Pandas

1.Pandas支持读取的文件类型

2.文件读取

1.读取纯文本文件

• 读取csv，使用默认的标题行、逗号分隔符

  import pandas as pd
  
  # 读取文件
  fpath = './data/ratings.csv'
  ratings = pd.read_csv(fpath)
  

  • fpath：文件路径
  • sep：数据分隔符
  • header：
  • names：某些数据没有表头，可以自定义列名，数组类型
• 查看前几行数据，默认前5行

  ratings.head()
  

• 查看数据形状

  ratings.shape
  

• 查看列索引

  ratings.columns
  

• 查看行索引

  ratings.index
  

• 查看每列的数据类型

  ratings.dtypes
  

2.读取excel文件

import pandas as pd
	
fpath = './data/access_pvuv.xlsx'
ratings = pd.read_excel(fpath)

3.读取mysql

import pymysql
import pandas as pd

conn = pymysql.connect(
	host="127.0.0.1",
	user="admin",
	password="password",
	database="test",
	charset="utf8"
)

mysql_page = pd.read_sql("select * from crazyant_pvuv", conn=conn)

3.Pandas数据结构

1.DataFrame：二维数据，整个表格，多行多列)

1.定义

• DataFrame是一个表格型的数据结构
• 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
• 既有行索引index，也有列索引columns
• 可以被看作是由Series组成的字典

2.创建DataFrame常用方法

• 1.读取纯文本文件

• 2.读取excel文件

• 3.读取mysql数据库

• 4.从数据源创建

  import pandas as pd
  
  data = {
      "state": ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
      "year": [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
      "pop": [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  

  	state	year	pop
  0	Ohio	2000	1.5
  1	Ohio	2001	1.7
  2	Ohio	2002	3.6
  3	Nevada	2001	2.4
  4	Nevada	2002	2.9
  

2.Series：一维数据，一行或一列

1.定义

• Series是一种类似于一维数组的对象，类似于python的字典，它由一组数据（可以是不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成

2.创建Series常用方法

• 1.使用列表数据生成一个最简单的Series

  import pandas as pd
  s1 = pd.Series([1, 'a', 5, True, [1]])
  

  0       1
  1       a
  2       5
  3    True
  4     [1]
  dtype: object
  

  • 获取索引

    s1.index  # RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
    

  • 获取数据

    s1.values  # array([1, 'a', 5, True, list([1])], dtype=object)
    

• 2.创建一个具有标签索引的Series

  import pandas as pd
  s2 = pd.Series([1, 'a', 5, True, [1]], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
  

  a       1
  b       a
  c       5
  d    True
  e     [1]
  dtype: object
  

  • 根据索引取单个值

    s2['a']   # 1
    type(s2['a'])  # int
    

  • 根据索引取多个值

    s2[['a', 'b']]
    '''
    a    1
    b    a
    dtype: object
    '''
    type(s2[['a', 'b']])  # pandas.core.series.Series
    

• 2.使用Python字典创建Series

  import pandas as pd
  sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 72000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
  s3 = pd.Series(sdata)
  

  Ohio      35000
  Texas     72000
  Oregon    16000
  Utah       5000
  dtype: int64
  

3.从DataFrame中查询出Series

1.概念

• 1.如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
• 2.如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

2.演示

• 获取state索引列数据

  import pandas as pd
  data = {
      "state": ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
      "year": [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
      "pop": [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  type(df['state'])  # pandas.core.series.Series
  # 查询第一行
  # type(df.loc[0])  # pandas.core.series.Series
  

• 获取state、year索引列数据

  import pandas as pd
  
  df[['state', 'year']]
  '''
  	state	year
  0	Ohio	2000
  1	Ohio	2001
  2	Ohio	2002
  3	Nevada	2001
  4	Nevada	2002
  '''
  
  type(df[['state', 'year']])  # pandas.core.frame.DataFrame
  
  
  # 查询前两行
  # type(df.loc[0: 1])  # pandas.core.frame.DataFrame
  # df.loc[0: 1]  # 包含尾部索引
  '''
  state	year	pop
  0	Ohio	2000	1.5
  1	Ohio	2001	1.7
  '''
  

4.Pandas数据查询

1.df.loc

1.定义

• 根据行、列的标签查询

2.示例演示（以下方法行列均适应）

• 1.数据读取

  df.read_csv('./data/beijing_tianqi_2018.csv')
  

• 2.设置索引为日期，方便按日期筛选

  df.set_index('year', drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
  

  • drop：是否删除作为索引使用的列，默认删除
  • append：将序列添加到索引中，形成多级序列
  • inplace：是否返回在原序列上进行修改，默认否，返回一个新的序列
  • verify_integrity：检查索引是否重复。默认是False

• 3.数据预处理（将温度的后缀°C去掉）

  # 所有行，bWendu列       bWendu列转为字符串，去除°C，然后转换为整形
  df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("°C", "").astype("int32")
  df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("°C", "").astype("int32")
  

