正文
<转>pandas学习
提示：扫一扫查出行【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示
1.Pandas 基本介绍
Numpy 和 Pandas 有什么不同?
如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。
pandas基本功能和使用方法有哪些?
要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。
Series的 创建：
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1])print(s)
"""
0 1.0
1 3.0
2 6.0
3 NaN
4 44.0
5 1.0
dtype: float64
"""
Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。
DataFrame 的创建：
dates = pd.date_range('20160101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])print(df)
"""
a b c d
2016-01-01 -0.253065 -2.071051 -0.640515 0.613663
2016-01-02 -1.147178 1.532470 0.989255 -0.499761
2016-01-03 1.221656 -2.390171 1.862914 0.778070
2016-01-04 1.473877 -0.046419 0.610046 0.204672
2016-01-05 -1.584752 -0.700592 1.487264 -1.778293
2016-01-06 0.633675 -1.414157 -0.277066 -0.442545
"""
DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series组成的大字典。
我们可以根据每一个不同的索引来挑选数据, 比如挑选 b 的元素:
DataFrame 的一些简单运用
print(df['b'])"""
2016-01-01 -2.071051
2016-01-02 1.532470
2016-01-03 -2.390171
2016-01-04 -0.046419
2016-01-05 -0.700592
2016-01-06 -1.414157
Freq: D, Name: b, dtype: float64
"""
我们在创建一组没有给定行标签和列标签的数据 df1:
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))
print(df1)"""
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
"""
这样,他就会采取默认的从0开始 index. 还有一种生成 df 的方法, 如下 df2:
df2 = pd.DataFrame({'A' : 1.,
'B' : pd.Timestamp('20130102'),
'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
'F' : 'foo'})print(df2)"""
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
"""
这种方法能对每一列的数据进行特殊对待. 如果想要查看数据中的类型, 我们可以用 dtype 这个属性:
print(df2.dtypes)"""
df2.dtypes
A float64
B datetime64[ns]
C float32
D int32
E category
F object
dtype: object
"""
如果想看对列的序号:
print(df2.index)# Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
同样, 每种数据的名称也能看到:
print(df2.columns)# Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
如果只想看所有df2的值:
print(df2.values)"""
array([[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'foo'],
[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'foo'],
[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'foo'],
[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'foo']], dtype=object)
"""
想知道数据的总结, 可以用 describe():
df2.describe()"""
A C D
count 4.0 4.0 4.0
mean 1.0 1.0 3.0
std 0.0 0.0 0.0
min 1.0 1.0 3.0
25% 1.0 1.0 3.0
50% 1.0 1.0 3.0
75% 1.0 1.0 3.0
max 1.0 1.0 3.0
"""
如果想翻转数据, transpose:
print(df2.T)"""
0 1 2 \
A 1 1 1
B 2013-01-02 00:00:00 2013-01-02 00:00:00 2013-01-02 00:00:00
C 1 1 1
D 3 3 3
E test train test
F foo foo foo 3
A 1
B 2013-01-02 00:00:00
C 1
D 3
E train
F foo """
如果想对数据的 index 进行排序并输出:
print(df2.sort_index(axis=1, ascending=False))"""
F E D C B A
0 foo test 3 1.0 2013-01-02 1.0
1 foo train 3 1.0 2013-01-02 1.0
2 foo test 3 1.0 2013-01-02 1.0
3 foo train 3 1.0 2013-01-02 1.0
"""
如果是对数据 值 排序输出:
print(df2.sort_values(by='B'))"""
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
"""
2.Pandas 选择数据
pandas 中选择数据的方法有很多种,一般我们会用到这几种.
