摘要：选择多行通过一个会通过索引对行进行切片，由于前面设置了索引为日期格式，所以可以方便的直接使用日期范围进行筛选。选择指定行列的数据同，代表全部。按季度划分，每个月开始为频率一中下一个月的早上点。
背景
在数据分析中pandas举足轻重，学习pandas最好的方法就是看官方文档，以下是根据官方文档10 Minutes to pandas学习记录。（官方标题10分钟，感觉起码得半个小时吧）
在pandas中主要有两种数据类型，可以简单的理解为：
Series：一维数组
DateFrame：二维数组（矩阵）
有了大概的概念之后，开始正式认识pandas:
首先要引入对应的包：
import numpy as np import pandas as pd新建对象 Object Creation
Series
可以通过传入一个list对象来新建Series，其中空值为np.nan:
s = pd.Series([1,3,4,np.nan,7,9]) s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 4.0 3 NaN 4 7.0 5 9.0 dtype: float64
pandas会默认创建一列索引index（上面的0-5）。我们也可以在创建时就指定索引：
pd.Series([1,3,4,np.nan,7,9], index=[1,1,2,2,"a",4]) Out[9]: 1 1.0 1 3.0 2 4.0 2 NaN a 7.0 4 9.0 dtype: float64
要注意的是，索引是可以重复的，也可以是字符。
DataFrame
新建一个DataFrame对象可以有多种方式：
通过传入一个numpy的数组、指定一个时间的索引以及一个列名。
dates = pd.date_range("20190101", periods=6)
dates
Out[11]:
DatetimeIndex(["2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04",
"2019-01-05", "2019-01-06"],
dtype="datetime64[ns]", freq="D")
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list("ABCD"))
df
Out[18]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
通过传入一个dict对象
df2 = pd.DataFrame({"A":1.,
"B":pd.Timestamp("20190101"),
"C":pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
"D":np.array([3]*4, dtype="int32"),
"E":pd.Categorical(["test", "tain", "test", "train"]),
"F":"foo"})
df2
Out[27]:
A B C D E F
0 1.0 2019-01-01 1.0 3 test foo
1 1.0 2019-01-01 1.0 3 tain foo
2 1.0 2019-01-01 1.0 3 test foo
3 1.0 2019-01-01 1.0 3 train foo
这里我们指定了不同的类型，可以通过如下查看：
df2.dtypes Out[28]: A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object
可以看出DataFrame和Series一样，在没有指定索引时，会自动生成一个数字的索引，这在后续的操作中十分重要。
查看 Viewing Data
查看开头几行或者末尾几行：
df.head()
Out[30]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
df.tail(3)
Out[31]:
A B C D
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
可以通过添加行数参数来输出，默认为输出5行。
查看索引和列名
df.index
Out[32]:
DatetimeIndex(["2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04",
"2019-01-05", "2019-01-06"],
dtype="datetime64[ns]", freq="D")
df.columns
Out[33]: Index(["A", "B", "C", "D"], dtype="object")
使用DataFrame.to_numpy()转化为numpy数据。需要注意的是由于numpy array类型数据只可包含一种格式，而DataFrame类型数据可包含多种格式，所以在转换过程中，pandas会找到一种可以处理DateFrame中国所有格式的numpy array格式，比如object。这个过程会耗费一定的计算量。
df.to_numpy()
Out[35]:
array([[ 0.67162219, 0.78572584, 0.39243527, 0.87469243],
[-2.42070338, -1.11620768, -0.34607048, 0.78594081],
[ 1.36442543, -0.94764138, 2.38688005, 0.58537186],
[-0.48597971, -1.28145415, 0.35406263, -1.41885798],
[-1.12271697, -2.78904135, -0.79181242, -0.17434484],
[ 0.22159737, -0.75303807, -1.74125564, 0.28728004]])
df2.to_numpy()
Out[36]:
array([[1.0, Timestamp("2019-01-01 00:00:00"), 1.0, 3, "test", "foo"],
[1.0, Timestamp("2019-01-01 00:00:00"), 1.0, 3, "tain", "foo"],
[1.0, Timestamp("2019-01-01 00:00:00"), 1.0, 3, "test", "foo"],
[1.0, Timestamp("2019-01-01 00:00:00"), 1.0, 3, "train", "foo"]],
dtype=object)
上面df全部为float类型，所以转换会很快，而df2涉及多种类型转换，最后全部变成了object类型元素。
查看数据的简要统计结果
df.describe()
Out[37]:
A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean -0.295293 -1.016943 0.042373 0.156680
std 1.356107 1.144047 1.396030 0.860725
min -2.420703 -2.789041 -1.741256 -1.418858
25% -0.963533 -1.240143 -0.680377 -0.058939
50% -0.132191 -1.031925 0.003996 0.436326
75% 0.559116 -0.801689 0.382842 0.735799
max 1.364425 0.785726 2.386880 0.874692
转置
df.T Out[38]: 2019-01-01 2019-01-02 2019-01-03 2019-01-04 2019-01-05 2019-01-06 A 0.671622 -2.420703 1.364425 -0.485980 -1.122717 0.221597 B 0.785726 -1.116208 -0.947641 -1.281454 -2.789041 -0.753038 C 0.392435 -0.346070 2.386880 0.354063 -0.791812 -1.741256 D 0.874692 0.785941 0.585372 -1.418858 -0.174345 0.287280
