PythonforResearch | 2_数据处理

创建日期： 20200805 15:20 上次修改： 20200805 19:27 Python 版本： Python 3.7

项目介绍：一直想写一份适合经济学等社科背景、学术科研向的 Python 教程。因为学经济学的多少会对 Stata 有所了解，有一些写代码命令的经历，这份教程应该：

• 简洁好理解，花最少的时间了解 Python 的核心用法；
• 实用易操作，最好是能够看完上手即用。

在构思了一段时间之后，偶然发现 Ties de Kok 的 Get started with Python for research tutorial项目已经搭建出了我想要的框架。于是打算在这个项目的基础上进行完善，首先将其主要内容“汉化”成中文，之后对用法进行扩充、加入典型用法和案例。

“原作者简介：Ties de Kok (Personal Website)为华盛顿大学福斯特商学院的助理教授，他专注于将计算机科学与实证会计研究相结合，研究兴趣是财务会计、资本市场、计算机科学、自然语言处理和经验管理会计。 ”

本部分基于 PyCon 2015 tutorial/talk by Brandon Rhodes，如果想了解更多，建议观看：

https://www.youtube.com/watch?v=5JnMutdy6Fw https://github.com/brandon-rhodes/pycon-pandas-tutorial

导入 Pandas 库

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import pandas as pd
import numpy as np

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import os
from os.path import join

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# 定义路径
data_path = join(os.getcwd(), 'data')

创建 dataframe

导入本地数据

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df_auto = pd.read_csv(join(data_path, 'auto_df.csv'), sep=';', index_col='Unnamed: 0')

创建并传入数据

可以传入多种类型的数据到 pd.DataFrame()：

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d = {'col1': [1,2,3,4], 'col2': [5,6,7,8]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

	col1	col2
0	1	5
1	2	6
2	3	7
3	4	8

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d = [(1, 2 ,3 ,4), (5, 6, 7, 8)]
df = pd.DataFrame(data=d)
df

	0	1	2	3
0	1	2	3	4
1	5	6	7	8

由字典创建

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d = {'row1': [1,2,3,4], 'row2': [5,6,7,8]}
df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')
df

	0	1	2	3
row1	1	2	3	4
row2	5	6	7	8

也可以直接传入字典：

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df = pd.DataFrame.from_dict({'row1': [1,2,3,4], 'row2': [5,6,7,8]}, orient='index')
df

	0	1	2	3
row1	1	2	3	4
row2	5	6	7	8

操作 dataframe

添加列（Add columns）

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df['col5'] = [10, 10]
df

	0	1	2	3	col5
row1	1	2	3	4	10
row2	5	6	7	8	10

添加行（Add row）

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df.loc['row3'] = [11, 12, 13, 14, 15]
df

	0	1	2	3	col5
row1	1	2	3	4	10
row2	5	6	7	8	10
row3	11	12	13	14	15

转置（Inverse dataframe）

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df.T

	row1	row2	row3
0	1	5	11
1	2	6	12
2	3	7	13
3	4	8	14
col5	10	10	15

删除列（Remove columns）

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df = df.drop('col5', axis=1) # axis =1 : column
df

	0	1	2	3
row1	1	2	3	4
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

删除行（Remove row）

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df = df.drop('row1', axis=0)
df

	0	1	2	3
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

设置索引（Set index）

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df

	0	1	2	3
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

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df.set_index(0)

	1	2	3
0
5	6	7	8
11	12	13	14

提示：Pandas 允许多索引，这在数据分析中非常实用。

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df.set_index(0, append=True)

		1	2	3
	0
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

重置索引（Reset index）

使用reset_index()将索引（index）转化为常规的列（regular column）。

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df.reset_index()

	index	0	1	2	3
0	row2	5	6	7	8
1	row3	11	12	13	14

重命名列（Rename columns）

可以直接操作df.columns或使用df.rename()：

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df.columns = ['col1','col2','col3','col4']
df

	col1	col2	col3	col4
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

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df.rename(columns={'col1' : 'column1', 'col2' : 'column2'})

	column1	column2	col3	col4
row2	5	6	7	8
row3	11	12	13	14

使用df.rename()是复制后修改，不会对原来的 df 覆盖。要对原来的 df 进行覆盖，需要使用inplace=True选项。

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df = df.rename(columns={'col1' : 'column1', 'col2' : 'column2'})
#or
df.rename(columns={'col1' : 'column1', 'col2' : 'column2'}, inplace=True)

