数据分析之 pandas

pandas的拼接操作

pandas的拼接分为两种：

级联：pd.concat, pd.append
合并：pd.merge, pd.join

1. 使用pd.concat()级联

pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：

objs

axis=0

keys

join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联

ignore_index=False

1.1 匹配级联

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['A','D','C'],columns=['a','b','e','d'])
display(df1,df2)

pd.concat((df1,df1,df1),axis=1,join='inner') #将df1 进行行的拼接

2 不匹配的级联

不匹配指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不一致

有2种连接方式：

外连接：补NaN（默认模式）

内连接：只连接匹配的项

pd.concat((df1,df2),axis=0,join='inner') # 将列进行拼接，内连接

使用pd.merge()合并

merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同的列来进行合并

使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并。

注意每一列元素的顺序不要求一致

参数：

how：out取并集 inner取交集

on：当有多列相同的时候，可以使用on来指定使用那一列进行合并，on的值为一个列表

1）一对一的合并

创建数据

df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],

                'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],

                })

df2 = DataFrame({'employee':['Lisa','Bob','Jake'],

                'hire_date':[2004,2008,2012],

                })

pd.merge(df1,df2) # 合并 默认根据相同的字段合并

2）多对一合并

# 创建数据
df3 = DataFrame({

    'employee':['Lisa','Jake'],

    'group':['Accounting','Engineering'],

    'hire_date':[2004,2016]})

df4 = DataFrame({'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],

                       'supervisor':['Carly','Guido','Steve']

                })

pd.merge(df3,df4) # 合并数据

3) 多对多合并

df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],

                 'group':['Accounting','Engineering','Engineering']})

df5 = DataFrame({'group':['Engineering','Engineering','HR'],

                'supervisor':['Carly','Guido','Steve']

                })

pd.merge(df1,df5,how='outer') # 合并外连接

4) key的规范化

当列冲突时，即有多个列名称相同时，需要使用on=来指定哪一个列作为key，配合suffixes指定冲突列名

df1 = DataFrame({'employee':['Jack',"Summer","Steve"],

                 'group':['Accounting','Finance','Marketing']})

df2 = DataFrame({'employee':['Jack','Bob',"Jake"],

                 'hire_date':[2003,2009,2012],

                'group':['Accounting','sell','ceo']})

pd.merge(df1,df2,on='employee') #合并 指定固定的列

当两张表没有可进行连接的列时，可使用left_on和right_on手动指定merge中左右两边的哪一列列作为连接的列

df1 = DataFrame({'employee':['Bobs','Linda','Bill'],

                'group':['Accounting','Product','Marketing'],

               'hire_date':[1998,2017,2018]})

df5 = DataFrame({'name':['Lisa','Bobs','Bill'],

                'hire_dates':[1998,2016,2007]})

pd.merge(df1,df5,left_on='employee',right_on='name') # 指定左右合并的列

5) 内合并与外合并:out取并集 inner取交集

df6 = DataFrame({'name':['Peter','Paul','Mary'],

               'food':['fish','beans','bread']}

               )

df7 = DataFrame({'name':['Mary','Joseph'],

                'drink':['wine','beer']})

外合并 how='outer'：补NaN

df6 = DataFrame({'name':['Peter','Paul','Mary'],

               'food':['fish','beans','bread']}

               )

df7 = DataFrame({'name':['Mary','Joseph'],

                'drink':['wine','beer']})

删除重复元素

使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True

- keep参数：指定保留哪一重复的行数据

创建具有重复元素行的DataFrame

import numpy as np

from pandas import DataFrame,Series

import pandas as pd

# 创建数据

df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(9,5)))

df.iloc[1] = [6,6,6,6,6] # 将第一行的数据赋值

df.iloc[3] = [6,6,6,6,6]

df.iloc[5] = [6,6,6,6,6]

使用drop_duplicates()函数删除重复的行

drop_duplicates(keep='first/last'/False)

first只留下第一行的重复的值

last 只留下最后一行的重复的值

False全部重复的值都删除

df.drop_duplicates(keep='first')

映射

replace()函数：替换元素

DataFrame替换操作

单值替换
- 普通替换：替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e'
- 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value'

多值替换
- 列表替换: to_replace=[] value=[]
- 字典替换（推荐） to_replace={to_replace:value,to_replace:value}

df.replace(to_replace=6,value='six') 将值是6的元素，替换成six
df.replace(to_replace={3:'three'})  将值是3的元素，替换成three

df.replace(to_replace={3:6},value='six') 索引是3列的所有的6都替换six

map()函数：新建一列， map函数并不是df的方法，而是series的方法

map()可以映射新一列数据
map()中可以使用lambd表达式
map()中可以使用方法，可以是自定义的方法

eg:map({to_replace:value})
注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环

