入门介绍

pandas适合于许多不同类型的数据，包括：

· 具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格或Excel数据

· 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。

· 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型)

· 任何其他形式的观测/统计数据集。

由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。

关于如何获取pandas请参阅官网上的说明：pandas Installation。

通常情况下，我们可以通过pip来执行安装：

sudo pip3 install pandas

或者通过conda 来安装pandas：

conda install pandas

目前(2018年2月)pandas的最新版本是v0.22.0(发布时间：2017年12月29日)。

我已经将本文的源码和测试数据放到Github上： pandas_tutorial ，读者可以前往获取。

另外，pandas常常和NumPy一起使用，本文中的源码中也会用到NumPy。

建议读者先对NumPy有一定的熟悉再来学习pandas，我之前也写过一个NumPy的基础教程，参见这里：Python 机器学习库 NumPy 教程

核心数据结构

pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。

这两种类型的数据结构对比如下：

名称

维度

说明

Series

1维

带有标签的同构类型数组

DataFrame

2维

表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列

DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame中可以包含若干个Series。

注：在0.20.0版本之前，还有一个三维的数据结构，名称为Panel。这也是pandas库取名的原因：pan(el)-da(ta)-s。但这种数据结构由于很少被使用到，因此已经被废弃了。

Series

由于Series是一维结构的数据，我们可以直接通过数组来创建这种数据，像这样：

# data_structure.py

import pandas **as** pd

import numpy **as** np

series1= pd.Series([1, 2, 3, 4])

print("series1:\n{}\n".format(series1))

这段代码输出如下：

series1:

0 1

1 2

2 3

3 4

dtype: int64

这段输出说明如下：

· 输出的最后一行是Series中数据的类型，这里的数据都是int64类型的。

· 数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。

我们可以分别打印出Series中的数据和索引：

# data_structure.py

print("series1.values: {}\n".format(series1.values))

print("series1.index: {}\n".format(series1.index))

这两行代码输出如下：

series1.values: [1 2 3 4]

series1.index: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

如果不指定(像上面这样)，索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。索引未必一定需要是整数，可以是任何类型的数据，例如字符串。例如我们以七个字母来映射七个音符。索引的目的是可以通过它来获取对应的数据，例如下面这样：

# data_structure.py

series2= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],

index=["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"])

print("series2:\n{}\n".format(series2))

print("E is {}\n".format(series2["E"]))

这段代码输出如下：

series2:

C 1

D 2

E 3

F 4

G 5

A 6

B 7

dtype: int64

E **is** 3

DataFrame

下面我们来看一下DataFrame的创建。我们可以通过NumPy的接口来创建一个4×4的矩阵，以此来创建一个DataFrame，像这样：

# data_structure.py

df1= pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))

print("df1:\n{}\n".format(df1))

这段代码输出如下：

df1:

0 1 2 3

0 0 1 2 3

1 4 5 6 7

2 8 9 10 11

3 12 13 14 15

从这个输出我们可以看到，默认的索引和列名都是[0, N-1]的形式。

我们可以在创建DataFrame的时候指定列名和索引，像这样：

# data_structure.py

df2= pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),

columns=["column1", "column2", "column3", "column4"],

index=["a", "b", "c", "d"])

print("df2:\n{}\n".format(df2))

这段代码输出如下：

df2:

column1 column2 column3 column4

a 0 1 2 3

b 4 5 6 7

c 8 9 10 11

d 12 13 14 15

我们也可以直接指定列数据来创建DataFrame：

# data_structure.py

df3= pd.DataFrame({"note": ["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],

"weekday": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]})

print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下：

df3:

note weekday

0 C Mon

1 D Tue

2 E Wed

3 F Thu

4 G Fri

5 A Sat

6 B Sun

请注意：

· DataFrame的不同列可以是不同的数据类型

· 如果以Series数组来创建DataFrame，每个Series将成为一行，而不是一列

例如：

# data_structure.py

noteSeries= pd.Series(["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],

index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

weekdaySeries= pd.Series(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"],

index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

df4= pd.DataFrame([noteSeries, weekdaySeries])

print("df4:\n{}\n".format(df4))

df4的输出如下：

df4:

1 2 3 4 5 6 7

0 C D E F G A B

1 Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun

我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据：

# data_structure.py

df3["No."]= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print("df3:\n{}\n".format(df3))

del df3["weekday"]

print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下：

df3:

note weekday No.

0 C Mon 1

1 D Tue 2

2 E Wed 3

3 F Thu 4

4 G Fri 5

5 A Sat 6

6 B Sun 7

df3:

note No.

