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为了方便查找，已按照头歌重新排版，朋友们按照头歌所属门类查找实训哦，该篇为Pandas。

文章目录

实训一：Pandas初体验

第一关：了解数据处理对象--Series

编程要求

Pandas中的数据结构

第一关答案

第二关：了解数据处理对象-DataFrame

编程要求

相关知识

第二关答案

第三关：读取CSV格式数据

编程要求

相关知识

第三关答案

第四关：数据的基本操作——排序

编程要求

相关知识

第四关答案

第五关：数据的基本操作——删除

编程要求

相关知识

第五关答案

第六关：数据的基本操作——算术运算

编程要求

相关知识

第六关答案

第七关：数据的基本操作——去重

编程要求

相关知识

第七关答案

第八关：层次化索引

编程要求

相关知识

第八关答案

---

实训一：Pandas初体验

第一关：了解数据处理对象--Series

编程要求

• 创建一个名为series_a的series数组，当中值为[1,2,5,7],对应的索引为['nu', 'li', 'xue', 'xi']；

• 创建一个名为dict_a的字典，字典中包含如下内容{'ting':1, 'shuo':2, 'du':32, 'xie':44}；

• 将dict_a字典转化成名为series_b的series数组。

相关知识

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame

import pandas as pd

Pandas中的数据结构

• Series: 一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据；
• DataFrame: 二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器；
• Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

了解Series

为了开始使用Pandas，我们必需熟悉它的两个重要的数据结构：Series 和DataFrame。虽然它们不是每一个问题的通用解决方案，但可以提供一个坚实的，易于使用的大多数应用程序的基础。 Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引 。最简单的Series是由一个数组的数据构成：

1. In [1]:obj=Series([4,7,-5,3])
2. In [2]:obj
3. Out[2]:
4. 0 4
5. 1 7
6. 2 -5
7. 3 3

Series的交互式显示的字符串表示形式是索引在左边，值在右边。因为我们没有给数据指定索引，一个包含整数0到N-1这里N是数据的长度）的默认索引被创建。你可以分别的通过它的values和index属性来获取 Series的数组表示和索引对象：

1. In [3]: obj.values
2. Out[3]:array([4,7,-5,3])
3. In [4]: obj.index
4. Out[4]:Int64Index([0,1,2,3])

通常，需要创建一个带有索引来确定每一个数据点的Series。

1. In [5]:obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
2. In [6]:obj2
3. Out[6]:
4. d 4
5. b 7
6. a -5
7. c 3

如果你有一些数据在一个Python字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个Series，只传递一个字典的时候，结果Series中的索引将是排序后的字典的键。

第一关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef create_series():'''返回值:series_a: 一个Series类型数据series_b: 一个Series类型数据dict_a：  一个字典类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#series_a=Series([1,2,5,7],index=['nu','li','xue','xi'])dict_a={'ting':1,'shuo':2,'du':32,'xie':44}series_b=Series(dict_a)# ********** End **********## 返回series_a,dict_a,series_breturn series_a,dict_a,series_b

第二关：了解数据处理对象-DataFrame

编程要求

• 创建一个五行三列的名为df1的DataFrame数组，列名为 [states,years,pops]，行名['one','two','three','four','five']；

• 给df1添加新列，列名为new_add，值为[7,4,5,8,2]。

相关知识

DataFrame是一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由Series组成的字典。 DataFrame创建:

1. dictionary = {'state':['0hio','0hio','0hio','Nevada','Nevada'],
2. 'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
3. 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
4. frame = DataFrame(dictionary)

修改行名：

1. frame=DataFrame(dictionary,index=['one','two','three','four','five'])

添加修改：

1. frame['add']=[0,0,0,0,0]

添加Series类型：

1. value = Series([1,3,1,4,6,8],index = [0,1,2,3,4,5])
2. frame['add1'] = value

第二关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef create_dataframe():'''返回值:df1: 一个DataFrame类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#data={'states':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],'years':[2000,2001,2002,2001,2002],'pops':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}df1=DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'])df1['new_add'] = [7,4,5,8,2]# ********** End **********##返回df1return df1

第三关：读取CSV格式数据

编程要求

• 将test3/uk_rain_2014.csv中的数据导入到df1中；

• 将列名修改为['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']；

• 计算df1的总行数并存储在length1中。

相关知识

在使用机器学习工具包对数据进行修改、探索和分析之前，我们必须先讲外部数据导入。使用Pandas导入数据比Numpy要容易。在这里我们将使用英国降雨数据，数据已下好并放在本实训的当前文件夹。

读取CSV

# Reading a csv into Pandas.

# 如果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。

df = pd.read_csv('uk_rain_2014.csv', header=0)

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。 数据导入pandas之后，我们该怎么查看数据呢？

查看前n行

1. # Getting first x rows.
2. df.head(5)