• 4.使用单个label值查询数据

  # 单元格 数据，得到一个具体的值
  df.loc['2018-01-03', 'bWendu']
  

• 5.使用值列表批量查询

  # 一行两列 数据，得到一个Series，即：1月3日的最高温度和最低温度
  df.loc['2018-01-03', ['bWendu', 'yWendu']]
  

  # 一列两行 数据，得到一个Series，即：1月3日和1月4日的最高温度
  df.loc[['2018-01-03', '2018-01-04'], 'bWendu']
  

  # 两行两列 数据，得到一个DataFrame
  df.loc[['2018-01-03', '2018-01-04'], ['bWendu', 'yWendu']]
  

• 6.使用数值区间进行范围查询（区间包含开始，也包含结束，和列表有所不同）

  # 行index区间
  # 获取1月3号到1月6号的最高温度
  df.loc['2018-01-03':'2018-01-06', 'bWendu']
  

  # 列index区间
  # 获取1月3号最高温度到风向的所有列
  df.loc['2018-01-03', 'bWendu':'fengxiang']
  

  # 行列都按区间查询
  df.loc['2018-01-03':'2018-01-06', 'bWendu':'fengxiang']
  

• 7.使用条件表达式查询

  # 查询最高温度大于10°C的天气数据
  df.loc[df['bWendu'] > 10, :]
  

  # 查询最高温度小于30°，并且最低温度大于15°，并且是晴天，并且天气为优的数据
  df.loc[(df['bWendu'] < 30) & df['bWendu'] > 15) & df['tianqi'] == '晴') & df['aqiLevel'] == 1), :]
  

• 8.调用函数查询

  def query_data(df):
  	return df.index.str.startswith('2018-09') & df['sqiLevel'] == 1
  
  # 查询9月份，空气质量为优的数据
  df.loc[query_data, :]
  

2.df.ilock

1定义

• 根据行列的数字位置查询

3.df.where

1.定义

• 根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。

  DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False, raise_on_error=None)
  

  • cond：布尔条件，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other
  • other：替换的特殊值
  • inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作
  • axis：行或列

4.df.query

1.定义

• 根据条件过滤出符合的行或列

5.Pandas新增数据列

1.直接赋值

• 类似于字典新增一个key

  # 给所有行，增加一个温差列   值为最高温度减去最低温度
  # df["bWendu"]是一个Series，两个Series相减，最终返回还是一个Series
  df.loc[:, "wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
  

2.df.apply

• 沿着axis轴，将一个Series传递给一个函数，该函数对传递的Series进行处理，返回一个新的Series

• axis=0代表横轴，即二维坐标系中的x轴，也就是行

• axis=1代表纵轴，即二维坐标系中的y轴，也就是列

  # 添加一列温度类型（如果最高温度大于33°就是高温；低于-10°就行就是低温；否则是常温）
  
  def get_wendu_type(x):
  	if x["bWendu"] > 30:
  		return "高温"
  	if x["yWendu"] < -10:
  		return "低温"
  	return "常温"
  
  df[:, "wendu_type"] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)
  
  # 对温度类型进行统计
  df["wendu_type"].value_counts()
  

3.df.assign

• 将某一列数据，作为函数参数传入，该函数返回一个新的对象，包含新的列和原来的列
• 可以同时新增多列

  # 新增最高温度和最低温度对应的华氏温度列
  df.assign(
  	# 新增的列名                  x代表df
  	yWendu_huashi = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32
  	bWendu_huashi = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32
  )
  

4.按条件选择分组分别赋值

• 按条件先选择数据，然后对这部分数据进行赋值新列
• 将原数据按照温差进行分组（高温-低温>10，则认为温差大）

  # 创建一个新列
  df["wencha_type"] = ""
  # 按条件选择，然后赋值给上面创建的列
  df.loc[df["bWendu"] - df["yWendu"] > 10, "wencha_type"] = "温差大"
  df.loc[df["bWendu"] - df["yWendu"] <= 10, "wencha_type"] = "温差正常"
  

6.Pandas数据统计函数

1.汇总类统计

1.一下子提取所有数字列统计结果

df.describe()

2.查看平均值

• 查看高温平均值

df["bWendu"].mean()

3.查看最大值

• 查看最高温

df["bWendu"].max()

4.查看最小值

• 查看最低温

df["yWendu"].min()

2.唯一去重和按值计数

1.唯一性去重（一般用于枚举、分类列）

• 风向去重

  df['fengxiang'].unique()
  

• 天气去重

  df['tianqi'].unique()
  

• 风力去重

  df['fengli'].unique()
  

2.按值计数

• 统计每个风向出现的次数

  df['fengxiang'].value_counts()
  

3.相关系数和协方差

1.定义

1.协方差

• 1.衡量同向反向程度
• 2.如果协方差为正，说明X、Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高
• 3.如果协方差为负，说明X、Y反向变化，协方差越小说明反向程度越高

2.相关系数

• 1.衡量相似程度
• 2.当他们相关系数为1时，说明两个变量变化时的正相似度最大
• 3.当他们相关洗漱为-1时，说明两个变量变化时的反相似度最大

2.用途

• 1.两只股票，是不是同涨同跌？程度多大？正常关还是负相关
• 2.产品销量的波动，跟哪些因素正相关、负相关、程度有多大

3.编码

• 协方差矩阵

  df.cov()
  

