Numpy&Pandas
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Numpy&Pandas相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Numpy & Pandas 简介
此篇笔记参考来源为《莫烦Python》
运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。
消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多
Numpy 学习
2.1 numpy属性
ndim：维度shape：行数和列数size：元素个数
举例说明：
import numpy as np
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵
print(array)
print(\'number of dim:\',array.ndim) # 维度
# number of dim: 2
print(\'shape :\',array.shape) # 行数和列数
# shape : (2, 3)
print(\'size:\',array.size) # 元素个数
# size: 6
2.2 Numpy 的创建 array
array：创建数组dtype：指定数据类型zeros：创建数据全为0ones：创建数据全为1empty：创建数据接近0arrange：按指定范围创建数据linspace：创建线段
import numpy as np
#创建数组array
a = np.array([2,3,4])
print(a)
#[2 3 4]
#指定数据类型dtype
b = np.array([2,3,4],dtype = np.int)
print(b.dtype)
#int32
#三行四列全零数组,括号内为shape
c = np.zeros((3,4))
print(c)
\'\'\'
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
\'\'\'
#全一数组
d = np.ones((3,4))
print(d)
\'\'\'
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
\'\'\'
#创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数
e = np.empty((3,4))
print(e)
#用 arange 创建连续数组,与range用法类似
f = np.arange(10,20,2)#10-19 的数据，2步长
print(f)
#[10 12 14 16 18]
#使用 reshape 改变数据的形状
g = np.arange(12).reshape((3,4))
print(g)
\'\'\'
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
\'\'\'
#用 linspace 创建线段型数据
h = np.linspace(1,10,5)
print(h)
#[ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]
2.3 Numpy 基础运算1
- 加减乘除
- 幂运算
- sum、max、min
- 按行或按列（axis）
import numpy as np
a = np.array([10,20,30,40])
b = np.arange(4)
c = a + b # [10, 21, 32, 43]
c = a - b # [10, 19, 28, 37]
c = b**2 # [0, 1, 4, 9]
c=10*np.sin(a) # [-5.44021111, 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 ]
print(b<3)# [ True, True, True, False]
a = np.array([[1,1],
[0,1]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))
#对应元素相乘
c = a*b
\'\'\'
[[0 1]
[0 3]]
\'\'\'
#矩阵乘
c_dot = np.dot(a,b)
#c_dot = a.dot(b)
\'\'\'
[[2 4]
[2 3]]
\'\'\'
a=np.random.random((2,4))
print(a)
\'\'\'
[[ 0.35861795 0.4763303 0.62510912 0.64853572]
[ 0.53853158 0.70065019 0.17649662 0.99089602]]
\'\'\'
np.sum(a) # 4.4043622002745959
np.min(a) # 0.23651223533671784
np.max(a) # 0.90438450240606416
如果你需要对行或者列进行查找运算，就需要在上述代码中为 axis 进行赋值。 当axis的值为0的时候，将会以列作为查找单元， 当axis的值为1的时候，将会以行作为查找单元。例：
print("sum =",np.sum(a,axis=1))
print("sum =",np.sum(a,axis=0))
2.4 Numpy 基础运算2
- argmin/argmax：求矩阵最小/大值的索引
- mean/average：求均值
- median：中位数
- cumsum：累加
- diff：累差
- nonzero：将所有非零元素的行与列坐标分割开，重构成两个分别关于行和列的矩阵
- sort：仅针对每一行进行从小到大排序操作
- 转置 transpose/T
- clip：
clip(Array,Array_min,Array_max)
import numpy as np
A = np.arange(2,14).reshape((3,4))
print(A)
\'\'\'
[[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]
\'\'\'
#均值
print(np.mean(A)) #7.5
print(A.mean()) #7.5
print(np.average(A)) #7.5
#累加
print(np.cumsum(A))
#[ 2 5 9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
#累差
print(np.diff(A))
\'\'\'
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
\'\'\'
print(np.nonzero(A))
#(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64))
#转置
print(np.transpose(A))
print(A.T)
#clip
print(np.clip(A,5,9))
\'\'\'
[[5 5 5 5]
[6 7 8 9]
[9 9 9 9]]
\'\'\'
2.5 Numpy 索引
- 与数组类似，二维索引可用print(A[1][1])或者print(A[1,1])
- 可以使用分片操作，例A[1,1:3]
- flatten flat
import numpy as np
A = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(A.flatten())
# array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
for item in A.flat:
print(item)
# 3
# 4
……
# 14
flatten是一个展开性质的函数，将多维的矩阵进行展开成1行的数列。而flat是一个迭代器，本身是一个object属性
2.6 Numpy array 合并
nump.vstack() 竖直方向/上下合并
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
print(np.vstack((A,B))) # vertical stack
"""
[[1,1,1]
[2,2,2]]
"""
水平方向/左右合并
D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack
print(D)
# [1,1,1,2,2,2]
nump.newaxis()新增一个维度
nump.concatenate()：把合并多个矩阵
2.7 Numpy array 分割
axis = 1，表示行（x轴），切割行，分成多列
axis = 0，表示行（y轴），切割列，分成多行
import numpy as np
A = np.arange(12).reshape((3,4))
print(A)
print(np.split(A,2,axis = 1))
\'\'\'