- 简单的筛选
- 根据标签: loc
- 根据序列: iloc
- 根据混合的这两种: ix
- 还有通过判断的筛选
我们建立了一个 6X4 的矩阵数据。
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
简单的筛选
如果我们想选取DataFrame中的数据，下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的：
print(df['A'])
print(df.A)"""
2013-01-01 0
2013-01-02 4
2013-01-03 8
2013-01-04 12
2013-01-05 16
2013-01-06 20
Freq: D, Name: A, dtype: int64
"""
让选择跨越多行或多列:
print(df[0:3])"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
"""print(df['20130102':'20130104'])"""
A B C D
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
"""
如果df[3:3]将会是一个空对象。后者选择20130102到20130104标签之间的数据，并且包括这两个标签。
loc
同样我们可以使用标签来选择数据 loc, 本例子主要通过标签名字选择某一行数据， 或者通过选择某行或者所有行（:代表所有行）然后选其中某一列或几列数据。:
print(df.loc['20130102'])
"""
A 4
B 5
C 6
D 7
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""print(df.loc[:,['A','B']])
"""
A B
2013-01-01 0 1
2013-01-02 4 5
2013-01-03 8 9
2013-01-04 12 13
2013-01-05 16 17
2013-01-06 20 21
"""print(df.loc['20130102',['A','B']])
"""
A 4
B 5
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""
iloc
另外我们可以采用位置进行选择 iloc, 在这里我们可以通过位置选择在不同情况下所需要的数据例如选某一个，连续选或者跨行选等操作。
print(df.iloc[3,1])
# 13print(df.iloc[3:5,1:3])
"""
B C
2013-01-04 13 14
2013-01-05 17 18
"""print(df.iloc[[1,3,5],1:3])
"""
B C
2013-01-02 5 6
2013-01-04 13 14
2013-01-06 21 22"""
在这里我们可以通过位置选择在不同情况下所需要的数据, 例如选某一个，连续选或者跨行选等操作。
ix
当然我们可以采用混合选择 ix, 其中选择’A’和’C’的两列，并选择前三行的数据。
print(df.ix[:3,['A','C']])
"""
A C
2013-01-01 0 2
2013-01-02 4 6
2013-01-03 8 10
"""
使用判断
最后我们可以采用判断指令 (Boolean indexing) 进行选择. 我们可以约束某项条件然后选择出当前所有数据.
print(df[df.A>8])
"""
A B C D
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
3.Pandas 设置值
我们可以根据自己的需求, 用 pandas 进行更改数据里面的值, 或者加上一些空的,或者有数值的列.
首先建立了一个 6X4 的矩阵数据。
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
我们可以利用索引或者标签确定需要修改值的位置。
df.iloc[2,2] = 1111
df.loc['20130101','B'] = 2222"""
A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 1111 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
如果现在的判断条件是这样, 我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0.
df.B[df.A>4] = 0
"""
A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 0 1111 11
2013-01-04 12 0 14 15
2013-01-05 16 0 18 19
2013-01-06 20 0 22 23
"""
如果对整列做批处理, 加上一列 ‘F’, 并将 F 列全改为 NaN, 如下:
df['F'] = np.nan
"""
A B C D F
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN
2013-01-04 12 0 14 15 NaN
2013-01-05 16 0 18 19 NaN
2013-01-06 20 0 22 23 NaN
"""
用上面的方法也可以加上 Series 序列（但是长度必须对齐）。
df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130101',periods=6))
"""
A B C D F E
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN 1
2013-01-02 4 5 6 7 NaN 2
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN 3
2013-01-04 12 0 14 15 NaN 4
2013-01-05 16 0 18 19 NaN 5
2013-01-06 20 0 22 23 NaN 6
"""
这样我们大概学会了如何对DataFrame中在自己想要的地方赋值或者增加数据。 下次课会将pandas如何处理丢失数据的过程。
4.Pandas 处理丢失数据
有时候我们导入或处理数据, 会产生一些空的或者是 NaN 数据,如何删除或者是填补这些 NaN 数据就是我们今天所要提到的内容.
建立了一个6X4的矩阵数据并且把两个位置置为空.