新增一列：给df中，添加一列，该列的值为中文名对应的英文名

dic = {

    'name':['jay','tom','jay'],

    'salary':[9999,5000,9999]

}

df = DataFrame(data=dic)

dic = {

    'jay':'周杰伦',

    'tom':'张三'

}
# 将name 循环给dic函数

df['c_name'] = df['name'].map(dic) # 根据键值替换，键是元数据 值是替换后的数据

map当做一种运算工具，至于执行何种运算，是由map函数的参数决定的（参数：lambda，函数）

使用自定义函数

def after_sal(s):

    return s - (s-3000)*0.5

#超过3000部分的钱缴纳50%的税

df['after_sal'] = df['salary'].map(after_sal)

df

#超过3000部分的钱缴纳50%的税

def after_sal(s):
   return s - (s-3000)*0.5　　
df['salary'].apply(after_sal) #

注意：并不是任何形式的函数都可以作为map的参数。只有当一个函数具有一个参数且有返回值，那么该函数才可以作为map的参数

使用聚合操作对数据异常值检测和过滤

使用df.std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差

创建一个1000行3列的df 范围（0-1），求其每一列的标准差

df = DataFrame(data=np.random.random(size=(1000,3)),columns=['A','B','C'])

对df应用筛选条件,去除标准差太大的数据:假设过滤条件为 C列数据大于两倍的C列标准差

std_twice = df['C'].std() * 2

0.5809347094044642

df['C'] > std_twice

#异常值对应的行数据

df.loc[df['C'] > std_twice]

indexs = df.loc[df['C'] > std_twice].index

df.drop(labels=indexs,axis=0,inplace=True)

数据清洗

清洗空值
- dropna fillna isnull notnull any all
清洗重复值
- drop_duplicates（keep）
清洗异常值
- 异常值监测的结果（布尔值），作为清洗的过滤的条件

4. 排序

使用.take()函数排序

- take()函数接受一个索引列表，用数字表示,使得df根据列表中索引的顺序进行排序

- eg:df.take([1,3,4,2,5])

可以借助np.random.permutation()函数随机排序

df.take([2,1,0],axis=1).take(np.random.permutation(500),axis=0)

#随机取20行

df.take([2,1,0],axis=1).take(np.random.permutation(500),axis=0)[0:20]

np.random.permutation(x)可以生成x个从0-(x-1)的随机数列

随机抽样

当DataFrame规模足够大时，直接使用np.random.permutation(x)函数，就配合take()函数实现随机抽样

5. 数据分类处理【重点】

数据聚合是数据处理的最后一步，通常是要使每一个数组生成一个单一的数值。

数据分类处理：

分组：先把数据分为几组
用函数处理：为不同组的数据应用不同的函数以转换数据
合并：把不同组得到的结果合并起来

数据分类处理的核心：

 - groupby()函数

 - groups属性查看分组情况

 - eg: df.groupby(by='item').groups

分组

from pandas import DataFrame,Series

df = DataFrame({'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],

                'price':[4,3,3,2.5,4,2],

               'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],

               'weight':[12,20,50,30,20,44]})

使用groupby实现分组

df.groupby(by='item')

使用groups查看分组情况

#该函数可以进行数据的分组，但是不显示分组情况

df.groupby(by='item').groups

df.groupby(by='item').mean()['price']

{'Apple': Int64Index([0, 5], dtype='int64'),

 'Banana': Int64Index([1, 3], dtype='int64'),

 'Orange': Int64Index([2, 4], dtype='int64')}

#给df创建一个新列，内容为各个水果的平均价格

df.groupby(by='item').mean()['price']

item Apple 3.00 Banana 2.75 Orange 3.50 Name: price, dtype: float64、

mean_price_s = df.groupby(by='item')['price'].mean()

mean_price_s

item

Apple     3.00

Banana    2.75

Orange    3.50

Name: price, dtype: float64

dic = mean_price_s.to_dict()

{'Apple': 3.0, 'Banana': 2.75, 'Orange': 3.5}

df['mean_price'] = df['item'].map(dic)

高级数据聚合

使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

df.groupby('item')['price'].sum() <==> df.groupby('item')['price'].apply(sum)
transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
transform和apply也可以传入一个lambda表达式

def my_mean(s):

    sum = 0

    for i in s:

        sum += i

    return sum/s.size
df.groupby(by='item')['price'].transform(my_mean)
df.groupby(by='item')['price'].apply(my_mean)

巴特西