Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作


            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。本文是对它的一个入门教程。

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。

关于如何获取pandas请参阅官网上的说明：pandas Installation。

通常情况下，我们可以通过pip来执行安装：





sudo pip3 install pandas





或者通过conda 来安装pandas：





conda install pandas





目前（2018年2月）pandas的最新版本是v0.22.0（发布时间：2017年12月29日）。

我已经将本文的源码和测试数据放到Github上：pandas_tutorial ，读者可以前往获取。

另外，pandas常常和NumPy一起使用，本文中的源码中也会用到NumPy。

建议读者先对NumPy有一定的熟悉再来学习pandas，我之前也写过一个NumPy的基础教程，参见这里：Python 机器学习库 NumPy 教程

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：



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-da-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4x4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.DataFrme({"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

noteSeries = 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

    

    

      names

      结果的列名称列表

    

    

      skiprows

      从起始位置跳过的行数

    

    

      na_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

    

    

      nrows

      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







总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对中文源码网网站的支持！