Pandas高频使用技巧
导入文件
创建DataFrame
Series的创建
MultiIndex
T 转置
删除列
赋值操作
查看头尾数据
显示全部列名
显示索引
查看列的数据类型
查看行列数
查看数据大小
查看缺失值
修改列名
统计元素
转成列表数据
提取列中数据
提取文本数据
数值范围数据提取
提取整列数据
缺失值填充
不是缺失值nan，有默认标记的
数据去重
计算统计值
算术运算（1）add(other)
算术运算（2）sub(other)
逻辑运算函数查询字符串
累计统计函数
统计函数
自定义运算apply(func, axis=0)
计算中位数
提取最值所在的行
Pandas切片
大小排序
分组聚合
索引重排
以某列值设置为新的索引
去掉原索引
apply函数
两个列相加
DataFrame合并
导出数据
实现行转列

import pandas as pd
import numpy as np

1.read_excel

Pandas能够读取很多文件：Excel、CSV、数据库、TXT，甚至是在线的文件都是OK的

to_csv

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ’, columns=None, header=True, index=True, mode='w', encoding=None)

path_or_buf :文件路径
sep :分隔符，默认用","隔开
columns :选择需要的列索引
header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
index:是否写进行索引
mode:‘w’：重写, ‘a’ 追加

举例：保存读取出来的股票数据
保存’open’列的数据，然后读取查看结果：

# 选取10行数据保存,便于观察数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'])

# 读取，查看结果
pd.read_csv("./data/test.csv")

     Unnamed: 0    open
0    2018-02-27    23.53
1    2018-02-26    22.80
2    2018-02-23    22.88
3    2018-02-22    22.25
4    2018-02-14    21.49
5    2018-02-13    21.40
6    2018-02-12    20.70
7    2018-02-09    21.20
8    2018-02-08    21.79
9    2018-02-07    22.69
会发现将索引存入到文件当中，变成单独的一列数据。如果需要删除，可以指定index参数,删除原来的文件，重新保存一次。

下面例子把index指定为False，那么保存的时候就不会保存行索引了：

# index:存储不会将索引值变成一列数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False)

当然我们也可以这么做，就是把索引保存到文件中，读取的时候变成了一列，那么可以把这个列再变成索引，如下：

# 把Unnamed: 0这一列，变成行索引
open.set_index(["Unnamed: 0"])

# 把索引名字变成index
open.index.name = "index"

read_json

pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', lines=False)

按照每行读取json对象
（1）‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
（2）‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
（3）‘index’ : dict like {index -> {column -> value}}
（4）‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式
（5）‘values’ : just the values array
split 将索引总结到索引，列名到列名，数据到数据。将三部分都分开了
records 以columns：values的形式输出
index 以index：{columns：values}…的形式输出
colums 以columns:{index:values}的形式输出
values 直接输出值
path_or_buf : 路径
orient : string,以什么样的格式显示.下面是5种格式：
lines : boolean, default False
typ : default ‘frame’，指定转换成的对象类型series或者dataframe

案例：

数据介绍：

这里使用一个新闻标题讽刺数据集，格式为json。is_sarcastic：1讽刺的，否则为0；headline：新闻报道的标题；article_link：链接到原始新闻文章。存储格式为：

{"article_link": "https://www.huffingtonpost.com/entry/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5", "headline": "former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers", "is_sarcastic": 0}
{"article_link": "https://www.huffingtonpost.com/entry/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365", "headline": "the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse", "is_sarcastic": 0}

读取

orient指定存储的json格式，lines指定按照行去变成一个样本：

json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True)

结果为：

创建DataFrame

在以前的文章中介绍过10种DataFrame的方法

Series的创建

Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

# 导入pandas
import pandas as pd

pd.Series(data=None, index=None, dtype=None)

参数：

data：传入的数据，可以是ndarray、list等
index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
dtype：数据的类型

通过已有数据创建:

（1）指定内容，默认索引：

pd.Series(np.arange(10))

# 运行结果
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

（2）指定索引：

pd.Series([6.7,5.6,3,10,2], index=[1,2,3,4,5])

# 运行结果
1     6.7
2     5.6
3     3.0
4    10.0
5     2.0
dtype: float64

（3）通过字典数据创建

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})
color_count

# 运行结果
blue       200
green      500
red        100
yellow    1000
dtype: int64

（2）Series的属性

为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values：

index：

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})

color_count.index

# 结果
Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object')

values：

color_count.values

# 结果
array([ 200,  500,  100, 1000])

也可以使用索引来获取数据：

color_count[2]

# 结果
100

MultiIndex

（1）MultiIndex

MultiIndex是三维的数据结构;

多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。

（1）multiIndex的特性

打印刚才的df的行索引结果

df
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

df.index

MultiIndex(levels=[[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]],
           labels=[[0, 2, 1, 2], [0, 1, 2, 3]],
           names=['year', 'month'])