• 相关系数矩阵

  # 可以看出空气质量指数aqi和空气质量等级aqiLevel相关性为0.94，非常的相关
  df.corr()
  

• 单独查看

  # 空气质量和最高温度的相关系数
  df["aqi"].corr(df["bWendu"])  # 0.077067
  
  # 空气质量和最低温度的相关系数
  df["aqi"].corr(df["yWendu"])  # 0.026513
  
  # 空气质量和温差的相关系数
  df["aqi"].corr(df["bWendu"] - df["yWendu"])  # 0.216522
  

7.Pandas缺失值处理

1.isnull和notnull：检测是否是空值，可用于DataFrame和Series

2.dropna：丢弃、删除缺失值

• axis：删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or columns}，default 0
• how：如果等于any，则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
• inplace：如果为True则修改当前df，否则返回新的df，默认返回新的

3.fillna:填充空值

• value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
• method：等于ffill，使用前一个不为空的值填充forward fill，等于bfill，使后一个不为空的值填充backword fill
• axis：按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or columns}
• inplace：如果为True则修改当前df，否则返回新的df，默认返回新的

4.事例演示

1.数据如下

2.读取excel

# 跳过前两行读取
studf = pd.read_excel('./data/study_excel.xlsx', skiprows=2)

3.检测空值

studf.isnull()

3.1.单列检测空值

studf["分数"].isnull()

3.2.筛选没有空分数的所有行

studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]

4.删除掉全是空值的列

# 在元数据基础上删除全是空值的列
studf.dropna(axis="columns", how="all", inplace=True)

5.删除掉全是空值的行

# 在元数据基础上删除全是空值的行
studf.dropna(axis="index", how="all", inplace=True)

6.将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数": 0})
# 等同于
# studf.loc[:, "分数"] = studf['分数'].fillna(0)

7.将姓名的缺失值填充

# 使用前一个不为空的值进行填充
studf.loc[:, "姓名"] = studf["姓名"].fillna(method="ffill")

8.将清洗好的excel保存

# index=False：去除索引列
studf.to_excel('./data/result_student.xlsx', index=False)

8.SettingWithCopyWarning告警处理

1.原数据如下

2.复现问题

• 1.只选出3月份的数据，用于分析

  condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")
  # 设置温差列（报错）
  df[condition]["wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
  # 查看结果
  df[condition].head()
  

  
  

3.原因

• 发出告警的代码：df[condition]["wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
• 相当于：df.get("condition").set("wencha")
• 第一步的get发出了报警，链式操做其实是两个步骤，先get后set
• get得到的dataframe可能是view（子df），也可能是copy（新的df），pandas发出警告。
• 核心要诀：pandas的dataframe的修改写操做，只允许在源dataframe上进行

4.解决方法

• 1.将get+set的两步操做，变成set的一步操做

  df.loc[condition, 'wen_cha'] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
  df[condition].head()
  

  
• 2.使用copy复制dataframe

  df_month3 = df[condition].copy()
  df_month3[condition]["wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
  df_month3.head()
  

  

5.提示

• Pandas不允许先筛选子dataframe，再进行修改写入
• 要么使用.loc实现一个步骤直接修改源dataframe
• 要么先复制一个新的dataframe，再在该对象上进行修改写入

9.Pandas数据排序

1.对Series排序

1.函数及参数说明

Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)

• ascending：默认为True升序排序，False为降序排序
• inplace：修改原始数据还是复制一份新的数据

2.对高温列进行排序

df["bWendu"].sort_values()

2.对DataFrame排序

1.函数及参数说明

DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)

• by：str或List<str>，单列排序或者多列排序
• ascending：默认为True升序排序，False为降序排序
• inplace：修改原始数据还是复制一份新的数据

2.单列排序

df.sort_values(by='aqi')

3.多列排序

df.sort_values(by=['bWendu', 'yWendu'], ascending=[True, False])

10.Pandas字符串处理

1.使用方法

• 先获取Series，再在str属性上调用函数
  • 只能在字符串列上使用
  • DataFrame上没有str属性和处理方法
  • Series.str并不是python中的原生字符串，而是一套自己的方法，不过大部分和原生str很像

2.官方地址

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.capitalize.html

3.实例演示

• object列都是字符串列，可以直接使用str的方法
  
  

• 1.获取Series的str属性

df["bWendu"].str

• 2.字符串替换函数

df["bWendu"].str.replace("°C"， "")

• 3.判断是不是数字

df["bWendu"].str.isnumeric()

• 4.获取字符串长度

df["bWendu"].str.len()

• 5.判断字符串是否以什么开头

condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")
df[condition].head()

• 6.链式多次处理

df["ymd"].str.replace("-", "").str.slice(0, 6)
# df["ymd"].str.replace("-", "").str[0:6]

• 7.正则表达式

# 1.新增一列中文日期
def get_nianyueri(x):
	year,month,day = x["ymd"].split("-)
	return f"{year}年{month}月{day}日"
df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1)

