详细介绍Python之Pandas知识点

本篇文章给大家带来了关于python的相关知识，其中主要介绍了关于Pandas的相关问题，包括了Pandas的索引操作、对齐运算和函数应用等等，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

推荐学习：python视频教程

为什么要学习Pandas?

那么问题来了：

numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够， 很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等

所以，pandas出现了。

什么是Pandas?

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，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。

• 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集

• 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算

• 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法

• 应用于数据挖掘，数据分析

• 提供数据清洗功能

官网

http://pandas.pydata.org/

1. Pandas的索引操作

1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象

示例代码：

print(type(ser_obj.index))print(type(df_obj2.index))print(df_obj2.index)

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运行结果：

<class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'>
<class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'>
Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

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2. 索引对象不可变，保证了数据的安全

示例代码：

# 索引对象不可变df_obj2.index[0] = 2

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运行结果：

---------------------------------------------------------------------------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 operations

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3. 常见的Index种类

• Index，索引
• Int64Index，整数索引
• MultiIndex，层级索引
• DatetimeIndex，时间戳类型

3.1 Series索引

1. index 指定行索引名

示例代码：

ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print(ser_obj.head())

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运行结果：

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int64

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2. 行索引

示例代码：

# 行索引print(ser_obj['b'])print(ser_obj[2])

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运行结果：

1
2

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3. 切片索引

示例代码：

# 切片索引print(ser_obj[1:3])print(ser_obj['b':'d'])

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运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

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4. 不连续索引

示例代码：

# 不连续索引print(ser_obj[[0, 2, 4]])print(ser_obj[['a', 'e']])

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运行结果：

a    0
c    2
e    4
dtype: int64
a    0
e    4
dtype: int64

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5. 布尔索引

示例代码：

# 布尔索引ser_bool = ser_obj > 2print(ser_bool)print(ser_obj[ser_bool])print(ser_obj[ser_obj > 2])

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运行结果：

a    False
b    False
c    False
d     True
e     True
dtype: bool
d    3
e    4
dtype: int64
d    3
e    4
dtype: int64

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3.2 DataFrame索引

1. columns 指定列索引名

示例代码：

import numpy as np

df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd'])print(df_obj.head())

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运行结果：

          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

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2. 列索引

示例代码：

# 列索引print(df_obj['a']) # 返回Series类型

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运行结果：

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64

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3. 不连续索引

示例代码：

# 不连续索引print(df_obj[['a','c']])

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运行结果：

          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

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4. 高级索引：标签、位置和混合

Pandas的高级索引有3种

1. loc 标签索引

示例代码：

# 标签索引 loc# Seriesprint(ser_obj['b':'d'])print(ser_obj.loc['b':'d'])# DataFrameprint(df_obj['a'])# 第一个参数索引行，第二个参数是列print(df_obj.loc[0:2, 'a'])

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运行结果：

b    1
c    2
d    3
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

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2. iloc 位置索引

示例代码：

# 整型位置索引 iloc# Seriesprint(ser_obj[1:3])print(ser_obj.iloc[1:3])# DataFrameprint(df_obj.iloc[0:2, 0]) # 注意和df_obj.loc[0:2, 'a']的区别

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运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
Name: a, dtype: float64

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3. ix 标签与位置混合索引

示例代码：

# 混合索引 ix# Seriesprint(ser_obj.ix[1:3])print(ser_obj.ix['b':'c'])# DataFrameprint(df_obj.loc[0:2, 'a'])print(df_obj.ix[0:2, 0])

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运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

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注意

2. Pandas的对齐运算

Pandas的对齐运算是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN

2.1 Series的对齐运算

1. Series 按行、索引对齐

示例代码：

s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10))s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5))print('s1: ' )print(s1)print('') print('s2: ')print(s2)

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运行结果：

s1: 
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

s2: 
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

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2. Series的对齐运算

示例代码：

# Series 对齐运算s1 + s2

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运行结果：

0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5     NaN
6     NaN
7     NaN
8     NaN
9     NaN
dtype: float64

