = Series(np.random.randn(5), index = [[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘c‘],[1,2,1,2,1]])
119 print s
120 print s.index
121 print s[:2]
122 print s[‘b‘:‘c‘]
123 print s.unstack() #把1,2放到列上去，c只有1个就变成了NaN了,变成了DataFrame的样子。
124 print s.unstack().stack()
125 
126 a  1   -1.050402
127    2    0.489801
128 b  1   -0.538088
129    2    0.886044
130 c  1    2.695847
131 dtype: float64
132 MultiIndex(levels=[[u‘a‘, u‘b‘, u‘c‘], [1, 2]],
133            labels=[[0, 0, 1, 1, 2], [0, 1, 0, 1, 0]])
134 a  1   -1.050402
135    2    0.489801
136 dtype: float64
137 b  1   -0.538088
138    2    0.886044
139 c  1    2.695847
140 dtype: float64
141           1         2
142 a  0.900427 -0.673935
143 b  0.162862 -0.118564
144 c  0.039270       NaN
145 #DataFrame的层次索引，DataFrame不管在行还是列都可以多值索引
146 df = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index = [[‘a‘,‘a‘,‘b‘,‘b‘],[1,2,1,2]],columns = [[‘Ohio‘,‘Chicago‘,‘NewYork‘],[‘a‘,‘b‘,‘c‘]])
147 print df
148 #交换两个索引，原来在外面的变到里面，也可以根据索引排序
149 df.index.names = [‘key1‘,‘key2‘]
150 df_df = df.swaplevel(‘key1‘,‘key2‘)
151 df_df.swaplevel(0,1).sortlevel(0)
152 #指定key统计
153 print df.sum(level = ‘key2‘)
154      Ohio Chicago NewYork
155       red    blue   green
156 key2                     
157 1       6       8      10
158 2      12      14      16
159 #整数索引会有歧义，比如-1,0有时候不知道是位置，还是他的索引，所以避免歧义一般是.iloc

iloc,loc和ix的区别
参考自：http://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation
s = Series(np.arange(8),index = [8,9,15,1,2,3,4,5])
print s

8     0
9     1
15    2
1     3
2     4
3     5
4     6　　　　　　　　　　
5     7
dtype: int32

print s.iloc[:3]
8     0
9     1
15    2
dtype: int32

print s.loc[:3]
8     0
9     1
15    2
1     3
2     4
3     5
dtype: int32
print s.ix[:,3]
8     0
9     1
15    2
1     3
2     4
3     5
dtype: int32
#可以看到.ix和.loc是相同的效果，把3当作是index当中的值，而iloc是打印的前三行。如果是s.ix[:7]，s.loc[:7]这样的没有的数，就会报错，而.iloc就会打印前7行。
#如果是DataFrame，.ix可以索引，位置混合使用，索引选行，列可以取位置切片。
df = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index = list(‘abc‘),columns = [‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘])
print df
print df.ix[:‘c‘,:3]

  d  e   f   g
a  0  1   2   3
b  4  5   6   7
c  8  9  10  11
   d  e   f
a  0  1   2
b  4  5   6
c  8  9  10

　上面numpy，pandas有很多东西没说，还是要实战才容易记住，多多加油吧！