<p>本文由 Python 翻译组 最新翻译出品，原作者为 Jamal Moir，译者为 liubj2016，并由编程派作者 EarlGrey 校对。这是使用 Python 进行科学计算的系列文章，上一篇可点此查看：Matplotlib 快速入门。</p>    <p>译者简介：liubj2016，中南财经政法大学，金融工程系学生。Python使用方向：数据分析，机器学习和量化投资。</p>    <p>本文独家发布于编程派。未经许可，禁止转载。</p>    <p>Pandas 是我最喜爱的库之一。通过带有标签的列和索引， Pandas 使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。 Pandas 真是超级棒。</p>    <p>我觉得它和 Numpy 、 Matplotlib 一起构成了一个 Python 数据探索和分析的强大基础。 Scipy （将会在下一篇推文里介绍）当然也是一大主力并且是一个绝对赞的库，但是我觉得前三者才是 Python 科学计算真正的顶梁柱。</p>    <p>那么，赶紧看看 python 科学计算系列的第三篇推文，一窥 Pandas 的芳容吧。如果你还没看其它几篇文章的话，别忘了去看看。</p>    <h2>导入 Pandas</h2>    <p>第一件事当然是请出我们的明星 —— Pandas。</p>    <pre>  <code class="language-python">import pandas as pd # This is the standard</code></pre>    <p>这是导入 pandas 的标准方法。我们不想一直写 pandas 的全名，但是保证代码的简洁和避免命名冲突都很重要，所以折中使用 pd 。如果你去看别人使用 pandas 的代码，就会看到这种导入方式。</p>    <h2>Pandas 中的数据类型</h2>    <p>Pandas 基于两种数据类型，series 和 dataframe。</p>    <p>series 是一种一维的数据类型，其中的每个元素都有各自的标签。如果你之前看过这个系列关于Numpy 的推文，你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。</p>    <p>dataframe 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的 dataframe 可以储存许多不同类型的数据，并且每个轴都有标签。你可以把它当作一个 series 的字典。</p>    <h2>将数据导入 Pandas</h2>    <p>在对数据进行修改、探索和分析之前，我们得先导入数据。多亏了 Pandas ，这比在 Numpy 中还要容易。</p>    <p>这里我鼓励你去找到自己感兴趣的数据并用来练习。你的（或者别的）国家的网站就是不错的数据源。如果要举例的话，首推 <a href="/misc/goto?guid=4959676279181020360" rel="nofollow,noindex">英国政府数据</a> 和 <a href="/misc/goto?guid=4959676279290209758" rel="nofollow,noindex">美国政府数据</a> 。 <a href="/misc/goto?guid=4958972264812282455" rel="nofollow,noindex">Kaggle</a> 也是个很好的数据源。</p>    <p>我将使用英国降雨数据，这个数据集可以很容易地从英国政府网站上下载到。此外，我还下载了一些日本降雨量的数据。</p>    <p>英国降雨数据： <a href="/misc/goto?guid=4959676279415015183" rel="nofollow,noindex">下载地址</a> 日本的数据实在是没找到，抱歉。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Reading a csv into Pandas.  df = pd.read_csv('uk_rain_2014.csv', header=0)</code></pre>    <p>译者注：如果你的数据集中有中文的话，最好在里面加上 encoding = 'gbk' ，以避免乱码问题。后面的导出数据的时候也一样。</p>    <p>这里我们从 csv 文件里导入了数据，并储存在 dataframe 中。这一步非常简单，你只需要调用 read_csv 然后将文件的路径传进去就行了。 header 关键字告诉 Pandas 哪些是数据的列名。如果没有列名的话就将它设定为 None 。Pandas 非常聪明，所以这个经常可以省略。</p>    <h2>准备好要进行探索和分析的数据</h2>    <p>现在数据已经导入到 Pandas 了，我们也许想看一眼数据来得到一些基本信息，以便在真正开始探索之前找到一些方向。</p>    <p>查看前 x 行的数据：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting first x rows.  df.head(5)</code></pre>    <p>我们只需要调用 head() 函数并且将想要查看的行数传入。</p>    <p>得到的结果如下：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/0f0aee3a5258b9c93e51a71be4a9c6eb.png"></p>    <p>你可能还想看看最后几行：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting last x rows.  df.tail(5)</code></pre>    <p>跟 head 一样，我们只需要调用 tail 并且传入想要查看的行数即可。注意，它并不是从最后一行倒着显示的，而是按照数据原来的顺序显示。