预览 dataframe

全部

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df_auto # 只显示首部和尾部

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
0	AMC Concord	4099	22	3.0	2.5	11	2930	186	40	121	3.58	Domestic
1	AMC Pacer	4749	17	3.0	3.0	11	3350	173	40	258	2.53	Domestic
2	AMC Spirit	3799	22	NaN	3.0	12	2640	168	35	121	3.08	Domestic
3	Buick Century	4816	20	3.0	4.5	16	3250	196	40	196	2.93	Domestic
4	Buick Electra	7827	15	4.0	4.0	20	4080	222	43	350	2.41	Domestic
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
69	VW Dasher	7140	23	4.0	2.5	12	2160	172	36	97	3.74	Foreign
70	VW Diesel	5397	41	5.0	3.0	15	2040	155	35	90	3.78	Foreign
71	VW Rabbit	4697	25	4.0	3.0	15	1930	155	35	89	3.78	Foreign
72	VW Scirocco	6850	25	4.0	2.0	16	1990	156	36	97	3.78	Foreign
73	Volvo 260	11995	17	5.0	2.5	14	3170	193	37	163	2.98	Foreign

74 rows × 12 columns

首部和尾部

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df_auto.head(3) # 首部3条数据

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
0	AMC Concord	4099	22	3.0	2.5	11	2930	186	40	121	3.58	Domestic
1	AMC Pacer	4749	17	3.0	3.0	11	3350	173	40	258	2.53	Domestic
2	AMC Spirit	3799	22	NaN	3.0	12	2640	168	35	121	3.08	Domestic

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df_auto.tail(5) # 尾部5条数据

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
69	VW Dasher	7140	23	4.0	2.5	12	2160	172	36	97	3.74	Foreign
70	VW Diesel	5397	41	5.0	3.0	15	2040	155	35	90	3.78	Foreign
71	VW Rabbit	4697	25	4.0	3.0	15	1930	155	35	89	3.78	Foreign
72	VW Scirocco	6850	25	4.0	2.0	16	1990	156	36	97	3.78	Foreign
73	Volvo 260	11995	17	5.0	2.5	14	3170	193	37	163	2.98	Foreign

随机 X 部分

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X = 5
df_auto.sample(X)

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
13	Chev. Chevette	3299	29	3.0	2.5	9	2110	163	34	231	2.93	Domestic
18	Chev. Nova	3955	19	3.0	3.5	13	3430	197	43	250	2.56	Domestic
23	Ford Fiesta	4389	28	4.0	1.5	9	1800	147	33	98	3.15	Domestic
2	AMC Spirit	3799	22	NaN	3.0	12	2640	168	35	121	3.08	Domestic
4	Buick Electra	7827	15	4.0	4.0	20	4080	222	43	350	2.41	Domestic

通过行名选取行

**注意：**下面返回的是 Pandas 的 Series 对象，这与 Pandas 的 Dataframe 对象不同！

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df_auto['make'].head(3)

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0    AMC Concord
1      AMC Pacer
2     AMC Spirit
Name: make, dtype: object

如果列名没有空格，则还可以在列名后使用点号(.)：

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df_auto.make.head(3)

代码语言：javascript复制

0    AMC Concord
1      AMC Pacer
2     AMC Spirit
Name: make, dtype: object

使用双引号，选择多列：

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df_auto[['make', 'price', 'mpg']].head(10)

	make	price	mpg
0	AMC Concord	4099	22
1	AMC Pacer	4749	17
2	AMC Spirit	3799	22
3	Buick Century	4816	20
4	Buick Electra	7827	15
5	Buick LeSabre	5788	18
6	Buick Opel	4453	26
7	Buick Regal	5189	20
8	Buick Riviera	10372	16
9	Buick Skylark	4082	19

通过索引值选取行

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df = df_auto[['make', 'price', 'mpg', 'trunk', 'headroom']].set_index('make')

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df.loc['Buick Riviera']

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price       10372.0
mpg            16.0
trunk          17.0
headroom        3.5
Name: Buick Riviera, dtype: float64

注意：返回一个 pandas.Series 对象而不是 pandas.Dataframe 对象。

通过索引位置选取行

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df.iloc[2:5] # index location

	price	mpg	trunk	headroom
make
AMC Spirit	3799	22	12	3.0
Buick Century	4816	20	16	4.5
Buick Electra	7827	15	20	4.0