# 2.去掉中文日期这一列中的年月日中文字样
# 方法一：
df["中文日期"].str.replace("年", "").str.replace("月", "").str.replace("日", "")
# 方法二：
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")

11.Pandas的axis参数

1.详解

• axis=0 或者 “index”
  • 如果是单行操做，就值的是某一行
  • 如果是聚合操作，指的是跨行，想象一下从上往下挤压
• axis=1 或者 ”columns“
  • 如果是单列操做，就指的是某一列
  • 如果是聚合操做，指的是跨列，想象一下从左往右挤压

2.示例

1.构造数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.arange(12).reshape(3,4),
    columns=["A", "B", "C", "D"]
)

'''
	A	B	C	D
0	0	1	2	3
1	4	5	6	7
2	8	9	10	11
'''

2.单列drop，就是删除某一列

df.drop("A", axis=1)

'''
	B	C	D
0	1	2	3
1	5	6	7
2	9	10	11
'''

3.单行drop，就是删除某一列

df.drop(1, axis=0)

'''
	A	B	C	D
0	0	1	2	3
2	8	9	10	11
'''

4.跨行求取平均值

df.mean(axis=0)

'''
A    4.0
B    5.0
C    6.0
D    7.0
dtype: float64
'''

5.跨列求取平均值

df.mean(axis=1)

'''
0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64
'''

6.增加一列sum_value，保存每行的和

def get_sum_value(x):
	return x["A"] + x["B"] + x["C"] + x["D"]

df["sum_value"] = df.apply(get_sum_value, axis=1)

'''
	A	B	C	D	sum_value
0	0	1	2	3	6
1	4	5	6	7	22
2	8	9	10	11	38
'''

12.Pandas的索引index

1.用途

• 1.更方便的数据查询
• 2.使用index可以获得性能提升
• 3.自动的数据对齐功能
• 4.更多更强大的数据结构支持

2.示例

1.使用index查询数据

• 1.读取数据

  import pandas as pd
  
  fpath = './data/ratings.csv'
  df = pd.read_csv(fpath)
  

  

• 2.设置索引

  df.set_index("userId", inplace=True, drop=False)
  

  

• 3.使用索引查询

  # 使用index查询
  df.loc[500].head()
  
  # 相当于
  df.loc["userId" == 500].head()
  

  

2.使用index提升性能

• 如果index是唯一的，Pandas会使用哈希表优化，查询性能O(1)
• 如果index不是唯一，但是有序，``Pandas会使用二分查找算法，查询性能O(logN)
• 如果index是完全随机的，那么每次查询都要扫描全表，查询性能为O(N)
• 实验一：完全随机的顺序查询

  from sklearn.utils import shuffle
  
  df_shuffle = shuffle(df)
  # 检查索引是否是递增的
  df_shuffle.index.is_monotonic_increasing  # False
  # 检查索引是否唯一
  df_shuffle.index.is_unique  # False
  # 计时，查询 id=500的数据性能
  %timeit df_shuffle.loc[500]  # 498 µs ± 28.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
  

• 实验二：将index排序后的查询

  df_sorted = df_shuffle.sort_index()
  # 检查索引是否是递增的
  df_sorted .index.is_monotonic_increasing  # True
  # 检查索引是否唯一
  df_sorted .index.is_unique  # False
  # 计时，查询 id=500的数据性能
  %timeit df_sorted.loc[500]  # 231 µs ± 13.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
  

3.使用index能自动对齐数据

• 包括series和dataframe

  import pandas as pd
  
  s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=list("abc"))
  
  '''
  a    1
  b    2
  c    3
  dtype: int64
  '''
  

  s1 = pd.Series([2, 3, 4], index=list("bcd"))
  
  '''
  b    2
  c    3
  d    4
  dtype: int64
  '''
  

  s1 + s2
  
  '''
  a    NaN
  b    4.0
  c    6.0
  d    NaN
  dtype: float64
  '''
  

4.使用index更多更强大的数据结构支持

• CategoricalIndex，基于分类数据的Index，提升性能
• MultiIndex，多维索引，用于groupby多维聚合后结果等
• DatetimeIndex，时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持

13.Pandas的Merge语法

1.说明

• Pandas的Merge，相当于Sq的Join，将不同的表按key关联到一个表

2.用法

pd.merge(left, right, how="Inner", on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, )

• left：要merge的dataframe或series
• right：要merge的dataframe或series
• how：join类型，‘left’，‘right’，‘outer’，‘inner’
• on：join的key，left和right都要有这个key
• left_on：left的df或series的key
• right_on：right的df或series的key
• left_index：使用index而不是普通的column做join
• right_index：使用index而不是普通的column做join
• sort：排序
• suffixes：合并表时重名字段自定义命名
• copy
• indicator

3.电影数据集join实例

1.电影评分数据集

• 1.用户对电影的评分数据：ratings.dat

  import pandas as pd
  
  df_ratings = pd.read_csv(
      "./data/ratings.dat",
      sep="::",  # 分隔符为两个字符时会被识别为正则表达式，指定engine=python来告诉pandas他是一个字符串
      engine="python",
      names=["UserID", "MovieID", "Rating", "Timestamp"]
  )
  