按坐标轴排序，其中axis参数为坐标轴，axis默认为0，即横轴（对行排序），axis=1则为纵轴（对列排序）；asceding参数默认为True，即升序排序，ascending=False则为降序排序：
df.sort_index(axis=1)
Out[44]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
df.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[45]:
D C B A
2019-01-01 0.874692 0.392435 0.785726 0.671622
2019-01-02 0.785941 -0.346070 -1.116208 -2.420703
2019-01-03 0.585372 2.386880 -0.947641 1.364425
2019-01-04 -1.418858 0.354063 -1.281454 -0.485980
2019-01-05 -0.174345 -0.791812 -2.789041 -1.122717
2019-01-06 0.287280 -1.741256 -0.753038 0.221597
可见df.sort_index(axis=1)是按列名升序排序，所以看起来没有变化，当设置ascending=False时，列顺序变成了DCBA。
按数值排序：
df.sort_values(by="B")
Out[46]:
A B C D
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
df.sort_values(by="B", ascending=False)
Out[47]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
筛选 Selection
获取某列
df["A"] Out[49]: 2019-01-01 0.671622 2019-01-02 -2.420703 2019-01-03 1.364425 2019-01-04 -0.485980 2019-01-05 -1.122717 2019-01-06 0.221597 Freq: D, Name: A, dtype: float64 type(df.A) Out[52]: pandas.core.series.Series
也可直接用df.A，注意这里是大小写敏感的，这时候获取的是一个Series类型数据。
选择多行
df[0:3]
Out[53]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
df["20190102":"20190104"]
Out[54]:
A B C D
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
通过一个[]会通过索引对行进行切片，由于前面设置了索引为日期格式，所以可以方便的直接使用日期范围进行筛选。
通过标签选择
选择某行
df.loc[dates[0]] Out[57]: A 0.671622 B 0.785726 C 0.392435 D 0.874692 Name: 2019-01-01 00:00:00, dtype: float64
选择指定行列的数据
df.loc[:, ("A", "C")]
Out[58]:
A C
2019-01-01 0.671622 0.392435
2019-01-02 -2.420703 -0.346070
2019-01-03 1.364425 2.386880
2019-01-04 -0.485980 0.354063
2019-01-05 -1.122717 -0.791812
2019-01-06 0.221597 -1.741256
df.loc["20190102":"20190105", ("A", "C")]
Out[62]:
A C
2019-01-02 -2.420703 -0.346070
2019-01-03 1.364425 2.386880
2019-01-04 -0.485980 0.354063
2019-01-05 -1.122717 -0.791812
传入第一个参数是行索引标签范围，第二个是列索引标签，:代表全部。
选定某值
df.loc["20190102", "A"] Out[69]: -2.420703380445092 df.at[dates[1], "A"] Out[70]: -2.420703380445092
可以通过loc[]和at[]两种方式来获取某值，但需要注意的是，由于行索引为datetime类型，使用loc[]方式获取时，可直接使用20190102字符串来代替，而在at[]中，必须传入datetime类型，否则会有报错：
df.at["20190102", "A"] File "pandas/_libs/index.pyx", line 81, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value File "pandas/_libs/index.pyx", line 89, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value File "pandas/_libs/index.pyx", line 449, in pandas._libs.index.DatetimeEngine.get_loc File "pandas/_libs/index.pyx", line 455, in pandas._libs.index.DatetimeEngine._date_check_type KeyError: "20190102"
通过位置选择
选择某行
df.iloc[3] Out[71]: A -0.485980 B -1.281454 C 0.354063 D -1.418858 Name: 2019-01-04 00:00:00, dtype: float64
iloc[]方法的参数，必须是数值。
选择指定行列的数据
df.iloc[3:5, 0:2]
Out[72]:
A B
2019-01-04 -0.485980 -1.281454
2019-01-05 -1.122717 -2.789041
df.iloc[:,:]
Out[73]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
df.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]
Out[74]:
A C
2019-01-02 -2.420703 -0.346070
2019-01-03 1.364425 2.386880
2019-01-05 -1.122717 -0.791812
同loc[]，:代表全部。
选择某值
df.iloc[1, 1] Out[75]: -1.1162076820700824 df.iat[1, 1] Out[76]: -1.1162076820700824
可以通过iloc[]和iat[]两种方法获取数值。
按条件判断选择
按某列的数值判断选择
df[df.A > 0]
Out[77]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280
筛选出符合要求的数据
df[df > 0]
Out[78]:
A B C D
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692
2019-01-02 NaN NaN NaN 0.785941