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
\'\'\'
print(np.split(A,3,axis = 0))
#[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]
#不等量分割
print(np.array_split(A, 3, axis=1))
\'\'\'
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2],
[ 6],
[10]]), array([[ 3],
[ 7],
[11]])]
\'\'\'
#vsplit与hsplit
print(np.vsplit(A, 3)) #等于 print(np.split(A, 3, axis=0))
# [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]
print(np.hsplit(A, 2)) #等于 print(np.split(A, 2, axis=1))
"""
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
"""
2.8 Numpy copy & deep copy
同Python初学基础
= 的赋值方式会带有关联性 ，copy() 的赋值方式没有关联性
Pandas 学习
3.1 Pandas 基本介绍
如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。
Series
>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series([1,2,3,np.nan,44,1])
>>> print(s)
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
4 44.0
5 1.0
dtype: float64
Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。
DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series组成的大字典
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> s = pd.Series([1,2,3,np.nan,44,1])
>>> print(s)
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
4 44.0
5 1.0
dtype: float64
>>> dates = pd.date_range(\'20180101\',periods=6)
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index = dates,columns=[\'a\',\'b\',\'c\',\'d\'])
>>> df
a b c d
2018-01-01 -0.837319 0.250373 -1.218879 -0.018287
2018-01-02 0.094332 -0.546386 2.248513 -0.944102
2018-01-03 -0.805855 0.550253 0.552966 -1.704637
2018-01-04 -0.272391 0.150142 0.710317 0.397553
2018-01-05 -2.615182 -1.338799 -0.301048 0.732760
2018-01-06 0.281869 0.376154 0.092362 -1.588711
>>>
>>> df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))
>>> df1
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
#还可以用字典的方式生成
>>> df2 = pd.DataFrame({\'A\' : 1.,
\'B\' : pd.Timestamp(\'20130102\'),
\'C\' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype=\'float32\'),
\'D\' : np.array([3] * 4,dtype=\'int32\'),
\'E\' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
\'F\' : \'foo\'})
>>> print(df2)
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
>>>
DataFrame 的一些简单运用
>>> print(df[\'b\'])
2018-01-01 0.250373
2018-01-02 -0.546386
2018-01-03 0.550253
2018-01-04 0.150142
2018-01-05 -1.338799
2018-01-06 0.376154
Freq: D, Name: b, dtype: float64
>>> #查看数据中的类型
>>> print(df2.dtypes)
A float64
B datetime64[ns]
C float32
D int32
E category
F object
dtype: object
>>> #查看对应行的序号
>>> print(df2.index)
Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype=\'int64\')
>>> #查看对应列
>>> print(df2.columns)
Index([\'A\', \'B\', \'C\', \'D\', \'E\', \'F\'], dtype=\'object\')
>>> #只查看所有df2的值
>>> print(df2.values)
[[1.0 Timestamp(\'2013-01-02 00:00:00\') 1.0 3 \'test\' \'foo\']
[1.0 Timestamp(\'2013-01-02 00:00:00\') 1.0 3 \'train\' \'foo\']
[1.0 Timestamp(\'2013-01-02 00:00:00\') 1.0 3 \'test\' \'foo\']
[1.0 Timestamp(\'2013-01-02 00:00:00\') 1.0 3 \'train\' \'foo\']]
>>> #数据总结
>>> df2.describe()
A C D
count 4.0 4.0 4.0
mean 1.0 1.0 3.0
std 0.0 0.0 0.0
min 1.0 1.0 3.0
25% 1.0 1.0 3.0
50% 1.0 1.0 3.0
75% 1.0 1.0 3.0
max 1.0 1.0 3.0
>>> #对数据的index排序
>>> print(df2.sort_index(axis=1,ascending=False))
F E D C B A
0 foo test 3 1.0 2013-01-02 1.0
1 foo train 3 1.0 2013-01-02 1.0
2 foo test 3 1.0 2013-01-02 1.0
3 foo train 3 1.0 2013-01-02 1.0
>>> #对数据值排序
>>> print(df2.sort_values(by=\'E\'))
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
3.2 Pandas 选择数据
简单的筛选
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range(\'20130101\',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=[\'A\',\'B\',\'C\',\'D\'])
print(df)
print(df[\'A\']) #或print(df.A)
\'\'\'
2013-01-01 0
2013-01-02 4
2013-01-03 8
2013-01-04 12
2013-01-05 16
2013-01-06 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
\'\'\'
#跨越多行或多列
print(df[0:3]) #或print(df[\'20130102\':\'20130104\'])
\'\'\'
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
\'\'\'
根据标签loc
#select by label:loc
print(df.loc[\'20130102\'])
\'\'\'
A 4
B 5
C 6
D 7