  

• 2.用户本身的信息数据：users.dat

  df_users = pd.read_csv(
      "./data/users.dat",
      sep="::",  # 
      engine="python",
      names="UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code".split("::")
  )
  

  

• 3.电影本身的数据：movies.dat

  df_momvies = pd.read_csv(
      "./data/movies.dat",
      sep="::",  # 
      engine="python",
      names="MovieID::Title::Geners".split("::")
  )
  

  

• 4.用户和评分join

  df_ratings_users = pd.merge(
      df_ratings, df_users, left_on="UserID", right_on="UserID", how="inner"
  )
  

  

• 5.用户和评分join的结果再和电影join

  df_ratings_movies = pd.merge(
      df_ratings, df_momvies, left_on="MovieID", right_on="MovieID", how="inner"
  )
  

  

2.理解merge时数量的对齐关系

1.关系理解

• one-to-one：关联的key都是唯一的
• one-to-many：左边key唯一，右边key不唯一
• many-to-many：左边右边key都不是唯一的

2.一对一关系的merge

• 1.数据表如下
  

• 2.合并

  left = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 12, 13, 14],
      "name": ["name_a", "name_b", "name_c", "name_d"]
  })
  
  right = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 12, 13, 14],
      "age": ["21", "22", "23", "24"]
  })
  
  pd.merge(left, right, on="sno")
  

  

2.一对多关系的merge

• 1.数据表如下
  
• 2.合并

  left = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 12, 13, 14],
      "name": ["name_a", "name_b", "name_c", "name_d"]
  })
  
  right = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 11, 11, 12, 12, 13],
      "grade": ["语文88", "数学90", "英语75", "语文66", "数学55", "英语29"]
  })
  
  pd.merge(left, right, on="sno")
  

  

2.多对多关系的merge

• 1.数据表如下
  
• 2.合并

  left = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 11, 12, 12, 12],
      "爱好": ["篮球", "羽毛球", "乒乓球", "篮球", "足球"]
  })
  
  right = pd.DataFrame({
      "sno": [11, 11, 11, 12, 12, 13],
      "grade": ["语文88", "数学90", "英语75", "语文66", "数学55", "英语29"]
  })
  
  pd.merge(left, right, on="sno")
  

  

3.理解left join、right join、inner join、outer join时数量的对齐关系

1.图示

2.实例

• 1.数据如下
  

  left = pd.DataFrame({
      "key": ["K0", "K1", "K2", "K3"],
      "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
      "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"]
  })
  
  right = pd.DataFrame({
      "key": ["K0", "K1", "K4", "K5"],
      "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
      "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"]
  })
  

• 2.inner join，默认，左右都有的key，才会出现在结果里

  pd.merge(left, right, how='inner')
  

  

• 3.left join，左边的都会出现在结果里，右边匹配不到的以Null填充

  pd.merge(left, right, how='left')
  

  

• 4.right join，右边的都会出现在结果里，左边匹配不到的以Null填充

  pd.merge(left, right, how='right')
  

  

• 5.outer join，左边右边的都会出现在结果里，相互匹配不到的以Null填充

  pd.merge(left, right, how='outer')
  

  

4.重复key

• 1.图示
  

• 2.使用suffixes默认值

  pd.merge(left, right, on="key")
  

  

• 3.自定义重名的key

  pd.merge(left, right, on="key", suffixes=("_left", "_right"))
  

  

14.Pandas的Concat合并

1.语法

1.说明

• 使用某种合并方式（inner/outer）
• 沿着某个轴向（axis=0/1）
• 把多个Pandas对象（DataFrame/Series）合并成一个

2.concat语法

pd.concat(objs, axis=0, join="outer", ignore_index=False)

• objs：一个列表，内容可以是DataFrame或者Series，可以混合
• axis：默认是0，代表按行合并，如果等于1代表按列合并
• join：合并的时候索引的对齐方式，默认是outer join，也可以是inner join
• ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引

3.append语法

df.append(other, ignore_index=False)

• append只有按行合并，并没有按列合并，相当于concat按行合并的简写
• other：单个df、series、dict或者列表
• ignore_index：是否忽略掉原来的数据索引

2.使用场景

• 批量合并想同格式的Excel
• 给DataFrame添加行
• 给DataFrame添加列

3.使用pandas.concat合并数据

1.数据准备

df1 = pd.DataFrame({
    "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
    "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
    "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
    "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
    "E": ["E0", "E1", "E2", "E3"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "A": ["A4", "A5", "A6", "A7"],
    "B": ["B4", "B5", "B6", "B7"],
    "C": ["C4", "C5", "C6", "C7"],
    "D": ["D4", "D5", "D6", "D7"],
    "F": ["F4", "F5", "F6", "F7"]
})

2.默认concat，参数为axis=0、join=outer、ignore_index=False

pd.concat([df1, df2])