2019-01-03 1.364425 NaN 2.386880 0.585372
2019-01-04 NaN NaN 0.354063 NaN
2019-01-05 NaN NaN NaN NaN
2019-01-06 0.221597 NaN NaN 0.287280
不符合要求的数据均会被赋值为空NaN。
使用isin()方法筛选
df2 = df.copy()
df2["E"] = ["one", "one", "two", "three", "four", "three"]
df2
Out[88]:
A B C D E
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692 one
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941 one
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372 two
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858 three
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345 four
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280 three
df2["E"].isin(["two", "four"])
Out[89]:
2019-01-01 False
2019-01-02 False
2019-01-03 True
2019-01-04 False
2019-01-05 True
2019-01-06 False
Freq: D, Name: E, dtype: bool
df2[df2["E"].isin(["two", "four"])]
Out[90]:
A B C D E
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372 two
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345 four
注意：isin必须严格一致才行，df中的默认数值小数点位数很长，并非显示的5位，为了方便展示，所以新增了E列。直接用原数值，情况如下，可看出[1,1]位置符合要求。
df.isin([-1.1162076820700824])
Out[95]:
A B C D
2019-01-01 False False False False
2019-01-02 False True False False
2019-01-03 False False False False
2019-01-04 False False False False
2019-01-05 False False False False
2019-01-06 False False False False
设定值
通过指定索引设定列
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=pd.date_range("20190102", periods=6))
s1
Out[98]:
2019-01-02 1
2019-01-03 2
2019-01-04 3
2019-01-05 4
2019-01-06 5
2019-01-07 6
Freq: D, dtype: int64
df["F"]=s1
df
Out[101]:
A B C D F
2019-01-01 0.671622 0.785726 0.392435 0.874692 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372 2.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858 3.0
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345 4.0
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280 5.0
空值会自动填充为NaN。
通过标签设定值
df.at[dates[0], "A"] = 0
df
Out[103]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.785726 0.392435 0.874692 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372 2.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858 3.0
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345 4.0
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280 5.0
通过为止设定值
df.iat[0, 1] = 0
df
Out[105]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 0.874692 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 0.785941 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 0.585372 2.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 -1.418858 3.0
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -0.174345 4.0
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 0.287280 5.0
通过NumPy array设定值
df.loc[:, "D"] = np.array([5] * len(df))
df
Out[109]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 5 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 5 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 5 2.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 5 3.0
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 5 4.0
2019-01-06 0.221597 -0.753038 -1.741256 5 5.0
通过条件判断设定值
df2 = df.copy()
df2[df2 > 0] = -df2
df2
Out[112]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.000000 -0.392435 -5 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 -5 -1.0
2019-01-03 -1.364425 -0.947641 -2.386880 -5 -2.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 -0.354063 -5 -3.0
2019-01-05 -1.122717 -2.789041 -0.791812 -5 -4.0
2019-01-06 -0.221597 -0.753038 -1.741256 -5 -5.0
空值处理 Missing Data
pandas默认使用np.nan来表示空值，在统计计算中会直接忽略。