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df.iloc[2:5, 1:3]

	mpg	trunk
make
AMC Spirit	22	12
Buick Century	20	16
Buick Electra	15	20

条件选择

条件选择背后的逻辑：

1. 使用 df[condition] 来请求 Pandas 过滤数据框
2. conditon是每行的True或者False值序列（因此condition的长度必须和 dataframe 行的长度相同）
3. 在 Pandas 中，只需在整个列上编写一个布尔表达式，就可以为每一行生成 True 或 False 值
4. Pandas 仅会显示行为True的值。

举例来说：

df_auto['price'] < 3800 会每行依次判断 df_auto['price']，之后会返回条件为True 或者 False:

0 False 1 False 2 True 3 False 4 False 5 False 将条件放入方括号中 df_auto[ df_auto['price'] < 3800 ]， Pandas 首先会生成值为 True / False的序列，之后仅显示为True的行所对应的值。

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df_auto[ df_auto['price'] < 3800 ]

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
2	AMC Spirit	3799	22	NaN	3.0	12	2640	168	35	121	3.08	Domestic
13	Chev. Chevette	3299	29	3.0	2.5	9	2110	163	34	231	2.93	Domestic
17	Chev. Monza	3667	24	2.0	2.0	7	2750	179	40	151	2.73	Domestic
33	Merc. Zephyr	3291	20	3.0	3.5	17	2830	195	43	140	3.08	Domestic
65	Subaru	3798	35	5.0	2.5	11	2050	164	36	97	3.81	Foreign
67	Toyota Corolla	3748	31	5.0	3.0	9	2200	165	35	97	3.21	Foreign

也可以通过链接布尔表达式来组合多个条件：

• 且: &
• 或: |

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df_auto[(df_auto['price'] < 3800) & (df_auto['foreign'] == 'Foreign')]

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
65	Subaru	3798	35	5.0	2.5	11	2050	164	36	97	3.81	Foreign
67	Toyota Corolla	3748	31	5.0	3.0	9	2200	165	35	97	3.21	Foreign

注意：如果我们不分配上述所有新 dataframe，则上述所有操作均会返回这些新 dataframe。如果我们要将其保留为单独的 dataframe，则必须像这样分配它：

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df_auto_small = df_auto[(df_auto.price < 3800) & (df_auto.foreign == 'Foreign')]
df_auto_small

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
65	Subaru	3798	35	5.0	2.5	11	2050	164	36	97	3.81	Foreign
67	Toyota Corolla	3748	31	5.0	3.0	9	2200	165	35	97	3.21	Foreign

dataframe 排序

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df_auto.sort_values(by=['headroom', 'trunk'], inplace=True) # df.sort_value()
df_auto.head()

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
55	Datsun 200	6229	23	4.0	1.5	6	2370	170	35	119	3.89	Foreign
47	Pont. Firebird	4934	18	1.0	1.5	7	3470	198	42	231	3.08	Domestic
44	Plym. Sapporo	6486	26	NaN	1.5	8	2520	182	38	119	3.54	Domestic
23	Ford Fiesta	4389	28	4.0	1.5	9	1800	147	33	98	3.15	Domestic
17	Chev. Monza	3667	24	2.0	2.0	7	2750	179	40	151	2.73	Domestic

处理数据类型

当前数据类型

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df_auto.dtypes

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make             object
price             int64
mpg               int64
rep78           float64
headroom        float64
trunk             int64
weight            int64
length            int64
turn              int64
displacement      int64
gear_ratio      float64
foreign          object
dtype: object

转换数据类型

我们可以通过两种方式转换列的数据类型：

1. 循环遍历值并分别转换；
2. 使用内置的 Pandas 函数一次性转换列。

分别转换值

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df_auto['length'].apply(lambda x: str(x)).dtypes # apply()   lambda function

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dtype('O')

注意: 'O' 表示 'object'

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df_auto['length'].apply(lambda x: int(x)).dtypes

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dtype('int64')

直接转换列

如果想将列转化为string，建议使用.astype(str):

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df_auto['length'].astype(str).dtypes

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dtype('O')

如果想将列转化为numeric，建议使用df.to_numeric():

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pd.to_numeric(df_auto['length']).dtypes

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dtype('int64')

处理缺失值

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html

添加缺失值

将缺失值定义为np.nan：

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df_auto.loc['UvT_Car'] = [np.nan for x in range(0,len(df_auto.columns))]
df_auto.loc['UvT_Bike'] = [np.nan for x in range(0,len(df_auto.columns))]

代码语言：javascript复制

df_auto.loc[['UvT_Car', 'UvT_Bike']]

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
UvT_Car	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
UvT_Bike	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