3.使用ignore_index=True忽略原来的索引

pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

4.使用join=inner过滤掉不匹配的列

pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, join="inner")

5.使用axis=1进行列合并

pd.concat([df1, df2], axis=1)

6.DdataFrame和Series混合关联

• 增加一列

s1 = pd.Series(list(range(4)), name='F')
pd.concat([df1, s1], axis=1)

• 增加一行

# 添加行
s2 = pd.Series({i: i+str(4) for i in "ABCDE"}, name=4)
df1.append(s2)

4.使用DataFrame.append按行合并数据

1.数据准备

df1 = pd.DataFrame(
    [
        [1, 2],
        [3, 4]
    ],
    columns=list("AB")
)

df2 = pd.DataFrame(
    [
        [5, 6],
        [7, 8]
    ],
    columns=list("AB")
)

2.给df1添加一个名为df2的dataframe

df1.append(df2)

3.忽略原索引

df1.append(df2, ignore_index=True)

4.可以一行一行的给DataFrame添加数据

• 低性能版本

df = pd.DataFrame(
    columns=["A"]
)

for i in range(5):
    df = df.append({"A": i}, ignore_index=True)
df

• 高性能版本

pd.concat(
	# 数据量过大时，需要分批
    [pd.DataFrame([i], columns=["A"]) for i in range(5)],
    ignore_index=True
)

15.Pandas批量拆分与合并Excel文件

1.实例演示

1.将一个大的Excel等份拆成多个小的Excel

• 1.数据读取

import pandas as pd

df_source = pd.read_excel('./data/crazyant_blog_articles.xlsx')
df_source.head()
df_source.shape  # (258, 3)

• 2.计算拆分后的每个excel的行数

# 拆分列表
user_names = ['zs', 'ls', 'ww', 'zl', 'sq', 'qb']
# 获取总行数
total = df_source.shape[0]

# 计算每个人的任务条目
split_size = total // len(user_names)
if split_size % len(user_names) != 0:
    split_size += 1

• 3.拆分成多个dataframe

df_subs = []
for idx, user_name in enumerate(user_names):
    # iloc的开始索引
    begin = idx * split_size
    # iloc的结束索引
    end = begin + split_size
    # 实现df按照iloc拆分
    df_sub = df_source.iloc[begin:end]
    # 将每个子df存入列表
    df_subs.append((idx, user_name, df_sub))

• 4.将每个dataframe存入excel

for idx, user_name, df_sub in df_subs:
    file_name = f"./split_dir/{idx}_{user_name}.xlsx"
    df_sub.to_excel(file_name, index=False)

2.将多个小的Excel合并成一个大的Excel，并且标记来源

• 1.遍历文件夹，得到要合并的Excel名称列表

import os

excel_names = []
for excel_name in os.listdir('./split_dir'):
    excel_names.append(excel_name)

• 2.分别读取到dataframe

df_list = []

for index, excel_name in enumerate(excel_names):
    # 读取每个excel到df
    excel_path = f"./split_dir/{excel_name}"
    df_split = pd.read_excel(excel_path)
    # 得到username
    username = excel_name.replace(f"{index}_", "").split(".")[0]
    # 每个df添加1列，用户名
    df_split["username"] = username
    print(df_split)
    df_list.append(df_split)

• 3.使用pd.concat进行合并

df_merge = pd.concat(df_list)
df_merge.shape  # (258, 4)
df_merge.head()
df_mergr["username"].value_counts()

• 4.将合并后的dataframe输出到excel中

# index=False：忽略每个表中自己的索引
df_merge.to_excel(f"./split_dir/new_articles.xlsx", index=False)

16.Pandas实现group by分组

1.分组使用聚合函数做数据统计

1.准备数据

import pandas as pd
import numpy as np

%matplotlib inline  # 加这一句，能在jupyter notebook展示matplot图表

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),
})

2.单个group by查询所有数据列的统计

df.groupby('A').sum()

• 1.groupby中的A变成了数据的索引列
• 2.因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉
• 3.按照A列分组，分为两组foo和bar，然后计算foo和bar在C和D列对应的值加和后的结果

2.多个列groupby，查询所有数据列的统计

df.groupby(['A', 'B']).mean()

• ('A', 'B')成对变成了二级索引

df.groupby(['A', 'B'], as_index=False).mean()

3.同时查看多种数据统计

df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])

4.查看单列的结果数据统计

df.groupby('A')['C'].agg([np.sum, np.mean, np.std])
# df.groupby('A').agg([np.sum, np.mean, np.std])['C']

5.不同列使用不同的聚合函数

df.groupby('A').agg({"C": np.sum, "D":np.mean})

df.groupby('A').agg({'C':[np.mean,'sum'],'D':['count',np.std]})

2.遍历groupby的结果理解执行流程

1.遍历单个列聚合的分组

g = df.groupby("A")
for name, group in g:
    print(name)
    print(group)

• 获取单个分组的数据

g.get_group("bar")

2.遍历多个列聚合的分组

g = df.groupby(["A", "B"])
for name, group in g:
    print(name)
    print(group)