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
df.iloc[0,1] = np.nan
df.iloc[1,2] = np.nan
"""
A B C D
2013-01-01 0 NaN 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 NaN 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
"""
如果想直接去掉有 NaN 的行或列, 可以使用 dropna
df.dropna(
axis=0, # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作
how='any' # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉; 'all': 必须全部是 NaN 才 drop
)
"""
A B C D
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
"""
如果是将 NaN 的值用其他值代替, 比如代替成 0:
df.fillna(value=0)
"""
A B C D
2013-01-01 0 0.0 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 0.0 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23
"""
判断是否有缺失数据 NaN, 为 True 表示缺失数据:
df.isnull()
"""
A B C D
2013-01-01 False True False False
2013-01-02 False False True False
2013-01-03 False False False False
2013-01-04 False False False False
2013-01-05 False False False False
2013-01-06 False False False False
"""
检测在数据中是否存在 NaN, 如果存在就返回 True:
np.any(df.isnull()) == True
# True
下次课会将pandas如何导入导出数据的过程。
5.Pandas 导入导出
pandas可以读取与存取的资料格式有很多种，像csv、excel、json、html与pickle等…， 详细请看官方说明文件
例子一 - 读取csv
示范档案下载 - student.csv
import pandas as pd #加载模块#读取csv
data = pd.read_csv('students.csv')#打印出data
print(data)
例子二 - 将资料存取成pickle
data.to_pickle('student.pickle')
6.Pandas 合并 concat
pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式.
本节内容包括:
- axis (合并方向)
- ignore_index (重置 index)
- join (合并方式)
- join_axes (依照 axes 合并)
- append (添加数据)
axis (合并方向)
axis=0是预设值，因此未设定任何参数时，函数默认axis=0。
import pandas as pd
import numpy as np#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)#打印结果
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 1 1.0 1.0 1.0 1.0
# 2 1.0 1.0 1.0 1.0
# 0 2.0 2.0 2.0 2.0
# 1 2.0 2.0 2.0 2.0
# 2 2.0 2.0 2.0 2.0
仔细观察会发现结果的index是0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2，若要将index重置，请看例子二。
ignore_index (重置 index)
#承上一个例子，并将index_ignore设定为True
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)#打印结果
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
# 6 2.0 2.0 2.0 2.0
# 7 2.0 2.0 2.0 2.0
# 8 2.0 2.0 2.0 2.0
结果的index变0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8。
join (合并方式)
join='outer'为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join='outer'。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充。
import pandas as pd
import numpy as np#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])#纵向"外"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')print(res)
# a b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
# 2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
原理同上个例子的说明，但只有相同的column合并在一起，其他的会被抛弃。
#承上一个例子#纵向"内"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')#打印结果
print(res)
# b c d
# 1 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0
# 3 0.0 0.0 0.0
# 2 1.0 1.0 1.0
# 3 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0#重置index并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)
print(res)
# b c d
# 0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0
join_axes (依照 axes 合并)
import pandas as pd
import numpy as np#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])#依照`df1.index`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])#打印结果
print(res)
# a b c d b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0#移除join_axes，并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
# a b c d b c d e
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
append (添加数据)
append只有纵向合并，没有横向合并。
import pandas as pd
import numpy as np#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 1.0 1.0 1.0
# 4 1.0 1.0 1.0 1.0
# 5 1.0 1.0 1.0 1.0
# 6 1.0 1.0 1.0 1.0
# 7 1.0 1.0 1.0 1.0
# 8 1.0 1.0 1.0 1.0#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
# a b c d
# 0 0.0 0.0 0.0 0.0
# 1 0.0 0.0 0.0 0.0
# 2 0.0 0.0 0.0 0.0
# 3 1.0 2.0 3.0 4.0
7.Pandas 合并 merge
pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中.