通过reindex()方法可以新增、修改、删除某坐标轴（行或列）的索引，并返回一个数据的拷贝：
df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ["E"])
df1.loc[dates[0]:dates[1], "E"] = 1
df1
Out[115]:
A B C D F E
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 5 NaN 1.0
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 5 1.0 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 5 2.0 NaN
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 5 3.0 NaN
删除空值
df1.dropna(how="any")
Out[116]:
A B C D F E
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.34607 5 1.0 1.0
填充空值
df1.fillna(value=5)
Out[117]:
A B C D F E
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 5 5.0 1.0
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 -0.346070 5 1.0 1.0
2019-01-03 1.364425 -0.947641 2.386880 5 2.0 5.0
2019-01-04 -0.485980 -1.281454 0.354063 5 3.0 5.0
判断是否为空值
pd.isna(df1)
Out[118]:
A B C D F E
2019-01-01 False False False False True False
2019-01-02 False False False False False False
2019-01-03 False False False False False True
2019-01-04 False False False False False True
运算 Operations
统计
注意 所有的统计默认是不包含空值的
平均值
默认情况是按列求平均值：
df.mean() Out[119]: A -0.407230 B -1.147897 C 0.042373 D 5.000000 F 3.000000 dtype: float64
如果需要按行求平均值，需指定轴参数：
df.mean(1) Out[120]: 2019-01-01 1.348109 2019-01-02 0.423404 2019-01-03 1.960733 2019-01-04 1.317326 2019-01-05 0.859286 2019-01-06 1.545461 Freq: D, dtype: float64
数值移动
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8], index=dates) s Out[122]: 2019-01-01 1.0 2019-01-02 3.0 2019-01-03 5.0 2019-01-04 NaN 2019-01-05 6.0 2019-01-06 8.0 Freq: D, dtype: float64 s = s.shift(2) s Out[125]: 2019-01-01 NaN 2019-01-02 NaN 2019-01-03 1.0 2019-01-04 3.0 2019-01-05 5.0 2019-01-06 NaN Freq: D, dtype: float64
这里将s的值移动两个，那么空出的部分会自动使用NaN填充。
不同维度间的运算，pandas会自动扩展维度：
df.sub(s, axis="index")
Out[128]:
A B C D F
2019-01-01 NaN NaN NaN NaN NaN
2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN
2019-01-03 0.364425 -1.947641 1.386880 4.0 1.0
2019-01-04 -3.485980 -4.281454 -2.645937 2.0 0.0
2019-01-05 -6.122717 -7.789041 -5.791812 0.0 -1.0
2019-01-06 NaN NaN NaN NaN NaN
应用
通过apply()方法，可以对数据进行逐一操作:
累计求和
df.apply(np.cumsum)
Out[130]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 5 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 0.046365 10 1.0
2019-01-03 -1.056278 -2.063849 2.433245 15 3.0
2019-01-04 -1.542258 -3.345303 2.787307 20 6.0
2019-01-05 -2.664975 -6.134345 1.995495 25 10.0
2019-01-06 -2.443377 -6.887383 0.254239 30 15.0
这里使用了apply()方法调用np.cumsum方法，也可直接使用df.cumsum():
df.cumsum()
Out[133]:
A B C D F
2019-01-01 0.000000 0.000000 0.392435 5.0 NaN
2019-01-02 -2.420703 -1.116208 0.046365 10.0 1.0
2019-01-03 -1.056278 -2.063849 2.433245 15.0 3.0
2019-01-04 -1.542258 -3.345303 2.787307 20.0 6.0
2019-01-05 -2.664975 -6.134345 1.995495 25.0 10.0
2019-01-06 -2.443377 -6.887383 0.254239 30.0 15.0
自定义方法
通过自定义函数，配合apply()方法，可以实现更多数据处理：
df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) Out[134]: A 3.785129 B 2.789041 C 4.128136 D 0.000000 F 4.000000 dtype: float64
矩阵
统计矩阵中每个元素出现的频次：
s = pd.Series(np.random.randint(0, 7, size=10)) s Out[136]: 0 2 1 0 2 4 3 0 4 3 5 3 6 6 7 4 8 6 9 5 dtype: int64 s.value_counts() Out[137]: 6 2 4 2 3 2 0 2 5 1 2 1 dtype: int64
String方法
所有的Series类型都可以直接调用str的属性方法来对每个对象进行操作。
比如转换成大写：
s = pd.Series(["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", np.nan, "CABA", "dog", "cat"]) s.str.upper() Out[139]: 0 A 1 B 2 C 3 AABA 4 BACA 5 NaN 6 CABA 7 DOG 8 CAT dtype: object
分列：
s = pd.Series(["A,b", "c,d"])
s
Out[142]:
0 A,b
1 c,d
dtype: object
s.str.split(",", expand=True)
Out[143]:
0 1
0 A b
1 c d
其他方法：
dir(str) Out[140]: ["capitalize", "casefold", "center", "count", "encode", "endswith", "expandtabs", "find", "format", "format_map", "index", "isalnum", "isalpha", "isascii", "isdecimal", "isdigit", "isidentifier", "islower", "isnumeric", "isprintable", "isspace", "istitle", "isupper", "join", "ljust", "lower", "lstrip", "maketrans", "partition", "replace", "rfind", "rindex", "rjust", "rpartition", "rsplit", "rstrip", "split", "splitlines", "startswith", "strip", "swapcase", "title", "translate", "upper", "zfill"]合并 Merge
pandas`可以提供很多方法可以快速的合并各种类型的Series、DataFrame以及Panel Object。
Concat方法
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
Out[145]:
0 1 2 3
0 -0.227408 -0.185674 -0.187919 0.185685
1 1.132517 -0.539992 1.156631 -0.022468
2 0.214134 -1.283055 -0.862972 0.518942
3 0.785903 1.033915 -0.471496 -1.403762
4 -0.676717 -0.529971 -1.161988 -1.265071
5 0.670126 1.320960 -0.128098 0.718631
6 0.589902 0.349386 0.221955 1.749188
7 -0.328885 0.607929 -0.973610 -0.928472
8 1.724243 -0.661503 -0.374254 0.409250
9 1.346625 0.618285 0.528776 -0.628470
# break it into pieces
pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]
pieces
Out[147]:
[ 0 1 2 3
0 -0.227408 -0.185674 -0.187919 0.185685
1 1.132517 -0.539992 1.156631 -0.022468
2 0.214134 -1.283055 -0.862972 0.518942,
0 1 2 3
3 0.785903 1.033915 -0.471496 -1.403762
4 -0.676717 -0.529971 -1.161988 -1.265071
5 0.670126 1.320960 -0.128098 0.718631
6 0.589902 0.349386 0.221955 1.749188,
0 1 2 3
7 -0.328885 0.607929 -0.973610 -0.928472
8 1.724243 -0.661503 -0.374254 0.409250
9 1.346625 0.618285 0.528776 -0.628470]
pd.concat(pieces)
Out[148]:
0 1 2 3
0 -0.227408 -0.185674 -0.187919 0.185685
1 1.132517 -0.539992 1.156631 -0.022468
2 0.214134 -1.283055 -0.862972 0.518942
3 0.785903 1.033915 -0.471496 -1.403762
4 -0.676717 -0.529971 -1.161988 -1.265071
5 0.670126 1.320960 -0.128098 0.718631
6 0.589902 0.349386 0.221955 1.749188
7 -0.328885 0.607929 -0.973610 -0.928472
8 1.724243 -0.661503 -0.374254 0.409250
9 1.346625 0.618285 0.528776 -0.628470
Merge方法
这是类似sql的合并方法：
left = pd.DataFrame({"key": ["foo", "foo"], "lval": [1, 2]})
right = pd.DataFrame({"key": ["foo", "foo"], "rval": [4, 5]})
left
Out[151]:
key lval
0 foo 1
1 foo 2
right
Out[152]:
key rval
0 foo 4
1 foo 5
pd.merge(left, right, on="key")
Out[153]:
key lval rval
0 foo 1 4
1 foo 1 5
2 foo 2 4
3 foo 2 5
另一个例子：
left = pd.DataFrame({"key": ["foo", "bar"], "lval": [1, 2]})
right = pd.DataFrame({"key": ["foo", "bar"], "rval": [4, 5]})
left
Out[156]:
key lval
0 foo 1
1 bar 2
right
Out[157]:
key rval
0 foo 4
1 bar 5
pd.merge(left, right, on="key")
Out[158]:
key lval rval
0 foo 1 4
1 bar 2 5
Append方法
在DataFrame中增加行
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])
df
Out[160]:
A B C D
0 -0.496709 0.573449 0.076059 0.685285
1 0.479253 0.587376 -1.240070 -0.907910
2 -0.052609 -0.287786 -1.949402 1.163323
3 -0.659489 0.525583 0.820922 -1.368544
4 1.270453 -1.813249 0.059915 0.586703
5 1.859657 0.564274 -0.198763 -1.794173
6 -0.649153 -3.129258 0.063418 -0.727936
7 0.862402 -0.800031 -1.954784 -0.028607
s = df.iloc[3]
s
Out[162]:
A -0.659489
B 0.525583
C 0.820922
D -1.368544
Name: 3, dtype: float64
df.append(s, ignore_index=True)
Out[163]:
A B C D
0 -0.496709 0.573449 0.076059 0.685285
1 0.479253 0.587376 -1.240070 -0.907910
2 -0.052609 -0.287786 -1.949402 1.163323
3 -0.659489 0.525583 0.820922 -1.368544
4 1.270453 -1.813249 0.059915 0.586703
5 1.859657 0.564274 -0.198763 -1.794173
