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Python数据分析之Pandas库(笔记)

来源:网络整理 浏览:207次 时间:2021-02-25
Pandas数据结构

pandas有两个基本的数据结构:Series和DataFrame。
1.1 创建Series数据
需要引入pandas模块:import pandas as pd
需要引入Series和DataFrame: from pandas import Series,DataFrame
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Series数据:索引在左,值在右
Series有values和index属性,可返还值数据的数据形式和索引对象
Series具有索引对象,可通过其获取Series的单个或者一组值
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Series运算都会保留索引和值之间的链接
Series数组中的索引和值一一对应,类似于Python字典数据,所以也可以通过字典数据来创建Series
Series对象和索引都有name属性,这样我们就可以给Series定义名称,让Series更具可读性
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1.2 创建DataFrame数据
DataFrame数据有行索引和列索引,行索引类似于Excel表格中每行的编号(没有指定索引的情况下),列索引类似于Excel表格的列名(通常也可称为字段)
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由于字典是无序的,因此可以通过columns指定列索引的排列顺序
当没有指定行索引的情况下,会使用0到N-1(N为数据的长度)作为行索引,这里也可以使用其他数据作为行索引。
通过values属性可以将DataFrame数据转换为二维数组。

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下表中提供了部分常用的为创建DataFrame数据可传入的数据类型。
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1.3 索引对象
Series的索引和DataFrame的行和列索引都是索引对象,用于负责管理轴标签和元数据。
索引对象是不可以进行修改的,如果修改就会报错
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二、pandas索引操作
2.1 重新索引
重新索引并不是给索引重新命名,而是对索引重新排序,如果某个索引值不存在的话,就会引入缺失值(NaN)。
对于DataFrame数据来说,行和列索引都是可以重新索引的。
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需要对插入的缺失值进行填充的话,可通过method参数来实现,参数值为ffill或pad时为向前填充,参数值为bfill或backfill时为向后填充。
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reindex函数的各参数使用说明
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2.2 更换索引
在DataFrame数据中,如果不 希望使用默认行索引的话,可 在创建的时候通过index参数来 设置行索引。有时我们希望将 列数据作为行索引,这时可以 通过set_index方法来实现
与set_index方法相反的方法是reset_index(恢复索引)方法
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对DataFrame数据,排序之后其行索引会改变
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2.3 索引和选取
注意:如果是利用索引标签切片,其尾端是被包含的。
1、 选取列

注意:选取列不能使用切片,因为切片用于选取行数据

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2、选取行
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注意:获取单独的几行,通过loc和iloc方法可以实现。loc方法是按行索引标签选取数据;iloc方法是按行索引位置选取数据
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3、选取行和列
注意:ix方法同时支持索引标签和索引位置来进行行数据的选取,新版的Python中,ix已被废弃,用ix选取行列的方式可以用如下代码代替
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4、布尔选择
筛选出性别为female的数据,这时就需要通过布尔选择来完成。
同样也适用于不等于符号(!=)、负号(-)、和(&)、或(|)。
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2.4、操作行和列
1、增加 通过append函数传入字典结构数据即可
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为一个不存在的列赋值,即可创建一个新列
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2、通过drop方法可以删除指定轴上的信息
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3、通过rename函数,可完成由于某些原因导致的标签录入错误的问题
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三、pandas数据运算
3.1、算数运算
pandas的数据对象在进行算术运算时,如果有相同索引对则进行算术运算,如果没有则会引入缺失值,这就是数据对齐
1、Series数据算术运算
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2、DataFrame数据算术运算
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3、DataFrame和Series数据在进行运算时,先通过Series的索引匹配到相应的DataFrame列索引上,然后沿行向下运算(广播)。
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3.2、函数应用和映射
map函数,将函数套用在Series的每个元素中;
apply函数,将函数套用到DataFrame的行与列上;
applymap函数,将函数套用到DataFrame的每个元素上
1、 需要把price列的“元”字去掉,这时就需要用到map函数
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2、apply函数
注意:lambda为匿名函数,和定义好的函数一样,可以节省代码量
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3、applymap函数可作用于每个元素,便于对整个DataFrame数据进行批量处理
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3.3、排序
1、通过sort_index函数可对索引进行排序,默认情况为升序
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2、通过sort_values方法可对值进行排序
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pandas排序函数sort_values: pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据 集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定 行的数据排序。用法如下: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’)
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3.4、汇总与统计
在DataFrame数据中,通过sum函数可以对每列进行求和汇总
指定轴方向,通过sum函数可按行汇总
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describe方法可对每个数值型列进行统计,经常用于对数据的初步观察时使用

