Python培训
美国上市Python培训机构

400-111-8989

热门课程

不懂pandas,你怎么Python语言进行机器编程​?

  • 发布:Python培训
  • 来源:强波的技术博客
  • 时间:2018-04-19 18:04

Python培训干货分享这里我们也说讲了很多关于python的知识内容,今天我们再来讲解python数据处理库pandas入门,希望大家做好阅读记录,因为一次的阅读你可能只是有印象,所以为了防止大家过后盲目查找的问题,大家做好记录会节省大量的时间哦。

pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。
入门介绍
pandas适合于许多不同类型的数据,包括:
具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据
有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。
具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型)
任何其他形式的观测/统计数据集。
由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。
核心数据结构
pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。
这两种类型的数据结构对比如下:
名称 维度 说明
Series 1维 带有标签的同构类型数组
DataFrame 2维 表格结构,带有标签,大小可变,且可以包含异构的数据列
DataFrame可以看做是Series的容器,即:一个DataFrame中可以包含若干个Series。
注:在0.20.0版本之前,还有一个三维的数据结构,名称为Panel。这也是pandas库取名的原因:pan(el)-da(ta)-s。但这种数据结构由于很少被使用到,因此已经被废弃了。
Series
由于Series是一维结构的数据,我们可以直接通过数组来创建这种数据,像这样:
# data_structure.py
import pandas as pd
import numpy as np
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print("series1:\n{}\n".format(series1))
这段代码输出如下:
series1:
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
这段输出说明如下:
输出的最后一行是Series中数据的类型,这里的数据都是int64类型的。
数据在第二列输出,第一列是数据的索引,在pandas中称之为Index。
我们可以分别打印出Series中的数据和索引:
# data_structure.py
print("series1.values: {}\n".format(series1.values))
print("series1.index: {}\n".format(series1.index))
这两行代码输出如下:
series1.values: [1 2 3 4]
series1.index: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
如果不指定(像上面这样),索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。索引未必一定需要是整数,可以是任何类型的数据,例如字符串。例如我们以七个字母来映射七个音符。索引的目的是可以通过它来获取对应的数据,例如下面这样:
# data_structure.py
series2 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    index=["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"])
print("series2:\n{}\n".format(series2))
print("E is {}\n".format(series2["E"]))
这段代码输出如下:
series2:
C    1
D    2
E    3
F    4
G    5
A    6
B    7
dtype: int64 
E is 3
DataFrame
下面我们来看一下DataFrame的创建。我们可以通过NumPy的接口来创建一个4×4的矩阵,以此来创建一个DataFrame,像这样:
# data_structure.py 
df1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))
print("df1:\n{}\n".format(df1))
这段代码输出如下:
df1:
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
从这个输出我们可以看到,默认的索引和列名都是[0, N-1]的形式。
我们可以在创建DataFrame的时候指定列名和索引,像这样:
# data_structure.py
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
    columns=["column1", "column2", "column3", "column4"],
    index=["a", "b", "c", "d"])
print("df2:\n{}\n".format(df2))
这段代码输出如下:
df2:
   column1  column2  column3  column4
a        0        1        2        3
b        4        5        6        7
c        8        9       10       11
d       12       13       14       15
我们也可以直接指定列数据来创建DataFrame:
# data_structure.py
df3 = pd.DataFrame({"note" : ["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],
    "weekday": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]})
print("df3:\n{}\n".format(df3))
这段代码输出如下:
df3:
  note weekday
0    C     Mon
1    D     Tue
2    E     Wed
3    F     Thu
4    G     Fri
5    A     Sat
6    B     Sun
请注意:
DataFrame的不同列可以是不同的数据类型
如果以Series数组来创建DataFrame,每个Series将成为一行,而不是一列
例如:
# data_structure.py
oteSeries = pd.Series(["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],
    index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
weekdaySeries = pd.Series(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"],
    index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
df4 = pd.DataFrame([noteSeries, weekdaySeries])
print("df4:\n{}\n".format(df4))
df4的输出如下:
df4:
     1    2    3    4    5    6    7
0    C    D    E    F    G    A    B
1  Mon  Tue  Wed  Thu  Fri  Sat  Sun
我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据:
# data_structure.py
df3["No."] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print("df3:\n{}\n".format(df3))