6 -0.649153 -3.129258 0.063418 -0.727936
7 0.862402 -0.800031 -1.954784 -0.028607
8 -0.659489 0.525583 0.820922 -1.368544
这里要注意，我们增加了ignore_index=True参数，如果不设置的话，那么增加的新行的index仍然是3，这样在后续的处理中可能有存在问题。具体也需要看情况来处理。
df.append(s)
Out[164]:
A B C D
0 -0.496709 0.573449 0.076059 0.685285
1 0.479253 0.587376 -1.240070 -0.907910
2 -0.052609 -0.287786 -1.949402 1.163323
3 -0.659489 0.525583 0.820922 -1.368544
4 1.270453 -1.813249 0.059915 0.586703
5 1.859657 0.564274 -0.198763 -1.794173
6 -0.649153 -3.129258 0.063418 -0.727936
7 0.862402 -0.800031 -1.954784 -0.028607
3 -0.659489 0.525583 0.820922 -1.368544
分组 Grouping
一般分组统计有三个步骤：
分组：选择需要的数据
计算：对每个分组进行计算
合并：把分组计算的结果合并为一个数据结构中
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "bar", "foo", "bar",
"foo", "bar", "foo", "foo"],
"B": ["one", "one", "two", "three",
"two", "two", "one", "three"],
"C": np.random.randn(8),
"D": np.random.randn(8)})
df
Out[166]:
A B C D
0 foo one -1.252153 0.172863
1 bar one 0.238547 -0.648980
2 foo two 0.756975 0.195766
3 bar three -0.933405 -0.320043
4 foo two -0.310650 -1.388255
5 bar two 1.568550 -1.911817
6 foo one -0.340290 -2.141259
按A列分组并使用sum函数进行计算：
df.groupby("A").sum()
Out[167]:
C D
A
bar 0.873692 -2.880840
foo -1.817027 -5.833961
这里由于B列无法应用sum函数，所以直接被忽略了。
按A、B列分组并使用sum函数进行计算：
df.groupby(["A", "B"]).sum()
Out[168]:
C D
A B
bar one 0.238547 -0.648980
three -0.933405 -0.320043
two 1.568550 -1.911817
foo one -1.592443 -1.968396
three -0.670909 -2.673075
two 0.446325 -1.192490
这样就有了一个多层index的结果集。
整形 Reshaping
堆叠 Stack
python的zip函数可以将对象中对应的元素打包成一个个的元组：
tuples = list(zip(["bar", "bar", "baz", "baz",
"foo", "foo", "qux", "qux"],
["one", "two", "one", "two",
"one", "two", "one", "two"]))
tuples
Out[172]:
[("bar", "one"),
("bar", "two"),
("baz", "one"),
("baz", "two"),
("foo", "one"),
("foo", "two"),
("qux", "one"),
("qux", "two")]
## 设置两级索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])
index
Out[174]:
MultiIndex(levels=[["bar", "baz", "foo", "qux"], ["one", "two"]],
codes=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
names=["first", "second"])
## 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=["A", "B"])
df
Out[176]:
A B
first second
bar one -0.501215 -0.947993
two -0.828914 0.232167
baz one 1.245419 1.006092
two 1.016656 -0.441073
foo one 0.479037 -0.500034
two -1.113097 0.591696
qux one -0.014760 -0.320735
two -0.648743 1.499899
## 选取DataFrame
df2 = df[:4]
df2
Out[179]:
A B
first second
bar one -0.501215 -0.947993
two -0.828914 0.232167
baz one 1.245419 1.006092
two 1.016656 -0.441073
使用stack()方法，可以通过堆叠的方式将二维数据变成为一维数据：
stacked = df2.stack()
stacked
Out[181]:
first second
bar one A -0.501215
B -0.947993
two A -0.828914
B 0.232167
baz one A 1.245419
B 1.006092
two A 1.016656
B -0.441073
dtype: float64
对应的逆操作为unstacked()方法：
stacked.unstack()
Out[182]:
A B
first second
bar one -0.501215 -0.947993
two -0.828914 0.232167
baz one 1.245419 1.006092
two 1.016656 -0.441073
stacked.unstack(1)
Out[183]:
second one two
first
bar A -0.501215 -0.828914
B -0.947993 0.232167
baz A 1.245419 1.016656
B 1.006092 -0.441073
stacked.unstack(0)
Out[184]:
first bar baz
second
one A -0.501215 1.245419
B -0.947993 1.006092
two A -0.828914 1.016656
B 0.232167 -0.441073
unstack()默认对最后一层级进行操作，也可通过输入参数指定。
表格转置
df = pd.DataFrame({"A": ["one", "one", "two", "three"] * 3,
"B": ["A", "B", "C"] * 4,
"C": ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar"] * 2,
"D": np.random.randn(12),
"E": np.random.randn(12)})
df
Out[190]:
A B C D E
0 one A foo -0.933264 -2.387490