0 C 1

1 D 2

2 E 3

3 F 4

4 G 5

5 A 6

6 B 7

Index对象与数据访问

pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。当创建Series或者DataFrame的时候，标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象：

# data_structure.py

print("df3.columns\n{}\n".format(df3.columns))

print("df3.index\n{}\n".format(df3.index))

这两行代码输出如下：

df3.columns

Index(['note', 'No.'], dtype='object')

df3.index

RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

请注意：

· Index并非集合，因此其中可以包含重复的数据

· Index对象的值是不可以改变，因此可以通过它安全的访问数据

DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据：

· loc：通过行和列的索引来访问数据

· iloc：通过行和列的下标来访问数据

例如这样：

# data_structure.py

print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.loc[[0, 1], "note"]))

print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.iloc[[0, 1], 0]))

第一行代码访问了行索引为0和1，列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说，行索引和行下标刚好是一样的，所以这里都是0和1，但它们却是不同的含义)，列下标为0的元素。

这两行代码输出如下：

Note C, D **is**:

0 C

1 D

Name: note, dtype: **object**

Note C, D **is**:

0 C

1 D

Name: note, dtype: **object**

文件操作

pandas库提供了一系列的read_函数来读取各种格式的文件，它们如下所示：

read_csv

read_table

read_fwf

read_clipboard

read_excel

read_hdf

read_html

read_json

read_msgpack

read_pickle

read_sas

read_sql

read_stata

read_feather

读取Excel文件

注：要读取Excel文件，还需要安装另外一个库：xlrd

通过pip可以这样完成安装：

sudo pip3 install xlrd

安装完之后可以通过pip查看这个库的信息：

$ pip3 show xlrd

Name: xlrd

Version: 1.1.0

Summary: Library **for** developers **to** extract data from Microsoft Excel (tm) spreadsheet files

Home-page: http:*//www.python-excel.org/*

Author: John Machin

Author-email: sjmachin@lexicon.net

License: BSD

Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages

Requires:

接下来我们看一个读取Excel的简单的例子：

# file_operation.py

import pandas **as** pd

import numpy **as** np

df1= pd.read_excel("data/test.xlsx")

print("df1:\n{}\n".format(df1))

这个Excel的内容如下：

df1:

C Mon

0 D Tue

1 E Wed

2 F Thu

3 G Fri

4 A Sat

5 B Sun

注：本文的代码和数据文件可以通过文章开头提到的Github仓库获取。

读取CSV文件

下面，我们再来看读取CSV文件的例子。

第一个CSV文件内容如下：

$ cat test1.csv

C,Mon

D,Tue

E,Wed

F,Thu

G,Fri

A,Sat

读取的方式也很简单：

# file_operation.py

df2= pd.read_csv("data/test1.csv")

print("df2:\n{}\n".format(df2))

我们再来看第2个例子，这个文件的内容如下：

$ cat test2.csv

C|Mon

D|Tue

E|Wed

F|Thu

G|Fri

A|Sat

严格的来说，这并不是一个CSV文件了，因为它的数据并不是通过逗号分隔的。在这种情况下，我们可以通过指定分隔符的方式来读取这个文件，像这样：

# file_operation.py

df3= pd.read_csv("data/test2.csv", sep="|")

print("df3:\n{}\n".format(df3))

实际上，read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数，如下表所示：

参数

说明

path

文件路径

sep或者delimiterFrame

字段分隔符

header

列名的行数，默认是0(第一行)

index_col

列号或名称用作结果中的行索引

names

结果的列名称列表

skiprows

从起始位置跳过的行数

na_values

代替NA的值序列

comment

以行结尾分隔注释的字符

parse_dates

尝试将数据解析为datetime。默认为False

keep_date_col

如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。

converters

列的转换器

dayfirst

当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。默认为False

data_parser

用来解析日期的函数

nrows

从文件开始读取的行数

参数

说明

iterator

返回一个TextParser对象，用于读取部分内容

chunksize

指定读取块的大小

skip_footer

文件末尾需要忽略的行数

verbose

输出各种解析输出的信息

encoding

文件编码

skip_footer

文件编码

squeeze

如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series

thousands

千数量的分隔符

详细的read_csv函数说明请参见这里：pandas.read_csv

处理无效值

现实世界并非完美，我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值，将对程序造成很大的干扰。

对待无效值，主要有两种处理方法：直接忽略这些无效值；或者将无效值替换成有效值。

下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的：

# process_na.py

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0, 4.0],

[5.0, np.nan, np.nan, 8.0],

[9.0, np.nan, np.nan, 12.0],

[13.0, np.nan, 15.0, 16.0]])

print("df:\n{}\n".format(df));

print("df:\n{}\n".format(pd.isna(df)));****

这段代码输出如下：

df:

0 1 2 3

0 1.0 NaN 3.0 4.0

1 5.0 NaN NaN 8.0

2 9.0 NaN NaN 12.0

3 13.0 NaN 15.0 16.0

df:

0 1 2 3

0 False True False False

1 False True True False

2 False True True False

3 False True False False

忽略无效值

我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值：

# process_na.py

print("df.dropna():\n{}\n".format(df.dropna()));

注：dropna默认不会改变原先的数据结构，而是返回了一个新的数据结构。如果想要直接更改数据本身，可以在调用这个函数的时候传递参数 inplace = True。

对于原先的结构，当无效值全部被抛弃之后，将不再是一个有效的DataFrame，因此这行代码输出如下：

df.dropna():

Empty DataFrame

Columns: [0, 1, 2, 3]

Index: []

我们也可以选择抛弃整列都是无效值的那一列：

# process_na.py

print("df.dropna(axis=1, how='all'):\n{}\n".format(df.dropna(axis=1, how='all')));

注：axis=1表示列的轴。how可以取值’any’或者’all’，默认是前者。

这行代码输出如下：

df.dropna(axis=1, how='all'):

0 2 3

0 1.0 3.0 4.0

1 5.0 NaN 8.0

2 9.0 NaN 12.0

3 13.0 15.0 16.0

替换无效值

我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样：

# process_na.py

print("df.fillna(1):\n{}\n".format(df.fillna(1)));

这段代码输出如下：

df.fillna(1):

0 1 2 3

0 1.0 1.0 3.0 4.0

1 5.0 1.0 1.0 8.0

2 9.0 1.0 1.0 12.0

3 13.0 1.0 15.0 16.0

将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大，因此我们可以指定不同的数据来进行填充。为了便于操作，在填充之前，我们可以先通过rename方法修改行和列的名称：

# process_na.py

df.rename(index={0: 'index1', 1: 'index2', 2: 'index3', 3: 'index4'},

columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4'},

inplace=True);

df.fillna(value={'col2': 2}, inplace=True)

df.fillna(value={'col3': 7}, inplace=True)

print("df:\n{}\n".format(df));

这段代码输出如下：

df:

col1 col2 col3 col4

index1 1.0 2.0 3.0 4.0

index2 5.0 2.0 7.0 8.0

index3 9.0 2.0 7.0 12.0

index4 13.0 2.0 15.0 16.0

处理字符串

数据中常常牵涉到字符串的处理，接下来我们就看看pandas对于字符串操作。

Series的str字段包含了一系列的函数用来处理字符串。并且，这些函数会自动处理无效值。

下面是一些实例，在第一组数据中，我们故意设置了一些包含空格字符串：

# process_string.py

import pandas as pd

s1 = pd.Series([' 1', '2 ', ' 3 ', '4', '5']);

print("s1.str.rstrip():\n{}\n".format(s1.str.lstrip()))

print("s1.str.strip():\n{}\n".format(s1.str.strip()))

print("s1.str.isdigit():\n{}\n".format(s1.str.isdigit()))

在这个实例中我们看到了对于字符串strip的处理以及判断字符串本身是否是数字，这段代码输出如下：

s1.str.rstrip():

0 1

1 2

2 3

3 4

4 5

dtype: object

s1.str.strip():

0 1

1 2

2 3

3 4

4 5

dtype: object

s1.str.isdigit():

0 False

1 False

2 False

3 True

4 True

dtype: bool

下面是另外一些示例，展示了对于字符串大写，小写以及字符串长度的处理：

# process_string.py

s2 = pd.Series(['Stairway to Heaven', 'Eruption', 'Freebird',

'Comfortably Numb', 'All Along the Watchtower'])

print("s2.str.lower():\n{}\n".format(s2.str.lower()))

print("s2.str.upper():\n{}\n".format(s2.str.upper()))

print("s2.str.len():\n{}\n".format(s2.str.len()))

该段代码输出如下：

s2.str.lower():

0 stairway to heaven

1 eruption

2 freebird

3 comfortably numb

4 all along the watchtower

dtype: object

s2.str.upper():

0 STAIRWAY TO HEAVEN

1 ERUPTION

2 FREEBIRD

3 COMFORTABLY NUMB

4 ALL ALONG THE WATCHTOWER

dtype: object

s2.str.len():

0 18

1 8

2 8

3 16

4 24

dtype: int64

结束语

本文是pandas的入门教程，因此我们只介绍了最基本的操作。对于

MultiIndex/Advanced Indexing

Merge, join, concatenate

Computational tools

之类的高级功能，以后有机会我们再来一起学习。

读者也可以根据下面的链接获取更多的知识。