四、Python数据挖掘（Pandas库）

四、Python数据挖掘（Pandas库）
- - 一、Pandas 简介
  - 二、Pandas 三大结构之——DataFrame
  - - 1.DataFrame 的创建
- pd.DataFrame(data, index, columns, dtype=None, copy=False)
- pd.DataFrame(dict)
- pd.date_range(start=, end=, periods=, freq=, closed=None)
- new_ = pd.to_datetime(datetime_list)
- - 2.DataFrame 的属性
  - 3.DataFrame 重设索引
- DataFrame数组.index[下标/start:stop]
- DataFrame数组.columns[下标/start:stop]
- new_ = DataFrame数组.reset_index(drop=False)
- new_ = DataFrame数组.set_index(keys, drop=True)
- - 4.其他常用方法
- DataFrame数组.T
- DataFrame数组.head([num])
- DataFrame数组.tail([num])
- DataFrame数组.iloc[行下标/start:stop[, start:stop]]
- - 三、Pandas 三大结构之——Panel
  - - 1.MultiIndex
- DataFrame数组.index.levels
- - 2.Panel
- pd.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, copy=False, dtype=None)
- - 四、Pandas 三大结构之——Series
  - - 1.Series 的属性
    - 2.Series 的创建
- pd.Series(data, index)
- - 五、基本数据操作
  - - 1.数据的索引/访问
    - - （1）直接索引（先列后行）
- DataFrame数组[column][index]
- DataFrame数组[start:stop]
- - （2）按标签索引（先行后列）
- DataFrame数组.loc[index][column] DataFrame数组.loc[index, column]
- - （3）按下标索引（先行后列）
- DataFrame数组.iloc[行下标/start:stop[, start:stop]]
- - - （4）扩展：属性访问法
  - 2.数据的赋值
- 访问需要修改的值 = 值
- - 3.排序
  - - （1）对 DataFrame 进行排序
- DataFrame数组.sort_values(by=, ascending=True)
- DataFrame数组.sort_index()
- - （2）对 Series 进行排序
- Series数组.sort_values(ascending=True)
- Series数组.sort_index()
- - 4.算术运算与逻辑运算
  - - （1）算术运算
- 访问要进行运算的值运算式
- - （2）逻辑运算
- 直接访问元素的逻辑表达式 ⇨ 返回值：布尔数组
- DataFrame/Series数组[布尔数组]
- DataFrame/Series数组[布尔数组] = 值
- DataFrame/Series数组.query("列索引属性的逻辑表达式")
- DataFrame/Series数组[列索引].isin(values)
- - （3）统计运算
- DataFrame/Series数组.describe()
- - （4）自定义运算
- DataFrame/Series数组.apply(func[, axis=0])
- - 5.Pandas 绘图
- DataFrame/Series数组.plot(x=?, y=?, kind=?)
- - 六、文件的读取与存储据
  - - 1.CSV 文件的读写
- pd.read_csv(filepath_or_buffer, usecols=[ ], names=[ ])
- DataFrame/Series数组.to_csv(...)
- - 2.HDF5 文件的读写
- pd.read_hdf(...)
- DataFrame/Series数组.to_hdf(...)
- - 3.JSON 文件的读写
- pd.read_json(...)
- DataFrame/Series数组.to_json(...)

一、Pandas 简介

Pandas是什么？

Pandas 以 Numpy 为基础，借力 Numpy 模块在计算方面性能高的优势；其次，Pandas 基于 Matplotlib，能够简便的画图；Pandas 还具有独特的数据结构

为什么使用 Pandas？

Pandas 具有便捷的数据处理能力，例如上一节三、Python数据挖掘（Numpy库）中我们知道了，通过 Numpy 的 genfromtxt() 函数读取数据文件中的字符串时，会出现 nan 的情况，但 Pandas 解决了这些问题，具有便捷的数据处理能力，读取文件方便，并且封装了 Matplotlib 和 Numpy 的画图和计算

二、Pandas 三大结构之——DataFrame

对于 Numpy 中的 ndarray，它只储存数据，但不包含数据的意义，而 DataFrame 的结构上，既有行索引，又有列索引的二维数组

可以类比于 SQL 中的一张关系表：一般 DataFrame 中行索引是指不同的事物，而列索引是指事物的属性（重要）

Pandas 一般会和 Numpy 配合着来使用

导入模块：

import pandas as pd

1.DataFrame 的创建

pd.DataFrame(data, index, columns, dtype=None, copy=False)