选择缺失或非缺失值

始终使用pd.isnull() 或pd.notnull() 最为可靠,df_auto.make == np.nan 有时无法取得正确的结果。

代码语言：javascript复制

df_auto[pd.isnull(df_auto.make)]

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
UvT_Car	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
UvT_Bike	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

代码语言：javascript复制

df_auto[pd.notnull(df_auto.make)].head()

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
55	Datsun 200	6229.0	23.0	4.0	1.5	6.0	2370.0	170.0	35.0	119.0	3.89	Foreign
47	Pont. Firebird	4934.0	18.0	1.0	1.5	7.0	3470.0	198.0	42.0	231.0	3.08	Domestic
44	Plym. Sapporo	6486.0	26.0	NaN	1.5	8.0	2520.0	182.0	38.0	119.0	3.54	Domestic
23	Ford Fiesta	4389.0	28.0	4.0	1.5	9.0	1800.0	147.0	33.0	98.0	3.15	Domestic
17	Chev. Monza	3667.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	40.0	151.0	2.73	Domestic

填补缺失值

使用fillna()填补缺失值：

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df = df_auto.fillna('Missing')
df.loc[['UvT_Car', 'UvT_Bike']]

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign
UvT_Car	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing
UvT_Bike	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing	Missing

删除含缺失值的行

使用.dropna()删除缺失值：

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df_auto['make'].tail(3)

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45          Plym. Volare
UvT_Car              NaN
UvT_Bike             NaN
Name: make, dtype: object

代码语言：javascript复制

df = df_auto.dropna(axis=0)
df['make'].tail(3)

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36       Olds Cutlass
22    Dodge St. Regis
45       Plym. Volare
Name: make, dtype: object

处理 dataframe

合并列（Combine columns）生成新的一列

代码语言：javascript复制

df_auto['price_trunk_ratio'] = df_auto.price / df_auto.trunk
df_auto[['price', 'trunk', 'price_trunk_ratio']].head()

	price	trunk	price_trunk_ratio
55	6229.0	6.0	1038.166667
47	4934.0	7.0	704.857143
44	6486.0	8.0	810.750000
23	4389.0	9.0	487.666667
17	3667.0	7.0	523.857143

通过遍历（iterate）每行数据框来生成新列

提出问题：如果是国外车(Foreign)，将价格（Price）乘以 1.5。

法一：使用apply()函数和lambda

代码语言：javascript复制

logic = lambda x: x.price*1.5 if x.foreign == 'Foreign' else x.price
df_auto['new_price'] = df_auto.apply(logic, axis=1)
df_auto[['make', 'price', 'foreign', 'new_price']].head()

	make	price	foreign	new_price
55	Datsun 200	6229.0	Foreign	9343.5
47	Pont. Firebird	4934.0	Domestic	4934.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	Domestic	6486.0
23	Ford Fiesta	4389.0	Domestic	4389.0
17	Chev. Monza	3667.0	Domestic	3667.0

法二：使用apply()和函数

在上面的示例中，我们使用匿名 lambda 函数。 对于更复杂的处理，可以使用已定义的函数并在.apply()中调用它。 比较建议这种方式，因为最灵活并且更易于阅读。

代码语言：javascript复制

def new_price_function(x):
    if x.foreign == 'Foreign':
        return x.price * 1.5
    else:
        return x.price

代码语言：javascript复制

df_auto['new_price'] = df_auto.apply(new_price_function, axis=1) # axis =1: iterate over rows
df_auto[['make', 'price', 'foreign', 'new_price']].head()

	make	price	foreign	new_price
55	Datsun 200	6229.0	Foreign	9343.5
47	Pont. Firebird	4934.0	Domestic	4934.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	Domestic	6486.0
23	Ford Fiesta	4389.0	Domestic	4389.0
17	Chev. Monza	3667.0	Domestic	3667.0

法三：列表推导式

代码语言：javascript复制

df_auto['new_price'] = [p*1.5 if f == 'Foreign' else p for p, f in zip(df_auto.price, df_auto.foreign)]
df_auto[['price', 'foreign', 'new_price']].sample(5, random_state=1)

	price	foreign	new_price
58	8129.0	Foreign	12193.5
49	4723.0	Domestic	4723.0
41	4647.0	Domestic	4647.0
36	4733.0	Domestic	4733.0
40	10371.0	Domestic	10371.0

注意：random_state=1保证每次获取同样的随机数样本。

合并 dataframe

有三种方式合并 dataframe：

1. Merge
2. Join
3. Append

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# 数据准备
df_auto_p1 = df_auto[['make', 'price', 'mpg']]
df_auto_p2 = df_auto[['make', 'headroom', 'trunk']]