</p>    <p>得到的结果如下：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/2211a27418dc25a74c911daa8106e34b.png"></p>    <p>你通常使用列的名字来在 Pandas 中查找列。这一点很好而且易于使用，但是有时列名太长，比如调查问卷的一整个问题。不过你把列名缩短之后一切就好说了。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Changing column labels.  df.columns = ['water_year','rain_octsep', 'outflow_octsep',                'rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']    df.head(5)</code></pre>    <p>需要注意的一点是，我故意没有在每列的标签中使用空格和破折号。之后你会看到这样为变量命名可以使我们少打一些字符。</p>    <p>你得到的数据与之前的一样，只是换了列的名字：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/7f0bc50a3521291b48b5babe98ae2f48.png"></p>    <p>你通常会想知道数据的另一个特征——它有多少条记录。在 Pandas 中，一条记录对应着一行，所以我们可以对数据集调用 len 方法，它将返回数据集的总行数：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Finding out how many rows dataset has.  len(df)</code></pre>    <p>上面的代码返回一个表示数据行数的整数，在我的数据集中，这个值是 33 。</p>    <p>你可能还想知道数据集的一些基本的统计数据，在 Pandas 中，这个操作简单到哭：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Finding out basic statistical information on your dataset.  pd.options.display.float_format = '{:,.3f}'.format # Limit output to 3 decimal places.  df.describe()</code></pre>    <p>这将返回一张表，其中有诸如总数、均值、标准差之类的统计数据：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/312041b4ce281d8d37e27a6f112fc8af.png"></p>    <h2>过滤</h2>    <p>在探索数据的时候，你可能经常想要抽取数据中特定的样本，比如你有一个关于工作满意度的调查表，你可能就想要提取特定行业或者年龄的人的数据。</p>    <p>在 Pandas 中有多种方法可以实现提取我们想要的信息：</p>    <p>有时你想提取一整列，使用列的标签可以非常简单地做到：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting a column by label  df['rain_octsep']</code></pre>    <p>注意，当我们提取列的时候，会得到一个 series ，而不是 dataframe 。记得我们前面提到过，你可以把 dataframe 看作是一个 series 的字典，所以在抽取列的时候，我们就会得到一个 series。</p>    <p>还记得我在命名列标签的时候特意指出的吗？不用空格、破折号之类的符号，这样我们就可以像访问对象属性一样访问数据集的列——只用一个点号。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting a column by label using .  df.rain_octsep</code></pre>    <p>这句代码返回的结果与前一个例子完全一样——是我们选择的那列数据。</p>    <p>如果你读过这个系列关于 Numpy 的推文，你可能还记得一个叫做 <strong> 布尔过滤 （boolean masking） </strong> 的技术，通过在一个数组上运行条件来得到一个布林数组。在 Pandas 里也可以做到。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Creating a series of booleans based on a conditional  df.rain_octsep < 1000 # Or df['rain_octsep] < 1000</code></pre>    <p>上面的代码将会返回一个由布尔值构成的 dataframe。 True 表示在十月-九月降雨量小于 1000 mm， False 表示大于等于 1000 mm。</p>    <p>我们可以用这些条件表达式来过滤现有的 dataframe。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Using a series of booleans to filter  df[df.rain_octsep < 1000]</code></pre>    <p>这条代码只返回十月-九月降雨量小于 1000 mm 的记录：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/717e3e071f88ce20290481a361a7da96.png"></p>    <p>也可以通过复合条件表达式来进行过滤：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Filtering by multiple conditionals  df[(df.rain_octsep < 1000) & (df.outflow_octsep < 4000)] # Can't use the keyword 'and'</code></pre>    <p>这条代码只会返回 rain_octsep 中小于 1000 的和 outflow_octsep 中小于 4000 的记录：</p>    <p>注意重要的一点：这里不能用 and 关键字，因为会引发操作顺序的问题。