返回 二维数组data 的 DataFrame 结构
index 行索引语句，数组
columns 列索引语句，数组
注：只返回新数组，不改变原数组

例：

还可以通过传入字典来定义 DataFrame：

pd.DataFrame(dict)

以字典的方式创建 DataFrame 数组
字典 key值 作为列索引

例：

Pandas 中的特殊索引——时间序列：

pd.date_range(start=, end=, periods=, freq=, closed=None)

生成一个固定间隔时间的时间序列，可以用作 DataFrame 的索引
start= 开始日期，格式为：“2021-01-01”（不含时间）或 “2021-01-01 00:00:00”（含时间）
end= 结束日期，格式和 start= 一致
periods= 生成的时间序列的个数
freq= 频率，即时间间隔
closed= 把原输出结果输出为开/闭区间：
“closed=left” 表示输出区间为左闭右开
“closed=right” 表示输出区间为左开右闭

freq 频率	含义
D	一天
W	一周
W-SUN	一周，以星期天为起始，等同于"W"
W-MON	一周，以星期一为起始
W-TUE	一周，以星期二为起始
W-WED	一周，以星期三为起始
W-THU	一周，以星期四为起始
W-FRI	一周，以星期五为起始
W-SAT	一周，以星期六为起始
M	一个月，以月结束为界，如：“2018-11-30”, “2018-12-31”
MS	一个月，以月起始为界，如：“2021-01-01”, “2021-02-01”
S	一秒
T/min	一分钟
H	一个小时
A/Y	一年，以年结束为界，如：“2020-12-31”

更详细的内容，可参考下述文章：

【pandas】之 pandas.date_range 函数
此外，还可以指定数值，如：5D 表示5天；3H 表示三个小时

例：

专门处理时间序列的函数：

new_ = pd.to_datetime(datetime_list)

专门处理时间序列的函数，传入一个时间序列的列表，返回一个新的对象
datetime_list 时间序列列表

新对象的属性	含义
month	时间序列列表的月份列表
year	时间序列列表的年份列表
weekday	时间序列列表的星期列表
day	时间序列列表的日份列表

例：

可以直接根据日期返回星期

2.DataFrame 的属性

属性	含义
shape	形状
index	行索引
columns	列索引
values	表格内容-值

例：

3.DataFrame 重设索引

由于这些属性都是由数组构成，因此也可以进行一些访问操作

访问行索引：

DataFrame数组.index[下标/start:stop]

访问行索引，缺省时访问所有行索引

注：DataFrame 规定，不能直接通过 DataFrame数组.index[下标] = 值 单独修改某一行索引，只能整体修改

例：

访问列索引：

DataFrame数组.columns[下标/start:stop]

访问列索引，缺省时访问所有列索引

注：DataFrame 规定，不能直接通过 DataFrame数组.columns[下标] = 值 单独修改某一列索引，只能整体修改

例：

重设行索引：

new_ = DataFrame数组.reset_index(drop=False)

DataFrame 将生成新的数字顺序的行索引
drop= 决定是否删除原索引，如果 drop=False，则不删除原索引，会把原行索引加到第一列中
注：只返回新数组 new_ ，不改变原数组

例：

以某列值设置为新的索引：

new_ = DataFrame数组.set_index(keys, drop=True)

以某列的值设置为新的索引，key为某列的索引
keys 索引，可以设置多个索引
drop 决定是否删除作为索引引用后的该列：
drop=Fales 当设置了某列的值为新的索引后，保留这一列
drop=True 当设置了某列的值为新的索引后，不保留这一列，即 列数-1
注：只返回新数组 new_ ，不改变原数组

以某一列的值作为新的索引，可以类比于 SQL 的主码，规定主码为索引
当设置多列作为索引时，可以类比于 SQL 的主码，主码可以由多个属性组成

例：把 “name” 作为新的行索引

例：设置多个行索引

4.其他常用方法

DataFrame数组.T

同样可以实现行和列的转置

DataFrame数组.head([num])

返回 DataFrame 数组前 num 行的内容
num 可以指定行数，默认为5行

DataFrame数组.tail([num])

返回 DataFrame 数组后 num 行的内容
num 可以指定行数，默认为5行

后面两个方法一般用于结构的查看

访问某一行整行、某一整列或部分数据：

DataFrame数组.iloc[行下标/start:stop[, start:stop]]

用于访问 DataFrrame 中所选的数据
行下标/start:stop 可以是指 行下标 所索引的行，也可以是某些行 [start:stop)
[start:stop) 列的范围，缺省时为所有列，这个不能是下标，但是可以通过如：[0:1] 的方式来单独访问某一列

