简介

为时间序列分析提供了很好的支持。名称来源于面板数据。

数据结构

Series:一维数组，与Numpy中的一维array类。二者与python基本数据结构list也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time-Series:以时间为索引的Series.

DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的###data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel:三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND:拥有factory集合，可以创建像Panel一样的N维数据容器。

生成数据表

1、首先导入pandas，一般都会用到numpy库

import numpy as np
import pandas as pd

2、导入CSV或者Excel的xlsx文件

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx))
需要安装xlrd的库，可以在pycharm中安装。

3、用pandas创建数据表：

数据表信息查看（df是文件的名字）

1、维度查看 df.shape
2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间）
df.info()
3、每一列数据的格式 df.dtypes
4、某一列格式 df['B'].dtype #dtypes是指所有，dtype是一列
5、空值 df.isnull()
判断某一列的空值

print(df['city'].isnull())

#创建DateFrame的参数  data    columns(字段)
df=pd.DataFrame({'id':[1001,1002,1003,1004,1005,1006],'date':pd.date_range('20130102',periods=6),'city':['bj','sh','sd','cq','hhht','bt'],'age':[12,23,25,26,24,56]})
print(df)
#获取数据表的结构
print(df.shape)
#获取数据表的信息   维度  列名称  数据的格式  所占空间
print(df.info())  #可以通过它来看数据中有没有空值
print('dtypes……')
#获取每一列数据的格式
print(df.dtypes)
print(df['id'])  #获取id这一列
print('索引……')
print(df.iloc[0])
print(df)
print(df['id'].dtype)
#判断表里的空值……
print(df.isnull)
#判断某一列的空值
print(df['city'].isnull())
#获取表中列的唯一值
print(df['city'].unique())
#获取数据表的值
print(df.values)
#获取数据表中所有列的名称
print(df.columns)
#获取数据表的前/后5行数据
print(df.head())
print(df.tail())
print(df.head(3))  #前三行

数据表清洗

1、用数字0填充空值 df.fillna(valu=0)

print(df.fillna(0))
print(df)
print(df.fillna(value=0))

2、用均值取填充 df=df.fillna(df['age'].mean())
print(df.age)
3、清除city字段的空格
df.city=df['city'].str.strip() #或者df.city=df['city'].map(str.strip())
print(df.city)
4、大小写转换
df.city=df['city'].str.lower() #变成小写
print(df.city)
df.city=df['city'].str.upper() #变成大写
print(df.city)
5、改某一列的名字
df=df.rename(columns={'city':'city-shiqu'})
print(df)
6、#删除后出现的重复值
df['city-shiqu'].drop_duplicates()
7、改某一列的名字将hhht改成huhe
df.city=df['city-shiqu'].replace('hhht','huhe')
print(df.city)

数据预处理

1、数据表合并

1.1 merge
df_inner=pd.merge(df.df1,how='inner') #匹配合并，交集
df_left=pd.merge(df,df1,how=) #左链
df_right=pd.merge(df,df1,how='right') #右连
df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer') #并集
1.2 append
result=df1.append(df2) #两个垂直地（纵向）连接起来

result = df1.append(df2)

1.3 join

result = left.join(right, on='key')

1.4 concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,copy=True)

.
objs︰一个序列或系列、综合或面板对象的映射。如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择（见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。
axis: {0，1，…}，默认值为 0。要连接沿轴。
join: {‘内部’、 ‘外’}，默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、外的交叉口。
ignore_index︰布尔值、默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。
join_axes︰索引对象的列表。具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。
keys︰序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。
levels︰列表的序列，默认为无。具体水平（唯一值）用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。
names︰列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。
verify_integrity︰布尔值、默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。
副本︰布尔值、默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。
例子：
1.frames = [df1, df2, df3]
2.result = pd.concat(frames）

房管局.png

2、设置索引列

df_inner.set_index(‘id’)

3、按照特定列的值排序：

df_inner.sort_values(by=[‘age’])

4、按照索引列排序：

df_inner.sort_index()

5、如果prince列的值>3000，group列显示high，否则显示low：

df_inner[‘group’] = np.where(df_inner[‘price’] > 3000,’high’,’low’)

6、对复合多个条件的数据进行分组标记

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] == ‘beijing’) & (df_inner[‘price’] >= 4000), ‘sign’]=1

7、对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size

pd.DataFrame((x.split(‘-‘) for x in df_inner[‘category’]),index=df_inner.index,columns=[‘category’,’size’]))

8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配

df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)

数据提取

讲话稿.png

数据筛选

数据汇总

数据统计

数据采样，计算标准差，协方差和相关系数

1、简单的数据采样
df.sample(n=3)
print(df.sample(n=3))
2、手动设置采样权重
weights=[0,0,0,0,0.5,0.5]
df.sample(n=2,weights=weights)
print(df.sample(n=2,weights=weights))
3、采样后不放回
print(df.sample(n=6,replace=False))
4、采样后放回
print(df.sample(n=6,replace=True))
5、数据表描述性统计
print(df.describe().round(2).T) #round函数设置显示小数位，T表示转置
6、计算列的标准差
df['age'].std()
print(df['age'].std())

7、计算两个字段间的协方差

print(df['age'].cov(df['price']))
8、数据表中所有字段的协方差
df.cov()
9、两个字段的相关性分析
print(df['price'].corr(df['age']))
10、数据表的相关性分析
df.corr()

数据输出

分析后的数据可以输出为xlsx和csv格式
1、写入Excel
df.to_excel('excel_to_python.xlsx')
sheet_name='bluewhale_cc'
print(sheet_name)
2、写入到csv
df.to_csv('excel_to_python.csv')
print(df.to_csv('excel_to_python.csv'))

Python-pandas