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2.2 DataFrame的对齐运算

1. DataFrame按行、列索引对齐

示例代码：

df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,2)), columns = ['a', 'b'])df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,3)), columns = ['a', 'b', 'c'])print('df1: ')print(df1)print('') print('df2: ')print(df2)

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运行结果：

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  1.0

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2. DataFrame的对齐运算

示例代码：

# DataFrame对齐操作df1 + df2

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运行结果：

     a    b   c0  2.0  2.0 NaN1  2.0  2.0 NaN2  NaN  NaN NaN

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2.3 填充未对齐的数据进行运算

fill_value

示例代码：

print(s1)print(s2)s1.add(s2, fill_value = -1)print(df1)print(df2)df1.sub(df2, fill_value = 2.)

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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  1.0

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算术方法表:

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))

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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  0.059411

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2. 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()))

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运行结果：

0   -0.062413
1    0.844813
2    0.368822
3    0.530325
dtype: float64

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示例代码：

# 指定轴方向，axis=1，方向是行print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))

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运行结果：

0    0.844813
1   -0.539628
2    0.530325
3    0.368822
4    0.518648
dtype: float64

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3. 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))

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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   0.06

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3.2 排序

1. 索引排序

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 3

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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: int64

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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 0

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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  2.787891

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2. 按值排序

示例代码：

# 按值排序df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)print(df4_vsort)

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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  1.164138

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3.3 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())

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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  3.000000

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1. 判断是否存在缺失值：isnull()

示例代码：

# isnullprint(df_data.isnull())

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运行结果：

       0      1      2
0  False  False  False
1  False  False   True
2   True  False   True
3  False  False  False

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2. 丢弃缺失数据：dropna()

# dropnaprint(df_data.dropna())  # 默认是按行print(df_data.dropna(axis=1))  # axis=1是按列

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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  2.000000

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3. 填充缺失数据：fillna()

示例代码：

# fillnaprint(df_data.fillna(-100.))

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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    3.000000

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4. 层级索引（hierarchical indexing）

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)

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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: float64

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4.1 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)

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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]])

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4.2 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：

示例代码：

# 外层选取print(ser_obj['c'])

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运行结果：

0   -1.362096
1    1.558091
2   -0.452313
dtype: float64

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2. 内层选取：

示例代码：

# 内层选取print(ser_obj[:, 2])

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运行结果：

a    0.826662
b    0.015426
c   -0.452313
d   -0.051063
dtype: float64

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常用于分组操作、透视表的生成等

---

4.2 交换分层顺序

swaplevel()

示例代码：

print(ser_obj.swaplevel())

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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: float64

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4.3 交换并排序分层

sortlevel()

示例代码：

# 交换并排序分层print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())

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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: float64

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5. 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)pd2

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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        0.29

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5.1 常用的统计计算

sum, mean, max, min…

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

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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: object

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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

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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        0.670000

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#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        6.250000

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5.3 常用的统计描述方法

6. 数据读取与存储

6.1 csv文件

1. 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

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2. 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_\)

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6.2 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)df

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#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")

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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())

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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: bool

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2.4 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'))

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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      0

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2.5 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))

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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: int64

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2.6 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]))

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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: int64

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3. 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key

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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    D3

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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

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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    D2

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#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    NaN

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#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    D3

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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'])

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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    D3

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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')))

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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           8

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2. 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))

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运行结果：

   data1 key  data20      3   b      61      4   b      66      8   b      62      6   a      04      3   a      05      0   a      0

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2. 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

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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]]

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2. 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        8

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7.3 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)

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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: int64

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2. 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))

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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  2

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8. 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    7.8

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聚合

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: float64

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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()

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通过函数进行分组：

people.groupyby(len).sum()

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9. 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)

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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]: 56700

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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)

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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'

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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)]

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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)

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dateutil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)

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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)

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Pandas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)

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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)

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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: float64

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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)

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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: float64

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ts[::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]: -0.51943871505673811

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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]: 1.9657805725027142

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9.4 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')

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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')

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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')

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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')

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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: float64

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resample是一个灵活高效的方法，可用于处理非常大的时间序列。

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