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int32
\'\'\'
print(df.loc[:,[\'A\',\'B\']])
\'\'\'
A B
2013-01-01 0 1
2013-01-02 4 5
2013-01-03 8 9
2013-01-04 12 13
2013-01-05 16 17
2013-01-06 20 21
\'\'\'
根据序列iloc
#select by position:iloc
print(df.iloc[3,1])
#13
print(df.iloc[[1,3,5],1:3])
\'\'\'
B C
2013-01-02 5 6
2013-01-04 13 14
2013-01-06 21 22
\'\'\'
混合 ix
print(df.ix[:3,[\'A\',\'C\']])
"""
A C
2013-01-01 0 2
2013-01-02 4 6
2013-01-03 8 10
"""
通过判断的筛选
print(df[df.A>8])
"""
A B C D
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
3.3 Pandas 设置值
可根据位置设置loc和iloc
例df.loc[2,2]=1111
df.loc[\'20130101\',\'B\']=2222
根据条件设置
df.B[df.A>4] = 0
"""
A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 0 1111 11
2013-01-04 12 0 14 15
2013-01-05 16 0 18 19
2013-01-06 20 0 22 23
"""
按行或列设置
df[\'F\'] = np.nan
"""
A B C D F
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN
2013-01-04 12 0 14 15 NaN
2013-01-05 16 0 18 19 NaN
2013-01-06 20 0 22 23 NaN
"""
或者加上Series序列，但是长度必须对齐
df[\'E\'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range(\'20130101\',periods=6))
"""
A B C D F E
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN 1
2013-01-02 4 5 6 7 NaN 2
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN 3
2013-01-04 12 0 14 15 NaN 4
2013-01-05 16 0 18 19 NaN 5
2013-01-06 20 0 22 23 NaN 6
"""
3.4 Pandas 处理丢失数据
首先创建包含NaN的矩阵
dates = pd.date_range(\'20130101\', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=[\'A\',\'B\',\'C\',\'D\'])
df.iloc[0,1] = np.nan
df.iloc[1,2] = np.nan
"""
A B C D
2013-01-01 0 NaN 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 NaN 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
"""
dropna：去掉有NaN的行或列
print(df.dropna(axis=0,how=\'any\')) # \'any\': 只要存在 NaN 就 drop 掉; \'all\': 必须全部是 NaN 才 drop
\'\'\'
A B C D
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
\'\'\'
fillna()：将NaN的值用其他值代替
print(df.fillna(value=0))
\'\'\'
A B C D
2013-01-01 0 0.0 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 0.0 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
\'\'\'
isnull()：判断是否有缺失数据NaN，为True表示缺失数据
print(df.isnull())
\'\'\'
A B C D
2013-01-01 False True False False
2013-01-02 False False True False
2013-01-03 False False False False
2013-01-04 False False False False
2013-01-05 False False False False
2013-01-06 False False False False
\'\'\'
print(np.any(df.isnull())==True)
#True
3.5 Pandas 导入导出
pandas可以读取与存取的资料格式有很多种，像csv、excel、json、html与pickle等…， 详细请看官方说明文件
读取csv
示范档案下载 - student.csv
读取csv
#读取csv
data = pd.read_csv(\'student.csv\')
#打印出data
print(data)
将资料存取成pickle
data.to_pickle(\'student.pickle\')
3.6 Pandas 合并 concat
使用concat合并
import pandas as pd
import numpy as np
#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=[\'a\',\'b\',\'c\',\'d\'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=[\'a\',\'b\',\'c\',\'d\'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=[\'a\',\'b\',\'c\',\'d\'])
#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0) #函数默认axis=0。
#打印结果
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 1 1.0 1.0 1.0 1.0
# 2 1.0 1.0 1.0 1.0
# 0 2.0 2.0 2.0 2.0
# 1 2.0 2.0 2.0 2.0
# 2 2.0 2.0 2.0 2.0
通过设置ignore_index可重置index
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
#打印结果
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
# 6 2.0 2.0 2.0 2.0
# 7 2.0 2.0 2.0 2.0
# 8 2.0 2.0 2.0 2.0
join合并
默认为outer值，纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。
值为inner时，只有相同的column合并在一起，其余舍弃
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join=\'inner\', ignore_index=True)
print(res)
# b c d
# 0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0
join_axes 依照axes合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
#打印结果
print(res)
# a b c d b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
append添加数据
只有纵向合并，没有横向合并
3.7 Pandas 合并 merge
pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中
3.8 Pandas plot 出图
主要讲了ploy与scatter画散点图的用法，与matlab中的类似
为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?
以上是关于Numpy&Pandas的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章