本节内容包含:
- 依据一组key合并
- 依据两组key合并
- Indicator
- 依据index合并
- 解决overlapping的问题
依据一组key合并
import pandas as pd#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print(left)
# A B key
# 0 A0 B0 K0
# 1 A1 B1 K1
# 2 A2 B2 K2
# 3 A3 B3 K3print(right)
# C D key
# 0 C0 D0 K0
# 1 C1 D1 K1
# 2 C2 D2 K2
# 3 C3 D3 K3#依据key column合并，并打印出
res = pd.merge(left, right, on='key')print(res)
A B key C D
# 0 A0 B0 K0 C0 D0
# 1 A1 B1 K1 C1 D1
# 2 A2 B2 K2 C2 D2
# 3 A3 B3 K3 C3 D3
依据两组key合并
合并时有4种方法how = ['left', 'right', 'outer', 'inner']，预设值how='inner'。
import pandas as pd#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print(left)
# A B key1 key2
# 0 A0 B0 K0 K0
# 1 A1 B1 K0 K1
# 2 A2 B2 K1 K0
# 3 A3 B3 K2 K1print(right)
# C D key1 key2
# 0 C0 D0 K0 K0
# 1 C1 D1 K1 K0
# 2 C2 D2 K1 K0
# 3 C3 D3 K2 K0#依据key1与key2 columns进行合并，并打印出四种结果['left', 'right', 'outer', 'inner']
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='inner')
print(res)
# A B key1 key2 C D
# 0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
# 1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
# 2 A2 B2 K1 K0 C2 D2res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')
print(res)
# A B key1 key2 C D
# 0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
# 1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
# 2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
# 3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
# 4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
# 5 NaN NaN K2 K0 C3 D3res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='left')
print(res)
# A B key1 key2 C D
# 0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
# 1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
# 2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
# 3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
# 4 A3 B3 K2 K1 NaN NaNres = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='right')
print(res)
# A B key1 key2 C D
# 0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
# 1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
# 2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
# 3 NaN NaN K2 K0 C3 D3
Indicator
indicator=True会将合并的记录放在新的一列。
import pandas as pd#定义资料集并打印出
df1 = pd.DataFrame({'col1':[0,1], 'col_left':['a','b']})
df2 = pd.DataFrame({'col1':[1,2,2],'col_right':[2,2,2]})print(df1)
# col1 col_left
# 0 0 a
# 1 1 bprint(df2)
# col1 col_right
# 0 1 2
# 1 2 2
# 2 2 2# 依据col1进行合并，并启用indicator=True，最后打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
print(res)
# col1 col_left col_right _merge
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0 both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only# 自定indicator column的名称，并打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
print(res)
# col1 col_left col_right indicator_column
# 0 0.0 a NaN left_only
# 1 1.0 b 2.0 both
# 2 2.0 NaN 2.0 right_only
# 3 2.0 NaN 2.0 right_only
依据index合并
import pandas as pd#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
index=['K0', 'K1', 'K2'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
index=['K0', 'K2', 'K3'])print(left)
# A B
# K0 A0 B0
# K1 A1 B1
# K2 A2 B2print(right)
# C D
# K0 C0 D0
# K2 C2 D2
# K3 C3 D3#依据左右资料集的index进行合并，how='outer',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K1 A1 B1 NaN NaN
# K2 A2 B2 C2 D2
# K3 NaN NaN C3 D3#依据左右资料集的index进行合并，how='inner',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='inner')
print(res)
# A B C D
# K0 A0 B0 C0 D0
# K2 A2 B2 C2 D2
解决overlapping的问题
import pandas as pd#定义资料集
boys = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'age': [1, 2, 3]})
girls = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'age': [4, 5, 6]})#使用suffixes解决overlapping的问题
res = pd.merge(boys, girls, on='k', suffixes=['_boy', '_girl'], how='inner')
print(res)
# age_boy k age_girl
# 0 1 K0 4
# 1 1 K0 5
8.Pandas plot 出图
这次我们讲如何将数据可视化. 首先import我们需要用到的模块，除了 pandas，我们也需要使用 numpy 生成一些数据，这节里使用的 matplotlib 仅仅是用来 show 图片的, 即 plt.show()。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
今天我们主要是学习如何 plot data
首先创建一个Series
这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚
# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot()plt.show()
就这么简单，熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据，我们可以使用 plt.plot(x=, y=)，把x,y的数据作为参数存进去，但是data本来就是一个数据，所以我们可以直接plot。 生成的结果就是下图：
Dataframe 可视化
我们生成一个1000*4 的DataFrame，并对他们累加
data = pd.DataFrame(
np.random.randn(1000,4),
index=np.arange(1000),
columns=list("ABCD")
)
data.cumsum()
data.plot()
plt.show()
这个就是我们刚刚生成的4个column的数据，因为有4组数据，所以4组数据会分别plot出来。plot 可以指定很多参数，具体的用法大家可以自己查一下这里
除了plot，我经常会用到还有scatter，这个会显示散点图，首先给大家说一下在 pandas 中有多少种方法
- bar
- hist
- box
- kde
- area
- scatter
- hexbin
但是我们今天不会一一介绍，主要说一下 plot 和 scatter. 因为scatter只有x，y两个属性，我们我们就可以分别给x, y指定数据
ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')
然后我们在可以再画一个在同一个ax上面，选择不一样的数据列，不同的 color 和 label
# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
plt.show()
下面就是我plot出来的图片
这就是我们今天讲的两种呈现方式，一种是线性的方式，一种是散点图。
<转>pandas学习的更多相关文章- 用scikit-learn和pandas学习线性回归
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习 ...