del df3["weekday"]
print("df3:\n{}\n".format(df3))
这段代码输出如下:
df3:
  note weekday  No.
0    C     Mon    1
1    D     Tue    2
2    E     Wed    3
3    F     Thu    4
4    G     Fri    5
5    A     Sat    6
6    B     Sun    7
df3:
  note  No.
0    C    1
1    D    2
2    E    3
3    F    4
4    G    5
5    A    6
6    B    7
Index对象与数据访问
pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。当创建Series或者DataFrame的时候,标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象:
# data_structure.py
print("df3.columns\n{}\n".format(df3.columns))
print("df3.index\n{}\n".format(df3.index))
这两行代码输出如下:
df3.columns
Index(['note', 'No.'], dtype='object')
df3.index
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)
请注意:
Index并非集合,因此其中可以包含重复的数据
Index对象的值是不可以改变,因此可以通过它安全的访问数据
DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据:
loc:通过行和列的索引来访问数据
iloc:通过行和列的下标来访问数据
例如这样:
# data_structure.py
print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.loc[[0, 1], "note"]))
print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.iloc[[0, 1], 0]))
第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样的,所以这里都是0和1,但它们却是不同的含义),列下标为0的元素。
这两行代码输出如下:
Note C, D is:
0    C
1    D
Name: note, dtype: object
Note C, D is:
0    C
1    D
Name: note, dtype: object
文件操作
pandas库提供了一系列的read_函数来读取各种格式的文件,它们如下所示:
read_csv
read_table
read_fwf
read_clipboard
read_excel
read_hdf
read_html
read_json
read_msgpack
read_pickle
read_sas
read_sql
read_stata
read_feather
读取Excel文件
注:要读取Excel文件,还需要安装另外一个库:xlrd
通过pip可以这样完成安装:
sudo pip3 install xlrd
安装完之后可以通过pip查看这个库的信息:
$  pip3 show xlrd
Name: xlrd
Version: 1.1.0
Summary: Library for developers to extract data from Microsoft Excel (tm) spreadsheet files
Home-page: http://www.python-excel.org/
Author: John Machin
Author-email: sjmachin@lexicon.net
License: BSD
Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages
Requires:
接下来我们看一个读取Excel的简单的例子:
# file_operation.py
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel("data/test.xlsx")
print("df1:\n{}\n".format(df1))
这个Excel的内容如下:
df1:
   C  Mon
0  D  Tue
1  E  Wed
2  F  Thu
3  G  Fri
4  A  Sat
5  B  Sun
注:本文的代码和数据文件可以通过文章开头提到的Github仓库获取。
读取CSV文件
下面,我们再来看读取CSV文件的例子。
第一个CSV文件内容如下
$ cat test1.csv
C,Mon
D,Tue
E,Wed
F,Thu
G,Fri
A,Sat
读取的方式也很简单:
# file_operation.py
df2 = pd.read_csv("data/test1.csv")
print("df2:\n{}\n".format(df2))
我们再来看第2个例子,这个文件的内容如下:
$ cat test2.csv
C|Mon
D|Tue
E|Wed
F|Thu
G|Fri
A|Sat
严格的来说,这并不是一个CSV文件了,因为它的数据并不是通过逗号分隔的。在这种情况下,我们可以通过指定分隔符的方式来读取这个文件,像这样:
# file_operation.py
df3 = pd.read_csv("data/test2.csv", sep="|")
print("df3:\n{}\n".format(df3))
实际上,read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数,如下表所示:
参数 说明
path 文件路径
sep或者delimiter 字段分隔符
header 列名的行数,默认是0(第一行)
index_col 列号或名称用作结果中的行索引
ames 结果的列名称列表
skiprows 从起始位置跳过的行数
a_values 代替NA的值序列
comment 以行结尾分隔注释的字符
parse_dates 尝试将数据解析为datetime。默认为False
keep_date_col 如果将列连接到解析日期,保留连接的列。默认为False。
converters 列的转换器
dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时,以内部形式存储。默认为False
data_parser 用来解析日期的函数
rows 从文件开始读取的行数
iterator 返回一个TextParser对象,用于读取部分内容
chunksize 指定读取块的大小
skip_footer 文件末尾需要忽略的行数
verbose 输出各种解析输出的信息
encoding 文件编码
squeeze 如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series
thousands 千数量的分隔符
详细的read_csv函数说明请参见这里:pandas.read_csv
处理无效值
现实世界并非完美,我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值,将对程序造成很大的干扰。
对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者将无效值替换成有效值。
下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的:
# process_na.py
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0, 4.0],
                  [5.0, np.nan, np.nan, 8.0],
                  [9.0, np.nan, np.nan, 12.0],
                  [13.0, np.nan, 15.0, 16.0]])
print("df:\n{}\n".format(df));