必须用 & 和圆括号。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/b135b3781a11f9ea933b7f3406db1dcb.png"></p>    <p>如果你的数据中字符串，好消息，你也可以使用字符串方法来进行过滤：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Filtering by string methods  df[df.water_year.str.startswith('199')]</code></pre>    <p>注意，你必须用 .str.[string method] ，而不能直接在字符串上调用字符方法。上面的代码返回所有 90 年代的记录：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/4d0e0aa36bf1e4c63de407fc4c3b52f0.png"></p>    <h2>索引</h2>    <p>之前的部分展示了如何通过列操作来得到数据，但是 Pandas 的行也有标签。行标签可以是基于数字的或者是标签，而且获取行数据的方法也根据标签的类型各有不同。</p>    <p>如果你的行标签是数字型的，你可以通过 iloc 来引用：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting a row via a numerical index  df.iloc[30]</code></pre>    <p>iloc 只对数字型的标签有用。它会返回给定行的 series，行中的每一列都是返回 series 的一个元素。</p>    <p>也许你的数据集中有年份或者年龄的列，你可能想通过这些年份或者年龄来引用行，这个时候我们就可以设置一个（或者多个）新的索引：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Setting a new index from an existing column  df = df.set_index(['water_year'])  df.head(5)</code></pre>    <p>上面的代码将 water_year 列设置为索引。注意，列的名字实际上是一个列表，虽然上面的例子中只有一个元素。如果你想设置多个索引，只需要在列表中加入列的名字即可。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/ba491b66491827981f6682b46b41a7b4.png"></p>    <p>上例中我们设置的索引列中都是字符型数据，这意味着我们不能继续使用 iloc 来引用，那我们用什么呢？用 loc 。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting a row via a label-based index  df.loc['2000/01']</code></pre>    <p>和 iloc 一样， loc 会返回你引用的列，唯一一点不同就是此时你使用的是基于字符串的引用，而不是基于数字的。</p>    <p>还有一个引用列的常用常用方法—— ix 。如果 loc 是基于标签的，而 iloc 是基于数字的，那 ix 是基于什么的？事实上， ix 是基于标签的查询方法，但它同时也支持数字型索引作为备选。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Getting a row via a label-based or numerical index  df.ix['1999/00'] # Label based with numerical index fallback *Not recommended</code></pre>    <p>与 iloc 、 loc 一样，它也会返回你查询的行。</p>    <p>如果 ix 可以同时起到 loc 和 iloc 的作用，那为什么还要用后两个？一大原因就是 ix 具有轻微的不可预测性。还记得我说过它所支持的数字型索引只是备选吗？这一特性可能会导致 ix 产生一些奇怪的结果，比如讲一个数字解释为一个位置。而使用 iloc 和 loc 会很安全、可预测并且让人放心。但是我要指出的是， ix 比 iloc 和 loc 要快一些。</p>    <p>将索引排序通常会很有用，在 Pandas 中，我们可以对 dataframe 调用 sort_index 方法进行排序。</p>    <pre>  <code class="language-python">df.sort_index(ascending=False).head(5) #inplace=True to apple the sorting in place</code></pre>    <p>我的索引本来就是有序的，为了演示，我将参数 ascending 设置为 false ，这样我的数据就会呈降序排列。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/366ec567cf59d6e5fd8d248a589c60d6.png"></p>    <p>当你将一列设置为索引的时候，它就不再是数据的一部分了。