多级或分层索引对象。

index属性

names:levels的名称
levels：每个level的元组值

df.index.names
# FrozenList(['year', 'month'])

df.index.levels
# FrozenList([[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]])

（2）multiIndex的创建

arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]
pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))

# 结果
MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']],
           codes=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]],
           names=['number', 'color'])

T 转置

data.T

删除列

 删除一些列，让数据更简单些，再去做后面的操作
data = data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"], axis=1)

赋值操作

对DataFrame当中的close列进行重新赋值为1。

# 直接修改原来的值
data['close'] = 1 # 这一列都变成1
# 或者
data.close = 1

查看头尾数据

头尾都是默认5行数据，可以指定行数

# df2.head()  默认头部5行
df2.head(3)  # 指定3行

# df2.tail()  默认尾部5行
df2.tail(2)  # 指定尾部2行

显示全部列名

显示索引

查看列的数据类型

查看行列数

查看数据大小

查看缺失值

修改列名

两种方式：使用rename函数和直接使用columns属性

统计元素

统计每个元素的个数

转成列表数据

提取列中数据

提取文本数据

数值范围数据提取

提取整列数据

缺失值填充

1、替换缺失值:`fillna(value, inplace=True)`

value:替换成的值
inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象

指定填充的值
用计算值
用其他值

2.删除存在缺失值的:`dropna(axis='rows')`

注：不会修改原数据，需要接受返回值

判断数据中是否包含NaN：

pd.isnull(df),

这个和上面的正好相反，判断是否是缺失值，是则返回True。

# 判断是否是缺失值，是则返回True
pd.isnull(movie).head()

# 结果：
 Rank Title Genre Description Director Actors Year Runtime (Minutes) Rating Votes Revenue (Millions) Metascore
0 False False False False False False False False False False False False
1 False False False False False False False False False False False False
2 False False False False False False False False False False False False
3 False False False False False False False False False False False False
4 False False False False False False False False False False False False

这个也不好观察，我们利用np.any() 来判断是否有缺失值，若有则返回True，下面看例子：

np.any(pd.isnull(movie))
# 返回
True

存在缺失值nan:

pd.notnull(df)

# 判断是否是缺失值，是则返回False
pd.notnull(movie)

# 结果：
Rank    Title    Genre    Description    Director    Actors    Year    Runtime (Minutes)    Rating    Votes    Revenue (Millions)    Metascore
0    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
1    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
2    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
3    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
4    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
5    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
6    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
7    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    False    True

但是上面这样显然不好观察，我们可以借助np.all()来返回是否有缺失值。np.all()只要有一个就返回False，下面看例子：

np.all(pd.notnull(movie))

# 返回
False

存在缺失值nan,并且是np.nan 删除或替换

1、删除

pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan

# 不修改原数据
movie.dropna()

# 可以定义新的变量接受或者用原来的变量名
data = movie.dropna()

2、替换缺失值

# 替换存在缺失值的样本的两列
# 替换填充平均值，中位数
movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)

替换所有缺失值：

# 这个循环，每次取出一列数据，然后用均值来填充
for i in movie.columns:
    if np.all(pd.notnull(movie[i])) == False:
        print(i)
        movie[i].fillna(movie[i].mean(), inplace=True)

不是缺失值nan，有默认标记的

# 读入数据
wis = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data")

以上数据在读取时，可能会报如下错误：　　

URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:833)>

解决办法：

# 全局取消证书验证
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

处理思路分析：

1、先替换‘?’为np.nan

to_replace:替换前的值
value:替换后的值
df.replace(to_replace=, value=)

# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan
wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)

2、再进行缺失值的处理

# 删除
wis = wis.dropna()

3、验证：

np.all(pd.notnull(wis))
# 返回True，说明没有了缺失值

# 或者

np.any(pd.isnull(wis))
# 返回False，说明没有了缺失值

数据去重

计算统计值

计算统计值，比如最值和均值等

算术运算（1）`add(other)`

比如进行数学运算加上具体的一个数字

data['open'].head().add(1)

2018-02-27    24.53
2018-02-26    23.80
2018-02-23    23.88
2018-02-22    23.25
2018-02-14    22.49
Name: open, dtype: float64

算术运算（2）`sub(other)`

整个列减一个数

data.open.head().sub(2)

2018-02-27    21.53
2018-02-26    20.80
2018-02-23    20.88
2018-02-22    20.25
2018-02-14    19.49
Name: open, dtype: float64

逻辑运算函数查询字符串

（1）query(expr)

expr:查询字符串

通过query使得刚才的过程更加方便简单，下面是使用的例子：

data.query("open<24 & open>23").head()

结果：

（2）isin(values)

例如判断’open’是否为23.53和23.85：

# 可以指定值进行一个判断，从而进行筛选操作
data[data["open"].isin([23.53, 23.85])]

对于单个函数去进行统计的时候，坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default)，如果要对行“index” 需要指定(axis=1)。