后面会作更详细的介绍

例：

三、Pandas 三大结构之——Panel

MultiIndex 与 Panel：

1.MultiIndex

MultiIndex 就是多层或分层索引对象，简单来说，在 DataFrame 具有多列行索引时， MultiIndex 就是多列行索引对象

例：

索引的名字分别是 name 和 sex

例：通过 index.索引的名字 可以访问指定索引

DataFrame数组.index.levels

显示行索引的内容

2.Panel

Panel 是用于存储三维数组的结构，其大致结构类似于 DataFrame

通常会把 Pnael 当作 DataFrame（数据帧） 的容器

pd.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, copy=False, dtype=None)

返回 三维数组data 的 Panel 结构
data 三维数组
items - axis 0 每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)
major_axis - axis 1 它是每个数据帧(DataFrame)的行索引
minor_axis - axis 2 它是每个数据帧(DataFrame)的列
注：只返回新数组 new_ ，不改变原数组

Panel 了解即可，Panel 从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是 DataFrame 上的 MultiIndex 方法

四、Pandas 三大结构之——Series

Series 可以是 DataFrame 中的某一行，视为一维数组

它包含 索引index (0, 1, 2, 3…) 和 值value 属性，这里的 index 指的是 Series的列索引——即一维数组的索引，而不是 DataFrame 的行索引

可以把 DataFrame 理解为 Series 的容器

1.Series 的属性

属性	含义
index	索引
values	值

2.Series 的创建

pd.Series(data, index)

返回 一维数组data 的 Series 结构
data 一维数组
index 索引语句，数组

例：

直接创建：

通过 DataFrame 创建：

会沿用原 DataFrame 的列索引作为 Series 的索引

通过字典创建：

五、基本数据操作

1.数据的索引/访问

（1）直接索引（先列后行）

DataFrame数组[column][index]

通过 列和行 的索引访问 DataFrame 中的值
column 列索引，可以是一个数组
index 行索引，可以是一个数组，可以缺省
注：当 column 是一个数组时，index 不能指定任何值（重要）
注：[ ][ ] 是先列后行，不是先行后列

DataFrame数组[start:stop]

读取下标在区间 [start, stop) 内的行，无法指定列

例：

索引到某一值：

访问整列数据：

通过数组访问某些组合的数据：

注：上述情况中 column 是数组，index 不能指定任何值

（2）按标签索引（先行后列）

DataFrame数组.loc[index][column]
DataFrame数组.loc[index, column]

通过 行和列 的索引访问 DataFrame 中的值，上述两种方法效果一样，都可以
index 行索引，可以是一个数组
column 列索引，可以是一个数组
loc() 不会受到直接访问那样的限制

例：

索引到某一值：

通过数组访问部分值：

可以配合 DataFrame数组.index[ ] 和 DataFrame数组.columns[ ] 使用，不过没必要这样用，可以直接使用 DataFrame数组.iloc[]

（3）按下标索引（先行后列）

DataFrame数组.iloc[行下标/start:stop[, start:stop]]

用于访问 DataFrrame 中所选的数据
行下标/start:stop 可以是指 行下标 所索引的行，也可以是某些行 start:stop
start:stop 列的范围，缺省时为所有列，这个不能是下标

例：

通过 start:stop 访问部分值：

可以配合 DataFrame数组.columns.get_indexer(columns) 来使用，该方法的作用是通过索引来获取索引所在位置的 列下标
可以配合 DataFrame数组.index.get_indexer(index) 来使用，该方法的作用是通过索引来获取索引所在位置的 行下标

通过行下标访问部分值：

（4）扩展：属性访问法

当列索引是以字母为开头时，列索引就是该 DataFrame/Series数组 的属性，可以用访问属性的方法来访问列

例：

2.数据的赋值

可以进行整体赋值，也可以单独赋值：

访问需要修改的值 = 值

可以实现整体赋值或单独赋值

例：

注：这个方法还可以为 DataFrame/Series数组 增加新的行或列

例：

此时访问的索引是不存在的索引即可

3.排序

（1）对 DataFrame 进行排序

排序有两种形式，一种是根据内容进行排序，一种是根据行索引进行排序

DataFrame数组.sort_values(by=, ascending=True)

取单个列或多个列，根据这些列的内容进行排序
by 可以是某个列的索引，也可以是多个列的索引，以索引选取的列作为排序依据，如：by=[“Chinese”, “Math”]，则优先根据 Chinese 索引进行排序，若 Chinese 索引值有相等项时，再根据 Math 索引
ascending=False 降序排序
ascending=True 升序排序，默认
注：只返回新数组，不改变原数组

