pandas使用教程

1、pandas簡介：

pandas是python+data+analysis的組合縮寫，是python中基於numpy和matplotlib的第三方數據分析庫，與後兩者共同構成了python數據分析的基礎工具包，享有數分三劍客之名。

2、pandas數據結構：

pandas核心數據結構有兩種，即一維的series和二維的dataframe，二者可以分別看做是在numpy一維數組和二維數組的基礎上增加了相應的標籤信息。正因如此，可以從兩個角度理解series和dataframe：

series和dataframe分別是一維和二維數組，因爲是數組，所以numpy中關於數組的用法基本可以直接應用到這兩個數據結構，包括數據創建、切片訪問、通函數、廣播機制等

series是帶標籤的一維數組，所以還可以看做是類字典結構：標籤是key，取值是value；而dataframe則可以看做是嵌套字典結構，其中列名是key，每一列的series是value。所以從這個角度講，pandas數據創建的一種靈活方式就是通過字典或者嵌套字典，同時也自然衍生出了適用於series和dataframe的類似字典訪問的接口，即通過loc索引訪問。

3、 數據讀寫：

pandas支持大部分的主流文件格式進行數據讀寫，常用格式及接口爲：

文本文件，主要包括csv和txt兩種等，相應接口爲read_csv()和to_csv()，分別用於讀寫數據

Excel文件，包括xls和xlsx兩種格式均得到支持，底層是調用了xlwt和xlrd進行excel文件操作，相應接口爲read_excel()和to_excel()

SQL文件，支持大部分主流關係型數據庫，例如MySQL，需要相應的數據庫模塊支持，相應接口爲read_sql()和to_sql()

此外，pandas還支持html、json等文件格式的讀寫操作。

4、數據訪問：

series和dataframe兼具numpy數組和字典的結構特性，所以數據訪問都是從這兩方面入手。同時，也支持bool索引進行數據訪問和篩選。

[ ]，這是一個非常便捷的訪問方式，不過需區分series和dataframe兩種數據結構理解：

series：既可以用標籤也可以用數字索引訪問單個元素，還可以用相應的切片訪問多個值，因爲只有一維信息，自然毫無懸念

dataframe：無法訪問單個元素，只能返回一列、多列或多行：單值或多值（多個列名組成的列表）訪問時按列進行查詢，單值訪問不存在列名歧義時還可直接用屬性符號" . "訪問。切片形式訪問時按行進行查詢，又區分數字切片和標籤切片兩種情況：當輸入數字索引切片時，類似於普通列表切片；當輸入標籤切片時，執行範圍查詢（即無需切片首末值存在於標籤列中），包含兩端標籤結果，無匹配行時返回爲空，但要求標籤切片類型與索引類型一致。例如，當標籤列類型（可通過df.index.dtype查看）爲時間類型時，若使用無法隱式轉換爲時間的字符串作爲索引切片，則引發報錯。

5、數據處理：

pandas最爲強大的功能當然是數據處理和分析，可獨立完成數據分析前的絕大部分數據預處理需求。簡單歸納來看，主要可分爲以下幾個方面：

數據清洗

數據處理中的清洗工作主要包括對空值、重複值和異常值的處理：

空值

判斷空值，isna或isnull，二者等價，用於判斷一個series或dataframe各元素值是否爲空的bool結果。需注意對空值的界定：即None或numpy.nan纔算空值，而空字符串、空列表等則不屬於空值；類似地，notna和notnull則用於判斷是否非空

填充空值，fillna，按一定策略對空值進行填充，如常數填充、向前/向後填充等，也可通過inplace參數確定是否本地更改

刪除空值，dropna，刪除存在空值的整行或整列，可通過axis設置，也包括inplace參數

重複值

檢測重複值，duplicated，檢測各行是否重複，返回一個行索引的bool結果，可通過keep參數設置保留第一行/最後一行/無保留，例如keep=first意味着在存在重複的多行時，首行被認爲是合法的而可以保留