（1）`max()、min()`

# 使用统计函数：0 代表列求结果， 1 代表行求统计结果
data.max(axis=0) # 最大值

open                   34.99
high                   36.35
close                  35.21
low                    34.01
volume             501915.41
price_change            3.03
p_change               10.03
turnover               12.56
my_price_change         3.41
dtype: float64

（2）`std()、var()`

# 方差
data.var(axis=0)

open               1.545255e+01
high               1.662665e+01
close              1.554572e+01
low                1.437902e+01
volume             5.458124e+09
price_change       8.072595e-01
p_change           1.664394e+01
turnover           4.323800e+00
my_price_change    6.409037e-01
dtype: float64

# 标准差
data.std(axis=0)

open                   3.930973
high                   4.077578
close                  3.942806
low                    3.791968
volume             73879.119354
price_change           0.898476
p_change               4.079698
turnover               2.079375
my_price_change        0.800565
dtype: float64

（3）`median()`：中位数

中位数为将数据从小到大排列，在最中间的那个数为中位数。如果没有中间数，取中间两个数的平均值。

data.median(axis=0)

open               21.44
high               21.97
close              10.00
low                20.98
volume          83175.93
price_change        0.05
p_change            0.26
turnover            2.50
dtype: float64

（4）`idxmax()、idxmin()`

# 求出最大值的位置
data.idxmax(axis=0)

open               2015-06-15
high               2015-06-10
close              2015-06-12
low                2015-06-12
volume             2017-10-26
price_change       2015-06-09
p_change           2015-08-28
turnover           2017-10-26
my_price_change    2015-07-10
dtype: object


# 求出最小值的位置
data.idxmin(axis=0)

open               2015-03-02
high               2015-03-02
close              2015-09-02
low                2015-03-02
volume             2016-07-06
price_change       2015-06-15
p_change           2015-09-01
turnover           2016-07-06
my_price_change    2015-06-15
dtype: object

累计统计函数

统计函数

看一下min(最小值), max(最大值), mean(平均值), median(中位数), var(方差), std(标准差),mode(众数)是怎么操作的:

对p_change进行求和

stock_rise = data['p_change']

stock_rise.cumsum()

2015-03-02      2.62
2015-03-03      4.06
2015-03-04      5.63
2015-03-05      7.65
2015-03-06     16.16
2015-03-09     16.37
2015-03-10     18.75
2015-03-11     16.36
2015-03-12     15.03
2015-03-13     17.58
2015-03-16     20.34
2015-03-17     22.42
2015-03-18     23.28
2015-03-19     23.74
2015-03-20     23.48
2015-03-23     23.74

# plot显示图形, plot方法集成了直方图、条形图、饼图、折线图

如果要使用plot函数，需要导入matplotlib.下面是绘图代码：

DataFrame.plot(kind='line')

‘line’ : 折线图
‘bar’ : 条形图
‘barh’ : 横放的条形图
‘hist’ : 直方图
‘pie’ : 饼图
‘scatter’ : 散点图
kind : str，需要绘制图形的种类

import matplotlib.pyplot as plt
# plot显示图形, plot方法集成了直方图、条形图、饼图、折线图
stock_rise.cumsum().plot()
# 需要调用show，才能显示出结果
plt.show()

结果：

自定义运算apply(func, axis=0)

apply(func, axis=0)

func:自定义函数
axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算

定义一个对列，最大值-最小值的函数

下面看个例子：

data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)

open     22.74
close    22.85
dtype: float64

计算中位数

提取最值所在的行

Pandas切片

df2.iloc[22]  # 提取某个行的数据
df2.iloc[:,1:6]  # 行和列上的切片

大小排序

分组聚合

使用groupby分组之后，对不同的字段可以使用不同的聚合函数

索引重排

注意和上面例子的比较。使用的是reset_index函数

以某列值设置为新的索引

set_index(keys, drop=True)

keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

设置新索引案例：

1、创建

f = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                    'sale':[55, 40, 84, 31]})

   month  sale  year
0  1      55    2012
1  4      40    2014
2  7      84    2013

2、以月份设置新的索引

df.set_index('month')
       sale  year
month
1      55    2012
4      40    2014
7      84    2013
10     31    2014

3、设置多个索引，以年和月份

df = df.set_index(['year', 'month'])
df
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。

去掉原索引

使用索引重排之后我们需要去掉原来的索引；比较上下两个结果的区别。通过drop=True来实现

apply函数

两个列相加

DataFrame合并

1、先看看两个原始数据

2、默认情况：求的两个DF的交集

3、保留左边全部数据

4、保留右边全部数据

how="inner"其实就是默认情况： 　　　

导出数据

导出数据的时候通常是不需要索引的　

to_json

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False)

将Pandas 对象存储为json格式
path_or_buf=None：文件地址
orient:存储的json形式，{‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}
lines:一个对象存储为一行