1 one B foo -0.288101 0.023214
2 two C foo 0.594490 0.418505
3 three A bar 0.450683 1.939623
4 one B bar 0.243897 -0.965783
5 one C bar -0.705494 -0.078283
6 two A foo 1.560352 0.419907
7 three B foo 0.199453 0.998711
8 one C foo 1.426861 -1.108297
9 one A bar -0.570951 -0.022560
10 two B bar -0.350937 -1.767804
11 three C bar 0.983465 0.065792
通过pivot_table()方法可以很方便的进行行列的转换：
pd.pivot_table(df, values="D", index=["A", "B"], columns=["C"])
Out[191]:
C bar foo
A B
one A -0.570951 -0.933264
B 0.243897 -0.288101
C -0.705494 1.426861
three A 0.450683 NaN
B NaN 0.199453
C 0.983465 NaN
two A NaN 1.560352
B -0.350937 NaN
C NaN 0.594490
转换中，涉及到空值部分会自动填充为NaN。
时间序列 Time Seriespandas的在时序转换方面十分强大，可以很方便的进行各种转换。
时间间隔调整
rng = pd.date_range("1/1/2019", periods=100, freq="S")
rng[:5]
Out[214]:
DatetimeIndex(["2019-01-01 00:00:00", "2019-01-01 00:00:01",
"2019-01-01 00:00:02", "2019-01-01 00:00:03",
"2019-01-01 00:00:04"],
dtype="datetime64[ns]", freq="S")
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
ts.head(5)
Out[216]:
2019-01-01 00:00:00 245
2019-01-01 00:00:01 347
2019-01-01 00:00:02 113
2019-01-01 00:00:03 196
2019-01-01 00:00:04 131
Freq: S, dtype: int64
## 按10s间隔进行重新采样
ts1 = ts.resample("10S")
ts1
Out[209]: DatetimeIndexResampler [freq=<10 * Seconds>, axis=0, closed=left, label=left, convention=start, base=0]
## 用求平均的方式进行数据整合
ts1.mean()
Out[218]:
2019-01-01 00:00:00 174.0
2019-01-01 00:00:10 278.5
2019-01-01 00:00:20 281.8
2019-01-01 00:00:30 337.2
2019-01-01 00:00:40 221.0
2019-01-01 00:00:50 277.1
2019-01-01 00:01:00 171.0
2019-01-01 00:01:10 321.0
2019-01-01 00:01:20 318.6
2019-01-01 00:01:30 302.6
Freq: 10S, dtype: float64
## 用求和的方式进行数据整合
ts1.sum()
Out[219]:
2019-01-01 00:00:00 1740
2019-01-01 00:00:10 2785
2019-01-01 00:00:20 2818
2019-01-01 00:00:30 3372
2019-01-01 00:00:40 2210
2019-01-01 00:00:50 2771
2019-01-01 00:01:00 1710
2019-01-01 00:01:10 3210
2019-01-01 00:01:20 3186
2019-01-01 00:01:30 3026
Freq: 10S, dtype: int64
这里先通过resample进行重采样，在指定sum()或者mean()等方式来指定冲采样的处理方式。
显示时区：
rng = pd.date_range("1/1/2019 00:00", periods=5, freq="D")
rng
Out[221]:
DatetimeIndex(["2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04",
"2019-01-05"],
dtype="datetime64[ns]", freq="D")
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), rng)
ts
Out[223]:
2019-01-01 -2.327686
2019-01-02 1.527872
2019-01-03 0.063982
2019-01-04 -0.213572
2019-01-05 -0.014856
Freq: D, dtype: float64
ts_utc = ts.tz_localize("UTC")
ts_utc
Out[225]:
2019-01-01 00:00:00+00:00 -2.327686
2019-01-02 00:00:00+00:00 1.527872
2019-01-03 00:00:00+00:00 0.063982
2019-01-04 00:00:00+00:00 -0.213572
2019-01-05 00:00:00+00:00 -0.014856
Freq: D, dtype: float64
转换时区：
ts_utc.tz_convert("US/Eastern")
Out[226]:
2018-12-31 19:00:00-05:00 -2.327686
2019-01-01 19:00:00-05:00 1.527872
2019-01-02 19:00:00-05:00 0.063982
2019-01-03 19:00:00-05:00 -0.213572
2019-01-04 19:00:00-05:00 -0.014856
Freq: D, dtype: float64
时间格式转换
rng = pd.date_range("1/1/2019", periods=5, freq="M")
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
ts
Out[230]:
2019-01-31 0.197134
2019-02-28 0.569082
2019-03-31 -0.322141
2019-04-30 0.005778
2019-05-31 -0.082306
Freq: M, dtype: float64
ps = ts.to_period()
ps
Out[232]:
2019-01 0.197134
2019-02 0.569082
2019-03 -0.322141
2019-04 0.005778
2019-05 -0.082306
Freq: M, dtype: float64
ps.to_timestamp()
Out[233]:
2019-01-01 0.197134
2019-02-01 0.569082
2019-03-01 -0.322141
2019-04-01 0.005778
2019-05-01 -0.082306
Freq: MS, dtype: float64
在是时间段和时间转换过程中，有一些很方便的算术方法可以使用，比如我们转换如下两个频率：