- Pandas 学习笔记
Pandas 学习笔记 pandas 由两部份组成,分别是 Series 和 DataFrame. Series 可以理解为"一维数组.列表.字典" DataFrame 可以理解为 ...
- Python pandas学习总结
本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写 ...
- pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)
pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 ...
- pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转)
pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或 ...
- pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)
pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 de ...
- pandas学习（创建数据，基本操作）
pandas学习(一) Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型 基本操作 Pandas基本数据结构 两种常用数据结构: Series 一维数组,与Numpy中的一维ar ...
- pandas 学习总结
pandas 学习总结 作者:csj 更新时间:2018.04.02 shenzhen email:59888745@qq.com home: http://www.cnblogs.com/csj0 ...
- 用 scikit-learn 和 pandas 学习线性回归
用 scikit-learn 和 pandas 学习线性回归¶ from https://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html 就算是简单的算法,也需要跑通整 ...
- pandas学习系列（一）：时间序列
最近参加了天池的一个机场航空人流量预测大赛,需要用时间序列来预测,因此开始使用python的pandas库 发现pandas库功能的确很强大,因此在这记录我的pandas学习之路. # -*- cod ...
随机推荐- 利用Android多进程机制来分割组件
android对于内存有一定的限制,很多手机上对内存的限制是完全不同的.我们的应用程序其实就是一个进程,这个进程是完全独立的,这个进程分配的内存是一定的,所以我们经常会遇到OOM的问题.但,你可能不知 ...
- Oracle 11g客户端在Linux系统上的配置步骤详解
Oracle 11g客户端在Linux系统上的配置步骤详解 2011-07-26 10:47 newhappy2008 CSDN博客 字号:T | T 本文我们主要介绍了Oracle 11g客户端在L ...
- Java 架构师之路(1)
本人也是coding很多年,虽然很失败,但也总算有点失败的心得,不过我在中国,大多数程序员都是像我一样,在一直走着弯路.如果想成为一个架构师,就必须走正确的路,否则离目标越来越远,正在辛苦工作的程序员 ...
- [翻译]第三天- 在 Mac 上运行 .NET Core 应用程序
原文: http://michaelcrump.net/part3-aspnetcore/ *** 简介 该系列文章的完整列表如下: 第一天 - 在 Windows 下安装和运行 .NET Core ...
- 团队博客作业week1——成员介绍
我们小组的成员由六人组成,其中包括一名七班的韩国同学. 1.玉钟焕同学 玉钟焕是七班的同学.由于老师为了让我们尽早体验与不熟悉的同学共同工作的环境而提出团队需要跨行政班.于是我们便邀请钟焕同学加入我们 ...
- GreenPlum学习笔记：create or replace function创建函数
原始表数据如下: 需求:现要求按分号“;”将rate_item列进行分割后插入到新的数据表中. CREATE OR REPLACE FUNCTION fun_gp_test_xxx_20181026( ...
- 51nod1471 小S的兴趣
题目来源: CodeForces 基准时间限制:1.5 秒 空间限制:131072 KB 分值: 320 小S喜欢有趣的事.但是,每个人的兴趣都是独特的.小S热衷于自问自答.有一天,小S想出了一个问题 ...