DataFrame数组.sort_index()

根据行索引进行排序
注：只返回新数组，不改变原数组

例：

（2）对 Series 进行排序

由于 Series 是一个一维数组，因此较简单

Series数组.sort_values(ascending=True)

根据 Series 数组内容进行排序
ascending=False 降序排序
ascending=True 升序排序，默认
注：只返回新数组，不改变原数组

Series数组.sort_index()

根据索引进行排序
注：只返回新数组，不改变原数组

4.算术运算与逻辑运算

（1）算术运算

直接进行运算：

访问要进行运算的值运算式

可以直接进行运算

例：

通过方法进行运算：

运算方法	含义
DataFrame/Series数组.add(other)	加运算：DataFrame/Series数组元素 + other
DataFrame/Series数组.sub(other)	减运算：DataFrame/Series数组元素 - other
DataFrame/Series数组.mul(other)	乘运算：DataFrame/Series数组元素 * other
DataFrame/Series数组.div(other)	除运算：DataFrame/Series数组元素 / other
DataFrame/Series数组.mod(other)	除（取整）运算：DataFrame/Series数组元素 % other
DataFrame/Series数组.pow(other)	幂运算：DataFrame/Series数组元素 ** other

数组与数组/自身之间运算（形状相同时）：

例：

注：如果 other 是一个数组的话，还有一个默认属性：…(other[, axis=1])
默认为 axis=1，DataFrame/Series数组 和 other 的对应位置进行运算，缺值的位置用 NaN 填充
若 axis=0，则 DataFrame/Series数组 会和 行列转置后的other进行运算

（2）逻辑运算

直接访问元素的逻辑表达式 ⇨ 返回值：布尔数组

布尔逻辑表达式 ⇨ 返回值：布尔数组
进行基本的逻辑运算，该表达式记为“布尔数组”（重要）

例：

逻辑运算符：

逻辑运算符	含义
>	大于
<	小于
!=	不等于
\|	或
&	与

注：出现报错时可能是优先级问题，使用 ( ) 表明优先级

例：

DataFrame/Series数组[布尔数组]

布尔索引，索引布尔数组中为 True 的元素，并返回这些元素所在行索引

DataFrame/Series数组[布尔数组] = 值

将布尔数组中为 True 的行索引进行统一赋值

例：

DataFrame/Series数组[布尔数组]：

DataFrame/Series数组[布尔数组] = 值：

逻辑运算函数：

当列索引是以字母为开头时，列索引就是该 DataFrame/Series数组 的属性

当索引以字母为开头时，才可以使用下面这个方法：

DataFrame/Series数组.query(“列索引属性的逻辑表达式”)

根据逻辑运算符访问符合逻辑表达式的行
可以代替 DataFrame/Series数组[布尔数组] 的作用

例：直接使用列索引——属性即可

DataFrame/Series数组[列索引].isin(values)

检验 DataFrame/Series数组[列索引] 列中对应的值是否为 values，当 DataFrame/Series数组[列索引] 中某个位置的 这个值等于values 或 这个值在values中 时，则该值所在行对应位置为 True，否则对应位置为 False
DataFrame/Series数组[列索引] 为索引出的某列的值
values 可以是一个值，也可以是一个数组

例：检验 “2021-01-02” 列是否有 2 或 3

再把这些符合的行索引出来：

（3）统计运算

DataFrame/Series数组.describe()

能够直接得出很多统计结果：count、mean、std、min、max…

例：

?%分位数：指把一组数据从小到大进行排列后，前 ?% 的数小于或等于该数——分位数

统计运算方法：

统计运算方法	含义
DataFrame/Series数组.sum([axis=0])	（默认按列）统计总和
DataFrame/Series数组.mean([axis=0])	（默认按列）统计平均值
DataFrame/Series数组.median([axis=0])	（默认按列）统计中值
DataFrame/Series数组.max([axis=0])	（默认按列）查找最大值
DataFrame/Series数组.min([axis=0])	（默认按列）查找最小值
DataFrame/Series数组.mode([axis=0])	（默认按列）统计众数
DataFrame/Series数组.abs([axis=0])	显示所有值的绝对值
DataFrame/Series数组.std([axis=0])	（默认按列）统计标准差
DataFrame/Series数组.var([axis=0])	（默认按列）统计方差
DataFrame/Series数组.idxmax([axis=0])	（默认按列）找出最大值所在位置
DataFrame/Series数组.idxmin([axis=0])	（默认按列）找出最小值所在位置