1、按季度划分，且每个年的最后一个月是11月。
2、按季度划分，每个月开始为频率一中下一个月的早上9点。
prng = pd.period_range("2018Q1", "2019Q4", freq="Q-NOV")
prng
Out[243]:
PeriodIndex(["2018Q1", "2018Q2", "2018Q3", "2018Q4", "2019Q1", "2019Q2",
"2019Q3", "2019Q4"],
dtype="period[Q-NOV]", freq="Q-NOV")
ts = pd.Series(np.random.randn(len(prng)), prng)
ts
Out[245]:
2018Q1 -0.112692
2018Q2 -0.507304
2018Q3 -0.324846
2018Q4 0.549671
2019Q1 -0.897732
2019Q2 1.130070
2019Q3 -0.399814
2019Q4 0.830488
Freq: Q-NOV, dtype: float64
ts.index = (prng.asfreq("M", "e") + 1).asfreq("H", "s") + 9
ts
Out[247]:
2018-03-01 09:00 -0.112692
2018-06-01 09:00 -0.507304
2018-09-01 09:00 -0.324846
2018-12-01 09:00 0.549671
2019-03-01 09:00 -0.897732
2019-06-01 09:00 1.130070
2019-09-01 09:00 -0.399814
2019-12-01 09:00 0.830488
Freq: H, dtype: float64
注意：这个例子有点怪。可以这样理解，我们先将prng直接转换为按小时显示：
prng.asfreq("H", "end")
Out[253]:
PeriodIndex(["2018-02-28 23:00", "2018-05-31 23:00", "2018-08-31 23:00",
"2018-11-30 23:00", "2019-02-28 23:00", "2019-05-31 23:00",
"2019-08-31 23:00", "2019-11-30 23:00"],
dtype="period[H]", freq="H")
我们要把时间转换为下一个月的早上9点，所以先转换为按月显示，并每个月加1（即下个月），然后按小时显示并加9（早上9点）。
另外例子中s参数是start的简写，e参数是end的简写，Q-NOV即表示按季度，且每年的NOV是最后一个月。
更多了freq简称可以参考：http://pandas.pydata.org/pand...
asfreq（）方法介绍可参考：http://pandas.pydata.org/pand...
分类目录类型 Categoricals关于Categories类型介绍可以参考：http://pandas.pydata.org/pand...
类型转换：astype("category")
df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
"raw_grade": ["a", "b", "b", "a", "a", "e"]})
df
Out[255]:
id raw_grade
0 1 a
1 2 b
2 3 b
3 4 a
4 5 a
5 6 e
df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")
df["grade"]
Out[257]:
0 a
1 b
2 b
3 a
4 a
5 e
Name: grade, dtype: category
Categories (3, object): [a, b, e]
重命名分类：cat
df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"] df["grade"] Out[269]: 0 very good 1 good 2 good 3 very good 4 very good 5 very bad Name: grade, dtype: category Categories (3, object): [very good, good, very bad]
重分类：
df["grade"] = df["grade"].cat.set_categories(["very bad", "bad", "medium","good", "very good"]) df["grade"] Out[271]: 0 very good 1 good 2 good 3 very good 4 very good 5 very bad Name: grade, dtype: category Categories (5, object): [very bad, bad, medium, good, very good]
排列
df.sort_values(by="grade") Out[272]: id raw_grade grade 5 6 e very bad 1 2 b good 2 3 b good 0 1 a very good 3 4 a very good 4 5 a very good
分组
df.groupby("grade").size()
Out[273]:
grade
very bad 1
bad 0
medium 0
good 2
very good 3
dtype: int64
画图 Plotting
Series
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000))
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
index=pd.date_range("1/1/2019", periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()
Out[277]:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
DataFrame画图
使用plot可以把所有的列都通过标签的形式展示出来：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=["A", "B", "C", "D"]) df = df.cumsum() plt.figure() Out[282]:导入导出数据 Getting Data In/Outdf.plot() Out[283]: plt.legend(loc="best")
CSV
写入：
df.to_csv("foo.csv")
读取：
pd.read_csv("foo.csv")
HDF5
写入：
df.to_hdf("foo.h5", "df")
读取：
pd.read_hdf("foo.h5", "df")
Excel
写入：
df.to_excel("foo.xlsx", sheet_name="Sheet1")
读取：
pd.read_excel("foo.xlsx", "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])
异常处理 Gotchas
如果有一些异常情况比如：
>>> if pd.Series([False, True, False]):
... print("I was true")
Traceback
...
ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().
可以参考如下链接：
http://pandas.pydata.org/pand...
http://pandas.pydata.org/pand...
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