print("df:\n{}\n".format(pd.isna(df)));****
这段代码输出如下:
df:
      0   1     2     3
0   1.0 NaN   3.0   4.0
1   5.0 NaN   NaN   8.0
2   9.0 NaN   NaN  12.0
3  13.0 NaN  15.0  16.0 
df:
       0     1      2      3
0  False  True  False  False
1  False  True   True  False
2  False  True   True  False
3  False  True  False  False
忽略无效值
我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值:
# process_na.py
print("df.dropna():\n{}\n".format(df.dropna()));
注:dropna默认不会改变原先的数据结构,而是返回了一个新的数据结构。如果想要直接更改数据本身,可以在调用这个函数的时候传递参数 inplace = True。
对于原先的结构,当无效值全部被抛弃之后,将不再是一个有效的DataFrame,因此这行代码输出如下:
df.dropna():
Empty DataFrame
Columns: [0, 1, 2, 3]
Index: []
我们也可以选择抛弃整列都是无效值的那一列:
# process_na.py
print("df.dropna(axis=1, how='all'):\n{}\n".format(df.dropna(axis=1, how='all')));
注:axis=1表示列的轴。how可以取值’any’或者’all’,默认是前者。
这行代码输出如下:
df.dropna(axis=1, how='all'):
      0     2     3
0   1.0   3.0   4.0
1   5.0   NaN   8.0
2   9.0   NaN  12.0
3  13.0  15.0  16.0
替换无效值
我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样:
# process_na.py
print("df.fillna(1):\n{}\n".format(df.fillna(1)));
这段代码输出如下:
df.fillna(1):
      0    1     2     3
0   1.0  1.0   3.0   4.0
1   5.0  1.0   1.0   8.0
2   9.0  1.0   1.0  12.0
3  13.0  1.0  15.0  16.0
将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大,因此我们可以指定不同的数据来进行填充。为了便于操作,在填充之前,我们可以先通过rename方法修改行和列的名称:
# process_na.py
df.rename(index={0: 'index1', 1: 'index2', 2: 'index3', 3: 'index4'},
          columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4'},
          inplace=True);
df.fillna(value={'col2': 2}, inplace=True)
df.fillna(value={'col3': 7}, inplace=True)
print("df:\n{}\n".format(df));
这段代码输出如下:
df:
        col1  col2  col3  col4
index1   1.0   2.0   3.0   4.0
index2   5.0   2.0   7.0   8.0
index3   9.0   2.0   7.0  12.0
index4  13.0   2.0  15.0  16.0
处理字符串
数据中常常牵涉到字符串的处理,接下来我们就看看pandas对于字符串操作。
Series的str字段包含了一系列的函数用来处理字符串。并且,这些函数会自动处理无效值。
下面是一些实例,在第一组数据中,我们故意设置了一些包含空格字符串:
# process_string.py
import pandas as pd
s1 = pd.Series([' 1', '2 ', ' 3 ', '4', '5']);
print("s1.str.rstrip():\n{}\n".format(s1.str.lstrip()))
print("s1.str.strip():\n{}\n".format(s1.str.strip()))
print("s1.str.isdigit():\n{}\n".format(s1.str.isdigit()))
在这个实例中我们看到了对于字符串strip的处理以及判断字符串本身是否是数字,这段代码输出如下:
s1.str.rstrip():
0     1
1    2
2    3
3     4
4     5
dtype: object
s1.str.strip():
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: object 
s1.str.isdigit():
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
dtype: bool
下面是另外一些示例,展示了对于字符串大写,小写以及字符串长度的处理:
# process_string.py
s2 = pd.Series(['Stairway to Heaven', 'Eruption', 'Freebird',
                    'Comfortably Numb', 'All Along the Watchtower'])
print("s2.str.lower():\n{}\n".format(s2.str.lower()))
print("s2.str.upper():\n{}\n".format(s2.str.upper()))
print("s2.str.len():\n{}\n".format(s2.str.len()))
该段代码输出如下:
s2.str.lower():
0          stairway to heaven
1                    eruption
2                    freebird
3            comfortably numb
4    all along the watchtower
dtype: object
s2.str.upper():
0          STAIRWAY TO HEAVEN
1                    ERUPTION
2                    FREEBIRD
3            COMFORTABLY NUMB
4    ALL ALONG THE WATCHTOWER
dtype: object
s2.str.len():
0    18
1     8
2     8
3    16
4    24
dtype: int64

本篇python培训干货分享是Python 数据处理库pandas的入门教程,因此我们只介绍了最基本的操作。对于MultiIndex/Advanced Indexing Merge, join, concatenate Computational tools之类的高级功能,以后有机会我们再来一起学习,或者你来达内python培训班获取更高阶的学习内容!

免责声明:内容和图片源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

预约申请免费试听课

怕钱不够?可就业挣钱后再付学费!    怕学不会?助教全程陪读,随时解惑!     担心就业?一地学习,可全国推荐就业!

上一篇:了解Python语言的2D绘图库​Matplotlib,才能绘制出专业图像!
下一篇:用Python程序实现语音识别就是这么简单!​

Python培训线上和线下的区别

不懂pandas,你怎么Python语言进行机器编程​?

了解Python语言的2D绘图库​Matplotlib,才能绘制出专业图像!

Python培训干货分享|不可不知的Python 爬虫工具

选择城市和中心
贵州省

广西省

海南省