刪除重複值，drop_duplicates，按行檢測並刪除重複的記錄，也可通過keep參數設置保留項。由於該方法默認是按行進行檢測，如果存在某個需要需要按列刪除，則可以先轉置再執行該方法

異常值，判斷異常值的標準依賴具體分析數據，所以這裏僅給出兩種處理異常值的可選方法

刪除，drop，接受參數在特定軸線執行刪除一條或多條記錄，可通過axis參數設置是按行刪除還是按列刪除

替換，replace，非常強大的功能，對series或dataframe中每個元素執行按條件替換操作，還可開啓正則表達式功能

數值計算

由於pandas是在numpy的基礎上實現的，所以numpy的常用數值計算操作在pandas中也適用：

通函數ufunc，即可以像操作標量一樣對series或dataframe中的所有元素執行同一操作，這與numpy的特性是一致的，例如前文提到的replace函數，本質上可算作是通函數。如下實現對數據表中逐元素求平方

廣播機制，即當維度或形狀不匹配時，會按一定條件廣播後計算。由於pandas是帶標籤的數組，所以在廣播過程中會自動按標籤匹配進行廣播，而非類似numpy那種純粹按順序進行廣播。例如，如下示例中執行一個dataframe和series相乘，雖然二者維度不等、大小不等、標籤順序也不一致，但仍能按標籤匹配得到預期結果

字符串向量化，即對於數據類型爲字符串格式的一列執行向量化的字符串操作，本質上是調用series.str屬性的系列接口，完成相應的字符串操作。尤爲強大的是，除了常用的字符串操作方法，str屬性接口中還集成了正則表達式的大部分功能，這使得pandas在處理字符串列時，兼具高效和強力。例如如下代碼可用於統計每個句子中單詞的個數

時間類型向量化操作，如字符串一樣，在pandas中另一個得到"優待"的數據類型是時間類型，正如字符串列可用str屬性調用字符串接口一樣，時間類型列可用dt屬性調用相應接口，這在處理時間類型時會十分有效。

數據轉換

pandas還提供了更爲強大的數據轉換方法

map，適用於series對

象，功能與python中的普通map函數類似，即對給定序列中的每個值執行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一個函數，也可以是一個字典

apply，既適用於series對象也適用於dataframe對象，但對二者處理的粒度是不一樣的：apply應用於series時是逐元素執行函數操作；apply應用於dataframe時是逐行或者逐列執行函數操作（通過axis參數設置對行還是對列，默認是行），僅接收函數作爲參數

applymap，僅適用於dataframe對象，且是對dataframe中的每個元素執行函數操作，從這個角度講，與replace類似，applymap可看作是dataframe對象的通函數。

合併與拼接

pandas中又一個重量級數據處理功能是對多個dataframe進行合併與拼接，對應SQL中兩個非常重要的操作：union和join。pandas完成這兩個功能主要依賴以下函數：

concat，與numpy中的concatenate類似，但功能更爲強大，可通過一個axis參數設置是橫向或者拼接，要求非拼接軸向標籤唯一（例如沿着行進行拼接時，要求每個df內部列名是唯一的，但兩個df間可以重複，畢竟有相同列纔有拼接的實際意義）

merge，完全類似於SQL中的join語法，僅支持橫向拼接，通過設置連接字段，實現對同一記錄的不同列信息連接，支持inner、left、right和outer4種連接方式，但只能實現SQL中的等值連接

join，語法和功能與merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口調用，也可以用dataframe對象接口調用，而join則只適用於dataframe對象接口

append，concat執行axis=0時的一個簡化接口，類似列表的append函數一樣

實際上，concat通過設置axis=1也可實現與merge類似的效果，二者的區別在於：merge允許連接字段重複，類似一對多或者多對一連接，此時將產生笛卡爾積結果；而concat則不允許重複，僅能一對一拼接。