代码语言：javascript复制

df_auto_p1.head(3)

	make	price	mpg
55	Datsun 200	6229.0	23.0
47	Pont. Firebird	4934.0	18.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	26.0

代码语言：javascript复制

df_auto_p2.head(3)

	make	headroom	trunk
55	Datsun 200	1.5	6.0
47	Pont. Firebird	1.5	7.0
44	Plym. Sapporo	1.5	8.0

Merge 数据集

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.merge.html

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merged_auto = pd.merge(df_auto_p1, df_auto_p2, how='left', on='make')
merged_auto.head(3)

	make	price	mpg	headroom	trunk
0	Datsun 200	6229.0	23.0	1.5	6.0
1	Pont. Firebird	4934.0	18.0	1.5	7.0
2	Plym. Sapporo	6486.0	26.0	1.5	8.0

在索引上 Join 数据集

两个 dataframe 都必须具有与索引相同的列集（column set）

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df_auto_p1.set_index('make', inplace=True)
df_auto_p2.set_index('make', inplace=True)

Append

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#concatenating-objects

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df_auto_i1 = df_auto.iloc[0:3]
df_auto_i2 = df_auto.iloc[3:6]

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df_auto_i1

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign	price_trunk_ratio	new_price
55	Datsun 200	6229.0	23.0	4.0	1.5	6.0	2370.0	170.0	35.0	119.0	3.89	Foreign	1038.166667	9343.5
47	Pont. Firebird	4934.0	18.0	1.0	1.5	7.0	3470.0	198.0	42.0	231.0	3.08	Domestic	704.857143	4934.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	26.0	NaN	1.5	8.0	2520.0	182.0	38.0	119.0	3.54	Domestic	810.750000	6486.0

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df_auto_i2

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign	price_trunk_ratio	new_price
23	Ford Fiesta	4389.0	28.0	4.0	1.5	9.0	1800.0	147.0	33.0	98.0	3.15	Domestic	487.666667	4389.0
17	Chev. Monza	3667.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	40.0	151.0	2.73	Domestic	523.857143	3667.0
51	Pont. Sunbird	4172.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2690.0	179.0	41.0	151.0	2.73	Domestic	596.000000	4172.0

使用concat()函数:

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pd.concat([df_auto_i1, df_auto_i2])

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign	price_trunk_ratio	new_price
55	Datsun 200	6229.0	23.0	4.0	1.5	6.0	2370.0	170.0	35.0	119.0	3.89	Foreign	1038.166667	9343.5
47	Pont. Firebird	4934.0	18.0	1.0	1.5	7.0	3470.0	198.0	42.0	231.0	3.08	Domestic	704.857143	4934.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	26.0	NaN	1.5	8.0	2520.0	182.0	38.0	119.0	3.54	Domestic	810.750000	6486.0
23	Ford Fiesta	4389.0	28.0	4.0	1.5	9.0	1800.0	147.0	33.0	98.0	3.15	Domestic	487.666667	4389.0
17	Chev. Monza	3667.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	40.0	151.0	2.73	Domestic	523.857143	3667.0
51	Pont. Sunbird	4172.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2690.0	179.0	41.0	151.0	2.73	Domestic	596.000000	4172.0

使用append()函数:

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df_auto_i1.append(df_auto_i2)

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign	price_trunk_ratio	new_price
55	Datsun 200	6229.0	23.0	4.0	1.5	6.0	2370.0	170.0	35.0	119.0	3.89	Foreign	1038.166667	9343.5
47	Pont. Firebird	4934.0	18.0	1.0	1.5	7.0	3470.0	198.0	42.0	231.0	3.08	Domestic	704.857143	4934.0
44	Plym. Sapporo	6486.0	26.0	NaN	1.5	8.0	2520.0	182.0	38.0	119.0	3.54	Domestic	810.750000	6486.0
23	Ford Fiesta	4389.0	28.0	4.0	1.5	9.0	1800.0	147.0	33.0	98.0	3.15	Domestic	487.666667	4389.0
17	Chev. Monza	3667.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	40.0	151.0	2.73	Domestic	523.857143	3667.0
51	Pont. Sunbird	4172.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2690.0	179.0	41.0	151.0	2.73	Domestic	596.000000	4172.0