• 获取单个分组的数据

g.get_group(('foo', 'two'))

• 查看groupby后的C列，生成一个Series

for name, group in g['C']:
    print(name)
    print(group)
    print(type(group))

3.实例分组探索天气数据

1.准备数据

import pandas as pd

fpath = "./data/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替换温度后面的 °C
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.repace("°C", "").astype("int32")
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.repace("°C", "").astype("int32")
df.head()

2.查看每个月的最高温度

• 新增一列月份

df["month"] = df["ymd"].str[:7]
df.head()

• 按照月份分组统计

data = df.groupby("month")["bWendu"].max()

type(data)  # pandas.core.series.Series
data.plot()

2.查看每个月的最高温度、最低温度、平均空气质量指数

group_data = df.groupby("month").agg({"bWendu": np.max, "yWendu": np.min, "aqi": np.mean})

group_data.plot()

17.Pandas的分层索引MultiIndex

1.分层索引作用

• 1.分层索引：在一个轴上向上拥有多个索引层级，可以表达更高维度的数据形式
• 2.可以方便的进行数据筛选，如果有序则性能更好
• 3.groupby等操作的结果，如果是多KEY，结果是封层索引
• 4.一般不需要自己创建分层索引（MultiIndex有构造函数，但一般不用）

2.实例演示

1.数据展示

• 以下为：百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据
  

2.Series的分层索引MultiIndex

• 1.数据准备

import pandas as pd

%matplotlib inline

stocks = pd.read_excel('./data/internet.xlsx')
stocks.shape  # (12, 8)
stocks.head(3)

stocks['公司'].unique()
# array(["BIDU", "BABA", "IQ", "JD"], dtype=object)

stocks.index
# RangeIndex(start=0, stop=12, setp=1)

stocks.groupby("公司")["收盘"].mean()

• 2.分层索引MultiIndex

ser = stocks.groupby(['公司', '日期'])["收盘"].mean()

ser.index

# 把二级索引变成列
ser.unstack()

ser.reset_index()

3.Series有多层索引怎样刷选数据

• 1.指定个索引晒筛选

ser = stocks.groupby(['公司', '日期'])["收盘"].mean()

ser.loc["BIDU"]

• 2.多层索引使用元组形式筛选

# 
ser.loc[("BIDU", "2019-10-02")]

• 3.多层索引使用切片形式筛选

# 
ser.loc[:, "2019-10-02"]

4.DataFrame的多层索引MultiIndex

• 1.数据准备

stocks.head()

• 2.设置分层索引

stocks..set_index(["公司", "日期"], inplace=True)

• 3.查看分层索引

stocks.index

• 4.对分层索引进行排序

stocks.sort_index(inplace=True)

5.DataFrame有多层索引怎样刷选数据

• 【重要知识】在选择数据时
  • 元组（key1, key2)代表筛选多层索引，其中key1是索引的第一级，key2是索引的第二级，比如：key1=JD, key2=2019-10-02
  • 列表 [key1, key2] 代表同一层级的多个KEY，其中key1和key2是并列的同级索引，比如：key1=JD, key2=BABA

stocks.loc["BIDU"]

stocks.loc[("BIDU", "2019-10-02"), :]

stocks.loc[("BIDU", "2019-10-02"), "开盘"]

stocks.loc[["BIDU", "JD"], :]

stocks.loc[(["BIDU", "JD"], "2019-10-03"), :]

stocks.loc[(["BIDU", "JD"], "2019-10-03"), "收盘"]

stocks.loc[("BIDU", ["2019-10-02", "2019-10-03"]), "收盘"]

# slice(None)代表筛选这一索引所有的内容
stocks.loc[(slice(None), ["2019-10-02", "2019-10-03"]), "收盘"]

stocks.reset_index()

18.Pandas的数据转换函数map、apply、applymap

1.数据转换函数对比

• 1.map：只用于Series，实现每个值—>值的映射
• 2.apply：用于Series实现每个值的处理，用于DataFrame实现某个轴的Series的处理
• 3.applymap：只能用于DataFrame，用于处理该DataFrame的每个元素

2.map用于Series值的转换

1.将股票代码英文转换成中文名字

import pandas as pd

stocks = pd.read_excel("./data/internet.xlsx")
stocks.head()

stocks["公司"].unique()

2.使用Series.map(dict)进行转换

• function的参数是Series的每个元素的值

dict_company_names = {
	"bidu": "百度",
	"baba": "阿里巴巴",
	"iq": "爱奇艺",
	"jd": "京东"
}
stocks["中文公司1"] = stocks["公司"].str.lower().map(dict_company_names)
stocks.head()

3.使用Series.map(function)进行转换

stocks["中文公司2"] = stocks["公司"].map(lambda x: dict_company_names[x.lower()])
stocks.head()

3.apply用于Series和DataFrame的转换

1.Series.apply(function)，函数的参数是每个值

stocks["中文公司3"] = stocks["公司"].apply(lambda x: dict_company_names[x.lower()])
stocks.head()

2.DataFrame.apply(function)，函数的参数是Series

stocks["中文公司3"] = stocks.apply(lambda x: dict_company_names[x["公司"].lower()], axis=1)
stocks.head()