注：由于 DataFrame/Series数组 的列索引默认视为类似 SQL 中 事物的属性，因此这些方法在设计时都是按列统计，因为按行统计（属性之间）没意义

例：

累计统计方法：

累计统计方法	含义
DataFrame/Series数组cumsum()	前1/2/3/…/n个数逐个累加求和
DataFrame/Series数组cummax()	前1/2/3/…/n个数的最大值
DataFrame/Series数组cumin()	前1/2/3/…/n个数的最小值
DataFrame/Series数组cumprod()	前1/2/3/…/n个数逐个累计求积

例：求一支股票的总涨跌幅

还可以画图显示总涨跌幅

（4）自定义运算

DataFrame/Series数组.apply(func[, axis=0])

让 DataFrame/Series数组 （默认按列）执行自定义的运算
func 自定义的运算
axis=0 默认按列统计

例：定义一个对列的 最大值-最小值 的函数

lambda表达式：x 指代的就是 stock1 对象

5.Pandas 绘图

DataFrame/Series数组.plot(x=?, y=?, kind=?)

绘制简单图
x=? 图表的x轴，用列索引指定，如：x="name"
y=? 图表的y轴，用列索引指定，如：y="score"
kind=? 图表的类型，如：kind=“scatter” 就是散点图

kind参数	含义
line	折线图
hist	直方图
scatter	散点图
bar	柱状图

例：

六、文件的读取与存储据

Format Type	Data Description	Reader	Writer
text	CSV	read_csv	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	Local clipboard	read_cliipboard	to_cliipboard
binary	MS Excel	read_excel	to_excel
binary	HDF5 Format	read_hdf	to_hdf
binary	Feather Formal	read_feather	to_feather
binary	Parquet Formal	read_parquet	to_parquet
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	Python Pickle Fomat	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQL	Google Big Query	read_gbq	to_gbq

text： .text文件
binary：二进制文件
SQL：数据库文件
注：最常用的是CSV、HDF5 和 JSON 文件

下面介绍三种最常用的文件类型的读取与存储

1.CSV 文件的读写

读取：

pd.read_csv(filepath_or_buffer, usecols=[ ], names=[ ])

读取 csv 文件
filepath_or_buffer 文件路径，带扩展名
usecols=[ ] 指定读取的列索引，列表形式
names=[ ] 当指定的 CSV 文件没有索引字段时，读取 CSV 文件时会默认把第一行数据作为列索引，这非常不好，这个时候需要自己添加字段，列表形式

例：打开当前目录下 stock_day 下的 stock_day.csv 文件，并获取 high、low、open 和 close 列

import pandas as pdpd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv", usecols=["high", "low", "open", "close"])

写入：

DataFrame/Series数组.to_csv(…)

把 DataFrame/Series数组 内容读取到 csv 文件中，带扩展名
path_or_buf 文件路径，文件不存在时则创建新文件
columns=[ ] 指定写入的列索引，列表形式
mode= “w”：覆盖，“a”：追加
index=True 是否写入行索引，默认为 True
header=True 是否写入列索引，默认为 True

例：把 前10行 的 open、close 列数据写入文件

import pandas as pddata[:10].to_csv("test.csv", columns=["open", "close"])

2.HDF5 文件的读写

hdf5 是存储三维数据的文件，这里的键则是指定了不同的二维表

读取：

pd.read_hdf(…)

读取 hdf5 文件
filepath_or_buffer 文件路径，带扩展名
key 读取的键
mode 打开文件的模式

写入：

DataFrame/Series数组.to_hdf(…)

写入 hdf5 文件
filepath_or_buffer 文件路径，带扩展名
key 指定键——指定要读取这张二维表时的键
mode= “w”：覆盖，“a”：追加，默认为追加，即追加一个新的键的二维表

扩展：

优先选择使用 HDF5 文件存储

其速度最快，是 pandas 默认支持的
支持压缩，使用的方法是 blosc，可以提高磁盘利用率，节省空间
HDF5 是跨平台的，可以潜移到 Hadoop 上

3.JSON 文件的读写

JSON 文件是以一行作为一个样本

读取：

pd.read_json(…)

读取 json 文件
filepath_or_buffer 文件路径，带扩展名
orient=“records” 读取文件后的展示方式，一般为 “records”（默认）
lines=False是否按行读取 json 对象，默认不是按行读取，一般选择 lines=True 按行读取

写入：

DataFrame/Series数组.to_json(…)

读取 json 文件
filepath_or_buffer 文件路径，带扩展名
orient= 读取文件后的展示方式，一般选择 orient=“records” 即可
lines=False是否按行写入 json 对象，默认不是按行写入，一般选择 lines=True 按行写入