如果你想将索引恢复为数据，调用 set_index 相反的方法 reset_index 即可：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Returning an index to data  df = df.reset_index('water_year')  df.head(5)</code></pre>    <p>这一语句会将索引恢复成数据形式：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/64273a0924ae24a80648f1f0f22011b1.png"></p>    <h2>对数据集应用函数</h2>    <p>有时你想对数据集中的数据进行改变或者某种操作。比方说，你有一列年份的数据，你需要新的一列来表示这些年份对应的年代。Pandas 中有两个非常有用的函数， apply 和 applymap 。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Applying a function to a column  def base_year(year):      base_year = year[:4]      base_year= pd.to_datetime(base_year).year      return base_year    df['year'] = df.water_year.apply(base_year)  df.head(5)</code></pre>    <p>上面的代码创建了一个叫做 year 的列，它只将 water_year 列中的年提取了出来。这就是 apply 的用法，即对一列数据应用函数。如果你想对整个数据集应用函数，就要使用 applymap 。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/c1165a331d1bf1d7ca013bb5ed383c59.png"></p>    <h2>操作数据集的结构</h2>    <p>另一常见的做法是重新建立数据结构，使得数据集呈现出一种更方便并且（或者）有用的形式。</p>    <p>掌握这些转换最简单的方法就是观察转换的过程。比起这篇文章的其他部分，接下来的操作需要你跟着练习以便能掌握它们。</p>    <p>首先，是 groupby ：</p>    <pre>  <code class="language-python">#Manipulating structure (groupby, unstack, pivot)  # Grouby  df.groupby(df.year // 10 *10).max()</code></pre>    <p>groupby 会按照你选择的列对数据集进行分组。上例是按照年代分组。不过仅仅这样做并没有什么用，我们必须对其调用函数，比如 max 、 min 、 mean 等等。例中，我们可以得到 90 年代的均值。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/8a102ba49c8fe1f9d3041eadf1555504.png"></p>    <p>你也可以按照多列进行分组：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Grouping by multiple columns  decade_rain = df.groupby([df.year // 10 * 10, df.rain_octsep // 1000 * 1000])[['outflow_octsep',                                                              'outflow_decfeb', 'outflow_junaug']].mean()  decade_rain</code></pre>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/4c0d3e7e17bd34f2f175c45bccc98f60.png"></p>    <p>接下来是 unstack ，最开始可能有一些困惑，它可以将一列数据设置为列标签。最好还是看看实际的操作：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Unstacking  decade_rain.unstack(0)</code></pre>    <p>这条语句将上例中的 dataframe 转换为下面的形式。它将第 0 列，也就是 year 列设置为列的标签。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/57449330bef7a903beb4be57c9084767.png"></p>    <p>让我们再操作一次。这次使用第 1 列，也就是 rain_octsep 列：</p>    <pre>  <code class="language-python"># More unstacking  decade_rain.unstack(1)</code></pre>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/d7d9e245a46741bf12087d21fa27da01.png" alt="十分钟快速入门 Pandas" width="550" height="89"></p>    <p>在进行下次操作之前，我们先创建一个用于演示的 dataframe :</p>    <pre>  <code class="language-python"># Create a new dataframe containing entries which   # has rain_octsep values of greater than 1250  high_rain = df[df.rain_octsep > 1250]  high_rain</code></pre>    <p>上面的代码将会产生如下的 dataframe ，我们将会在上面演示 <strong>轴向旋转（pivoting）</strong> 。