分组操作（Group-by operations）

使用.groupby()实现组内操作，处理流程如下：

1. Split: 根据某些条件将数据分为几组
2. Apply: 分别对每个组应用函数
3. Combine: 将结果组合到数据结构中

参阅:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html

通过创建 group 对象拆分 dataframe

步骤 1：创建一个组对象，该对象指定我们要创建的组。

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col_list = ['price', 'mpg', 'headroom', 'trunk', 'weight', 'length']
grouped = df_auto[col_list   ['foreign']].groupby(['foreign'])

应用示例 1：计算均值摘要统计量

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grouped.mean()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	6072.423077	19.826923	3.153846	14.750000	3317.115385	196.134615
Foreign	6384.681818	24.772727	2.613636	11.409091	2315.909091	168.545455

应用示例 2：检索特定组

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grouped.get_group('Domestic').head()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length	foreign
47	4934.0	18.0	1.5	7.0	3470.0	198.0	Domestic
44	6486.0	26.0	1.5	8.0	2520.0	182.0	Domestic
23	4389.0	28.0	1.5	9.0	1800.0	147.0	Domestic
17	3667.0	24.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	Domestic
51	4172.0	24.0	2.0	7.0	2690.0	179.0	Domestic

应用示例 3：遍历group对象中的组

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for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group.head())

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Domestic
     price   mpg  headroom  trunk  weight  length   foreign
47  4934.0  18.0       1.5    7.0  3470.0   198.0  Domestic
44  6486.0  26.0       1.5    8.0  2520.0   182.0  Domestic
23  4389.0  28.0       1.5    9.0  1800.0   147.0  Domestic
17  3667.0  24.0       2.0    7.0  2750.0   179.0  Domestic
51  4172.0  24.0       2.0    7.0  2690.0   179.0  Domestic
Foreign
     price   mpg  headroom  trunk  weight  length  foreign
55  6229.0  23.0       1.5    6.0  2370.0   170.0  Foreign
56  4589.0  35.0       2.0    8.0  2020.0   165.0  Foreign
68  5719.0  18.0       2.0   11.0  2670.0   175.0  Foreign
72  6850.0  25.0       2.0   16.0  1990.0   156.0  Foreign
61  4499.0  28.0       2.5    5.0  1760.0   149.0  Foreign

在group对象中应用.apply()函数：

在.apply（）中使用lambda是迭代数据子集的好方法。 例如，假设我们要获得每个trunk尺寸类别中最便宜的汽车：

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df_auto.groupby('trunk').apply(lambda df: df.sort_values('price').iloc[0]).head()

	make	price	mpg	rep78	headroom	trunk	weight	length	turn	displacement	gear_ratio	foreign	price_trunk_ratio	new_price
trunk
5.0	Honda Civic	4499.0	28.0	4.0	2.5	5.0	1760.0	149.0	34.0	91.0	3.30	Foreign	899.800000	6748.5
6.0	Datsun 200	6229.0	23.0	4.0	1.5	6.0	2370.0	170.0	35.0	119.0	3.89	Foreign	1038.166667	9343.5
7.0	Chev. Monza	3667.0	24.0	2.0	2.0	7.0	2750.0	179.0	40.0	151.0	2.73	Domestic	523.857143	3667.0
8.0	Dodge Colt	3984.0	30.0	5.0	2.0	8.0	2120.0	163.0	35.0	98.0	3.54	Domestic	498.000000	3984.0
9.0	Chev. Chevette	3299.0	29.0	3.0	2.5	9.0	2110.0	163.0	34.0	231.0	2.93	Domestic	366.555556	3299.0

将 groupby 对象聚合到新 dataframe

如果要将每个组汇总到新数据框中的一行，则可以使用以下两个示例中的许多选项：

grouped.sum() 和 gropued.mean()

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grouped.sum()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	315766.0	1031.0	164.0	767.0	172490.0	10199.0
Foreign	140463.0	545.0	57.5	251.0	50950.0	3708.0

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grouped.mean()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	6072.423077	19.826923	3.153846	14.750000	3317.115385	196.134615
Foreign	6384.681818	24.772727	2.613636	11.409091	2315.909091	168.545455

grouped.count() 和 gropued.size()

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grouped.count()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	52	52	52	52	52	52
Foreign	22	22	22	22	22	22

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grouped.size()

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foreign
Domestic    52
Foreign     22
dtype: int64

grouped.first() 和 gropued.last()

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grouped.first()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	4934.0	18.0	1.5	7.0	3470.0	198.0
Foreign	6229.0	23.0	1.5	6.0	2370.0	170.0