- 六 Python基础 字符串和编码
字符编码 我们已经讲过了,字符串也是一种数据类型,但是,字符串比较特殊的是还有一个编码问题. 因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理.最早的计算机在设计时采用8个比特 ...
- mysql 年龄计算（根据生日）
生日(DATE) 计算方法1: ))) 计算方法2: year( from_days( datediff( now( ), birthdate))) now() 当前时间,精确到秒 datediff( ...
- redis 集群出现的错误
1 解决方法: 不用 Jedis jed =new jedis("192.168.56.101"); jed.set(key,value); 用 Set<HostAndPor ...
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习 ...
Pandas 学习笔记 pandas 由两部份组成,分别是 Series 和 DataFrame. Series 可以理解为"一维数组.列表.字典" DataFrame 可以理解为 ...
本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写 ...
pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 ...
pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或 ...
pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 de ...
pandas学习(一) Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型 基本操作 Pandas基本数据结构 两种常用数据结构: Series 一维数组,与Numpy中的一维ar ...
pandas 学习总结 作者:csj 更新时间:2018.04.02 shenzhen email:59888745@qq.com home: http://www.cnblogs.com/csj0 ...
用 scikit-learn 和 pandas 学习线性回归¶ from https://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html 就算是简单的算法,也需要跑通整 ...
最近参加了天池的一个机场航空人流量预测大赛,需要用时间序列来预测,因此开始使用python的pandas库 发现pandas库功能的确很强大,因此在这记录我的pandas学习之路. # -*- cod ...
- 利用Android多进程机制来分割组件
android对于内存有一定的限制,很多手机上对内存的限制是完全不同的.我们的应用程序其实就是一个进程,这个进程是完全独立的,这个进程分配的内存是一定的,所以我们经常会遇到OOM的问题.但,你可能不知 ...
- Oracle 11g客户端在Linux系统上的配置步骤详解
Oracle 11g客户端在Linux系统上的配置步骤详解 2011-07-26 10:47 newhappy2008 CSDN博客 字号:T | T 本文我们主要介绍了Oracle 11g客户端在L ...
- Java 架构师之路(1)
本人也是coding很多年,虽然很失败,但也总算有点失败的心得,不过我在中国,大多数程序员都是像我一样,在一直走着弯路.如果想成为一个架构师,就必须走正确的路,否则离目标越来越远,正在辛苦工作的程序员 ...
- [翻译]第三天- 在 Mac 上运行 .NET Core 应用程序
原文: http://michaelcrump.net/part3-aspnetcore/ *** 简介 该系列文章的完整列表如下: 第一天 - 在 Windows 下安装和运行 .NET Core ...
- 团队博客作业week1——成员介绍
我们小组的成员由六人组成,其中包括一名七班的韩国同学. 1.玉钟焕同学 玉钟焕是七班的同学.由于老师为了让我们尽早体验与不熟悉的同学共同工作的环境而提出团队需要跨行政班.于是我们便邀请钟焕同学加入我们 ...
- GreenPlum学习笔记：create or replace function创建函数
原始表数据如下: 需求:现要求按分号“;”将rate_item列进行分割后插入到新的数据表中. CREATE OR REPLACE FUNCTION fun_gp_test_xxx_20181026( ...
- 51nod1471 小S的兴趣
题目来源: CodeForces 基准时间限制:1.5 秒 空间限制:131072 KB 分值: 320 小S喜欢有趣的事.但是,每个人的兴趣都是独特的.小S热衷于自问自答.有一天,小S想出了一个问题 ...
- 六 Python基础 字符串和编码
字符编码 我们已经讲过了,字符串也是一种数据类型,但是,字符串比较特殊的是还有一个编码问题. 因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理.最早的计算机在设计时采用8个比特 ...
- mysql 年龄计算（根据生日）
生日(DATE) 计算方法1: ))) 计算方法2: year( from_days( datediff( now( ), birthdate))) now() 当前时间,精确到秒 datediff( ...
- redis 集群出现的错误
1 解决方法: 不用 Jedis jed =new jedis("192.168.56.101"); jed.set(key,value); 用 Set<HostAndPor ...