count为总数mean为算数平均数std为标准差min为最小值25%, 50%和75%是对应的四分位数max为最大值

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3.5、唯一值和值计数
在Series中,通过unique函数可以获取不重复的数组。通过values_counts方法可统计每个值出现的次数。
注意:对于DataFrame的列而言,unique函数和value_counts方法同样适用
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四、层次化索引
4.1、层次化索引简介
层次化索引就是轴上有多个级别索引
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4.2、重排分级顺序
通过swaplevel方法可以对层次化索引进行重排。
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4.3、汇总统计
在对层次化索引的pandas数据进行汇总统计时,可以通过level参数指定在某层次上进行汇总统计
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五、 pandas可视化
5.1、线形图
Pandas库中的Series和DataFrame中都会有绘制各类图表的plot方法, 默认情况绘制的是线形图。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库
%matplotlib inline
注意: %matplotlib inline为魔法函数,使用该函数绘制的图片会直接显示在Notebook中。
创建一个Series对象
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创 建 DataFrame数据。
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5.2、柱状图
柱状图常描绘各类别之间的关系
通过pandas绘制柱状图,只需要在plot函数中加入kind=‘bar’,如果类别较多,可绘制水平柱状图(kind=‘barh’)
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设置plot函数的stacked参数,可以绘制堆积柱状图。
说明:plot函数的alpha参数可设置颜色透明度。
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5.3、直方图和密度图
直方图用于频率分布,y轴可为数值或 者比率。直方图在统计分析中是经常使 用的,绘制数据的直方图,可以看出其 大概分布规律。
通过hist方法绘制直方图
注意:通过设置grid参数可在图表中添加网格 ;bins参数是将值分为多少段,默认为10。
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核密度估计(Kernel Density Estimate,KDE)是对真实密度的 估计,其过程是将数据的分布近似为一组核(如正态分布)。
通 过plot函数的kind=‘kde’可进行绘制。
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5.4、散点图
散点图主要用来表现数据之间的规律。
绘制散点图,kind='scatter'
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小总结:
1、plot方法默认情况,绘制的是线形图;
2、增加参数kind=’bar’或kind=’barh’绘制柱状图或水平柱状图,设置plot的stacked参数可以绘制堆积柱状图;
3、当kind=’kde’可以绘制KDE图,即密度图;
4、当kind=’scatter’可以绘制散点图;
5、还有一个特殊的直方图,使用的是hist方法。

六、综合示例—小费数据集
数据分析的流程通常情况下分为5步。
(1)收集数据。在这一步中,需要对收集的数据有一定的认知,对各字段的 含义和背景知识都要有着足够的理解。
(2)定义问题。根据各自的行业和业务知识,对数据定义多个待解决的问题 。
(3)数据清洗与整理。由于各种问题,获取的数据不够“干净” ,需通过各 种手段对数据进行清洗与整理,以便得到准确的分析结果。
(4)数据探索。通过可视化等手段,对数据进行分析和探索,得出结论。
(5)数据展示。这部分用于输出,或撰写数据分析报告、或汇报给上级、或 绘制PPT
举例:
小费数据集来源于Python第三方库seaborn(用于绘图)中自带 的数据,加载该数据集
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注意:head函数会返回前5条数据,也可指定返回数据行数。
1、数据来源:
该小费数据为餐饮行业收集的数据。total_bill列为消费总金额; tip列为小费金额;sex列为顾客性别;smoker列为顾客是否抽 烟;day列为小费的星期;time列为聚餐的时间段;size列为聚 餐人数。
2、定义问题
小费金额与消费总 金额是否存在相关性?性别、是否吸烟、星期几、中/晚餐、聚 餐人数和小费金额是否有一定的关联?小费金额占消费总金额的 百分比服从正态分布?
3、数据清洗
首先对数据进行简单描述,看是否有缺失值或者异常值以及通过打印数据的info信息可以看出每列数据的类型 和缺失值
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4、数据探索
分析小费金额和消费总金额是否有关联?
首先对小费金额与消费总金额进行分析,看看它们之间是否有关 联,通过下面代码绘制散点图。
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通过上图可以看出,小费金额与消费总金额存在着正相关的关系 ,即小费的金额越多,给的消费也就越多。
分析性别是否和小费金额有一定的关联?
我们再来看看性别不一样是否影响小费的金额。这里使用柱状图 ,通过布尔选择男女性别,对小费数据进行平均后绘制柱状图
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从柱状图中可以看出,女性小费金额少于男性小费金额。
分析日期(星期)是否和小费金额有一定的关联?
日期与小费的关 系,由于观察数据时只看到了前5行数据,通过unique函数看下 日期的唯一值有哪些。
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从柱状图中可以看出,周六、周日的小费比周四、周五 的小费高。
分析聚餐人数是否和小费金额有一定的关联?
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从柱状图中可以看出,聚餐人数越多,小费金额越高

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