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grouped.last()

	price	mpg	headroom	trunk	weight	length
foreign
Domestic	4060.0	18.0	5.0	16.0	3330.0	201.0
Foreign	12990.0	14.0	3.5	14.0	3420.0	192.0

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grouped.agg({'price' : 'first', 'mpg' : ['mean', 'median'], 'trunk' : ['mean', (lambda x: 100 * np.mean(x))]})

	price	mpg		trunk
	first	mean	median	mean	<lambda_0>
foreign
Domestic	4934.0	19.826923	19.0	14.750000	1475.000000
Foreign	6229.0	24.772727	24.5	11.409091	1140.909091

.groupby更多的操作可以参阅： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html

重塑和数据透视表

创建演示数据

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tuples = [('bar', 'one',   1, 2),
          ('bar', 'two',   3, 4),
          ('bar', 'three', 5, 6),
          ('baz', 'one',   1, 2),
          ('baz', 'two',   3, 4),
          ('baz', 'three', 5, 6),
          ('foo', 'one',   1, 2),
          ('foo', 'two',   3, 4),
          ('foo', 'three', 5, 6)
         ]
df = pd.DataFrame(tuples)
df.columns = ['first', 'second', 'A', 'B']

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df

	first	second	A	B
0	bar	one	1	2
1	bar	two	3	4
2	bar	three	5	6
3	baz	one	1	2
4	baz	two	3	4
5	baz	three	5	6
6	foo	one	1	2
7	foo	two	3	4
8	foo	three	5	6

示例 1：创建透视表（Create a pivot table）

使用pivot()函数： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reshaping.html#reshaping-by-pivoting-dataframe-objects

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df.pivot(index='first', columns='second', values='A')

second	one	three	two
first
bar	1	5	3
baz	1	5	3
foo	1	5	3

使用 pd.pivot_table() 函数: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.pivot_table.html

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pd.pivot_table(df, values=['A', 'B'], index='first', columns='second')

	A			B
second	one	three	two	one	three	two
first
bar	1	5	3	2	6	4
baz	1	5	3	2	6	4
foo	1	5	3	2	6	4

说明 1：以上内容说明了 Pandas 本质上具有两个索引：通常的“row index”和“column index”。 说明 2：Pandas 还具有一个称为pandas.melt（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.melt.html)

示例 2：堆叠与去堆叠（Stack and Unstack）

Stack和Unstack是高级操作符，用于基于多级索引来重塑数据框。

• Stack --> 向下移动数据
• Unstack --> 向上移动数据

Stack

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pivot_df = pd.pivot_table(df, values=['A', 'B'], index='first', columns='second')
pivot_df

	A			B
second	one	three	two	one	three	two
first
bar	1	5	3	2	6	4
baz	1	5	3	2	6	4
foo	1	5	3	2	6	4

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pivot_df.stack(level=['second'])

		A	B
first	second
bar	one	1	2
	three	5	6
	two	3	4
baz	one	1	2
	three	5	6
	two	3	4
foo	one	1	2
	three	5	6
	two	3	4

注意：我们也可以只使用pivot_df.stack()，因为它将默认选择索引的“last”级别。

Unstack

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df.set_index(['first', 'second'], inplace=True)

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df

		A	B
first	second
bar	one	1	2
	two	3	4
	three	5	6
baz	one	1	2
	two	3	4
	three	5	6
foo	one	1	2
	two	3	4
	three	5	6

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df.unstack(level=['first'])

	A			B
first	bar	baz	foo	bar	baz	foo
second
one	1	1	1	2	2	2
three	5	5	5	6	6	6
two	3	3	3	4	4	4

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df.unstack(level=['second'])

	A			B
second	one	three	two	one	three	two
first
bar	1	5	3	2	6	4
baz	1	5	3	2	6	4
foo	1	5	3	2	6	4

处理日期数据

Pandas 具有很多内置功能来处理时间序列数据 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html

文档概览：

Class	Remarks	How to create:
Timestamp	Represents a single time stamp	to_datetime, Timestamp
DatetimeIndex	Index of Timestamp	to_datetime, date_range, DatetimeIndex
Period	Represents a single time span	Period
PeriodIndex	Index of Period	period_range, PeriodIndex

生成日期范围

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date_index = pd.date_range('1/1/2011', periods=len(df_auto.index), freq='D')
date_index[0:5]

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DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03', '2011-01-04',
               '2011-01-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

便于解释，在df_auto中添加日期：

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df_ad = df_auto.copy()[['make', 'price']]
df_ad['date'] = date_index