• 1.apply是在stocks这个DataFrame上进行调用；
• 2.lambda x，x是一个Series，因为指定了axis=1，所以Series的key是由列名组成，可以使用x["公司"]获取公司这一列数据，然后进行处理

4.applymap用于DataFrame所有值的转换

sub_df = stocks[["收盘", "开盘", "高", "低", "交易量"]]
sub_df.head()

• 将上述数值取整

sub_df.applymap(lambda x: int(x))
sub_df

• 方法二：

stocks.loc[:, ["收盘", "开盘", "高", "低", "交易量"]] = sub_df.applymap(lambda x: int(x))
stocks.head()

19.Pandas对groupby后的数据应用apply

1.图解说明

2.GroupBy(function)

• function的第一个参数是dataframe
• function的返回结果，可以是dataframe、series、单个值，甚至和输入DataFrame完全没有关系

3.实例演示

1.怎样对数值列按分组的归一化

• 1.归一化：将不同范围的数值进行归一化，映射到【0-1】区间
  • 更容易做到数据的横向对比，比如价格字段是几百到几千，增幅字段是0到100
  • 机器学习模型学的更快，性能更好
    
• 2.用户对电影评分的归一化

import pandas as pd

ratings = pd.read_csv(
    "./data/ratings.dat",
    sep="::",
    engine="python",
    names="UserID::MovieID::Rating::Timestamp".split("::")
)
ratings.head()

• 实现按照用户ID分组，然后对其中一列归一化

def ratings_norm(df):
    min_value = df["Rating"].min()
    max_value = df["Rating"].max()
    df["Rating_norm"] = df["Rating"].apply(lambda x: (x - min_value) / (max_value - min_value))
    return df
ratings = ratings.groupby("UserID").apply(ratings_norm)

ratings[ratings["UserID"] == 1].head()

2.怎样获取每个分组的TOPN数据

fpath = "./data/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
# 替换温度后面的 °C
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.repace("°C", "").astype("int32")
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.repace("°C", "").astype("int32")
# 增加一列月份
df["month"] = df["ymd"].str[:7]
df.head()

def getWenduTopN(df, topn):
    """
    df: 每个月份分组group的df
    """
    # df.sort_values(by="bWendu")：按高温一列升序排序
    # [["ymd", "bWendu"]]：取年月日和高温两列数据
    # [-topn:]：因为是升序，所以取-topn
    return df.sort_values(by="bWendu")[["ymd", "bWendu"]][-topn:]

df.groupby("month").apply(getWenduTopN, topn=2).head()

20.Pandas使用stack和pivot实现数据透视

1.作用

• 将列式数据变成二维交叉形式，便于分析，叫做重塑或透视
  

2.流程

• 1.经过统计得到多维度指标数据
• 2.使用unstack实现数据二维透视
• 3.使用pivot简化透视
• 4.stack、unstack、pivot的语法

3.经过统计得到多维度指标数据

1.实例：统计得到电影评分数据集，每个月份的每个分数被评分多少次（月份、分数1-5、次数）

• 1.读取数据

import pandas as pd
import numpy as np

%matplotlib inline

df = pd.read_csv(
    "./data/ratings.dat",
    header=None,
    sep="::",
    engine="python",
    names="UserID::MovieID::Rating::Timestamp".split("::")
)
df.head()

• 2.增加一列时间日期

# 增加一列时间日期，由秒格式的Timestamp字段转换而来
df["pdate"] = pd.to_datetime(df["Timestamp"], unit="s")
df.head()

• 3.查看各个字段类型

df.dtypes

• 4.实现数据统计
• 1.统计

# 按照月份和评分分组，创建两个索引，取Rating这个series，统计后倒序排列（方便验证结果）
df_group = df.groupby([df["pdate"].dt.month, "Rating"])["Rating"].agg({"pv": np.size}).sort_values("pdate", ascending=False)

• 2.验证12月份5分的评价有多少条
  • 1.新增一列月份

    df["month"] = df["pdate"].dt.month
    

  • 2.过滤12月份评分为5分的数据，按照评分统计条数

    df[(df["Rating"] == 5) & (df["month"]==12)]["Rating"].value_counts()
    

  • 3.得到结果为：5 26760 Name: Rating, dtype: int64

2.使用unstack实现数据二维透视

• 1.使用unstack实现透视

df_stack = df_group.unstack()

df_stack.plot()

• 2.使用stack还原

df_stack.stack().head()

3.使用pivot简化透视

df_group.head(20)

df_reset = df_group.reset_index()
df_reset.head()

df_pivot = df_reset.pivot("pdate", "Rating", "pv")
df_pivot.head()

df_pivot.plot()

4.stack、unstack、pivot的语法

• pivot：方法相当于对df使用set_index创建分层索引，然后使用unstack
• stack：DateFrame.stack(level=-1, dropna=True)，将column变成index，类似把横放的书籍变成竖放
  • level：-1代表错层索引的最内层，可以通过0、1、2指定多层索引对应的层