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/debc01aab62ab1fd581c58355445c03d.png"></p>    <p>轴旋转其实就是我们之前已经看到的那些操作的一个集合。首先，它会设置一个新的索引（ set_index() ），然后对索引排序（ sort_index() ），最后调用 unstack 。以上的步骤合在一起就是 pivot 。接下来看看你能不能搞清楚下面的代码在干什么：</p>    <pre>  <code class="language-python">#Pivoting  #does set_index, sort_index and unstack in a row  high_rain.pivot('year', 'rain_octsep')[['outflow_octsep', 'outflow_decfeb', 'outflow_junaug']].fillna('')</code></pre>    <p>注意，最后有一个 .fillna('') 。 pivot 产生了很多空的记录，也就是值为 NaN 的记录。我个人觉得数据集里面有很多 NaN 会很烦，所以使用了 fillna('') 。你也可以用别的别的东西，比方说 0 。我们也可以使用 dropna(how = 'any') 来删除有 NaN 的行，不过这样就把所有的数据都删掉了，所以不这样做。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/527dfe7fcedc96a5923c8adf9d384126.png"></p>    <p>上面的 dataframe 展示了所有降雨超过 1250 的 outflow 。诚然，这并不是讲解 pivot 实际应用最好的例子，但希望你能明白它的意思。看看你能在你的数据集上得到什么结果。</p>    <h2>合并数据集</h2>    <p>有时你有两个相关联的数据集，你想将它们放在一起比较或者合并它们。好的，没问题，在 Pandas 里很简单：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Merging two datasets together  rain_jpn = pd.read_csv('jpn_rain.csv')  rain_jpn.columns = ['year', 'jpn_rainfall']    uk_jpn_rain = df.merge(rain_jpn, on='year')  uk_jpn_rain.head(5)</code></pre>    <p>首先你需要通过 on 关键字来指定需要合并的列。通常你可以省略这个参数，Pandas 将会自动选择要合并的列。</p>    <p>如下图所示，两个数据集在年份这一类上合并了。 jpn_rain 数据集只有年份和降雨量两列，通过年份列合并之后， jpn_rain 中只有降雨量那一列合并到了 UK_rain 数据集中。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/165662ca54e190a4914d4dd8d8d5d07d.png"></p>    <h2>使用 Pandas 快速作图</h2>    <p>Matplotlib 很棒，但是想要绘制出还算不错的图表却要写不少代码，而有时你只是想粗略的做个图来探索下数据，搞清楚数据的含义。Pandas 通过 plot 来解决这个问题：</p>    <pre>  <code class="language-python"># Using pandas to quickly plot graphs  uk_jpn_rain.plot(x='year', y=['rain_octsep', 'jpn_rainfall'])</code></pre>    <p>这会调用 Matplotlib 快速轻松地绘出了你的数据图。通过这个图你就可以在视觉上分析数据，而且它能在探索数据的时候给你一些方向。比如，看到我的数据图，你会发现在 1995 年的英国好像有一场干旱。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/86c5efdb57c84bbfb6c62b3476b80346.png"></p>    <p>你会发现英国的降雨明显少于日本，但人们却说英国总是下雨。</p>    <h2>保存你的数据集</h2>    <p>在清洗、重塑、探索完数据之后，你最后的数据集可能会发生很大改变，并且比最开始的时候更有用。你应该保存原始的数据集，但是你同样应该保存处理之后的数据。</p>    <pre>  <code class="language-python"># Saving your data to a csv  df.to_csv('uk_rain.csv')</code></pre>    <p>上面的代码将会保存你的数据到 csv 文件以便下次使用。</p>    <p>我们对 Pandas 的介绍就到此为止了。就像我之前所说的， Pandas 非常强大，我们只是领略到了一点皮毛而已，不过你现在知道的应该足够你开始清洗和探索数据了。</p>    <p>像以前一样，我建议你用自己感兴趣的数据集做一下练习，坐下来，一杯啤酒配数据。这确实是你唯一熟悉 Pandas 以及这个系列其他库的方式。而且你也许会发现一些有趣的东西。</p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.codingpy.com/article/a-quick-intro-to-pandas/</p>    <p> </p>