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df_ad.head()

	make	price	date
55	Datsun 200	6229.0	2011-01-01
47	Pont. Firebird	4934.0	2011-01-02
44	Plym. Sapporo	6486.0	2011-01-03
23	Ford Fiesta	4389.0	2011-01-04
17	Chev. Monza	3667.0	2011-01-05

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df_ad.dtypes

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make             object
price           float64
date     datetime64[ns]
dtype: object

将 str 列转为 date 列

从外部导入数据的时候，会将日期数据识别成字符型。

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df_ad['date'] = df_ad['date'].astype(str)
df_ad['date'].dtypes

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dtype('O')

我们现在无法对该列执行任何日期时间操作，因为它的数据类型错误！

幸运的是，我们可以这样修复它：

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pd.to_datetime(df_ad['date']).dtypes

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dtype('<M8[ns]')

或者：

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df_ad['date'] = df_ad['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))

选择特定范围内的观察值

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pd.Timestamp('2011-02-01')

代码语言：javascript复制

Timestamp('2011-02-01 00:00:00')

代码语言：javascript复制

pd.to_datetime('01-02-2011', format='%d-%m-%Y')

代码语言：javascript复制

Timestamp('2011-02-01 00:00:00')

提示：通常最好明确包含格式，以避免意外行为。

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df_ad[df_ad.date > pd.to_datetime('07-03-2011', format='%d-%m-%Y')]

	make	price	date
37	Olds Delta 88	4890.0	2011-03-08
46	Pont. Catalina	5798.0	2011-03-09
5	Buick LeSabre	5788.0	2011-03-10
38	Olds Omega	4181.0	2011-03-11
3	Buick Century	4816.0	2011-03-12
36	Olds Cutlass	4733.0	2011-03-13
22	Dodge St. Regis	6342.0	2011-03-14
45	Plym. Volare	4060.0	2011-03-15
UvT_Car	NaN	NaN	2011-03-16
UvT_Bike	NaN	NaN	2011-03-17

我们也可以使用 Pandas 的.isin()代替date_range对象。

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df_ad[df_ad.date.isin(pd.date_range('2/20/2011', '3/11/2011', freq='D'))]

	make	price	date
11	Cad. Eldorado	14500.0	2011-02-20
29	Merc. Cougar	5379.0	2011-02-21
8	Buick Riviera	10372.0	2011-02-22
15	Chev. Malibu	4504.0	2011-02-23
33	Merc. Zephyr	3291.0	2011-02-24
40	Olds Toronado	10371.0	2011-02-25
49	Pont. Le Mans	4723.0	2011-02-26
25	Linc. Continental	11497.0	2011-02-27
30	Merc. Marquis	6165.0	2011-02-28
20	Dodge Diplomat	4010.0	2011-03-01
21	Dodge Magnum	5886.0	2011-03-02
43	Plym. Horizon	4482.0	2011-03-03
4	Buick Electra	7827.0	2011-03-04
10	Cad. Deville	11385.0	2011-03-05
14	Chev. Impala	5705.0	2011-03-06
34	Olds 98	8814.0	2011-03-07
37	Olds Delta 88	4890.0	2011-03-08
46	Pont. Catalina	5798.0	2011-03-09
5	Buick LeSabre	5788.0	2011-03-10
38	Olds Omega	4181.0	2011-03-11

提取日期的组成部分

可以从日期中提取day,month和year：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#time-date-components

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df_ad['day'] = df_ad['date'].apply(lambda x: x.day)
df_ad.head()

	make	price	date	day
55	Datsun 200	6229.0	2011-01-01	1
47	Pont. Firebird	4934.0	2011-01-02	2
44	Plym. Sapporo	6486.0	2011-01-03	3
23	Ford Fiesta	4389.0	2011-01-04	4
17	Chev. Monza	3667.0	2011-01-05	5

日期运算（Manipulate）

参阅：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#dateoffset-objects

代码语言：javascript复制

df_ad['new_date'] = df_ad.date.apply(lambda x: x   pd.DateOffset(years=1))
df_ad.head()

	make	price	date	day	new_date
55	Datsun 200	6229.0	2011-01-01	1	2012-01-01
47	Pont. Firebird	4934.0	2011-01-02	2	2012-01-02
44	Plym. Sapporo	6486.0	2011-01-03	3	2012-01-03
23	Ford Fiesta	4389.0	2011-01-04	4	2012-01-04
17	Chev. Monza	3667.0	2011-01-05	5	2012-01-05

grep 图像处理 html http

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