查看后n行

1. # Getting last x rows.
2. df.tail(5)

查看总行数

1. # Finding out how many rows dataset has.
2. len(df)

修改列名

我们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，我们需要缩短列名。

1. # Changing column labels.
2. df.columns = ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']

第三关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
def read_csv_data():'''返回值:df1: 一个DataFrame类型数据length1: 一个int类型数据'''# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#df1=pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv', header=0,encoding = 'gbk')df1.columns = ['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']length1=len(df1)# ********** End **********##返回df1,length1return df1,length1

第四关：数据的基本操作——排序

编程要求

• 对代码中s1进行按索引排序，并将结果存储到s2；

• 对代码中d1进行按值排序（index为f），并将结果存储到d2。

相关知识

本关我们将学习处理Series和DataFrame中的数据的基本手段，我们将会探讨Pandas最为重要的一些功能。

对索引进行排序

Series用sort_index()按索引排序，sort_values()按值排序； DataFrame也是用sort_index()和sort_values()。

1. In[73]: obj = Series(range(4), index=['d','a','b','c'])
2. In[74]: obj.sort_index()
3. Out[74]:
4. a 1
5. b 2
6. c 3
7. d 0
8. dtype: int64
9. In[78]: frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three', 'one'],columns=['d','a','b','c'])
10. In[79]: frame
11. Out[79]:
12. d a b c
13. three 0 1 2 3
14. one 4 5 6 7
15. In[86]: frame.sort_index()
16. Out[86]:
17. d a b c
18. one 4 5 6 7
19. three 0 1 2 3

按行排序

1. In[89]: frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
2. Out[89]:
3. d c b a
4. three 0 3 2 1
5. one 4 7 6 5

按值排序

Series:

1. In[92]: obj = Series([4, 7, -3, 2])
2. In[94]: obj.sort_values()
3. Out[94]:
4. 2 -3
5. 3 2
6. 0 4
7. 1 7
8. dtype: int64

DataFrame:

1. In[95]: frame = DataFrame({'b':[4, 7, -3, 2], 'a':[0, 1, 0, 1]})
2. In[97]: frame.sort_values(by='b') #DataFrame必须传一个by参数表示要排序的列
3. Out[97]:
4. a b
5. 2 0 -3
6. 3 1 2
7. 0 0 4
8. 1 1 7

第四关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
def sort_gate():'''返回值:s2: 一个Series类型数据d2: 一个DataFrame类型数据'''# s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据s1 = Series([4, 3, 7, 2, 8], index=['z', 'y', 'j', 'i', 'e'])d1 = DataFrame({'e': [4, 2, 6, 1], 'f': [0, 5, 4, 2]})# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#s2=s1.sort_index()d2=d1.sort_values(by='f')# ********** End **********##返回s2,d2return s2,d2

第五关：数据的基本操作——删除

编程要求

• 在s1中删除z行，并赋值到s2；

• d1中删除yy列，并赋值到d2。

相关知识

删除指定轴上的项

即删除Series的元素或DataFrame的某一行（列）的意思，我们可以通过对象的drop(labels, axis=0)方法实现此功能。

删除Series的一个元素：

1. In[11]: ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=['d','b','a','c'])
2. In[13]: ser.drop('c')
3. Out[13]:
4. d 4.5
5. b 7.2
6. a -5.3
7. dtype: float64

删除DataFrame的行或列：

1. In[17]: df = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a','c','d'], columns=['oh','te','ca'])
2. In[18]: df
3. Out[18]:
4. oh te ca
5. a 0 1 2
6. c 3 4 5
7. d 6 7 8
8. In[19]: df.drop('a')
9. Out[19]:
10. oh te ca
11. c 3 4 5
12. d 6 7 8
13. In[20]: df.drop(['oh','te'],axis=1)
14. Out[20]:
15. ca
16. a 2
17. c 5
18. d 8

需要注意的是drop()返回的是一个新对象，原对象不会被改变。

第五关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef delete_data():'''返回值:s2: 一个Series类型数据d2: 一个DataFrame类型数据'''# s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据s1 = Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z'])d1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx','yy','zz'])# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#s2=s1.drop('z')d2=d1.drop(['yy'],axis=1)# ********** End **********## 返回s2,d2return s2, d2

第六关：数据的基本操作——算术运算

编程要求

• 让df1与df2相加得到df3，并设置默认填充值为4。

相关知识

算术运算（+，-，*，/）

DataFrame中的算术运算是df中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用NaN代替。

1. In[5]: df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))
2. In[6]: df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))
3. In[9]: df1+df2
4. Out[9]:
5. a b c d e
6. 0 0 2 4 6 NaN
7. 1 9 11 13 15 NaN
8. 2 18 20 22 24 NaN
9. 3 NaN NaN NaN NaN NaN

此外，如果我们想设置默认的其他填充值，而非NaN的话，可以传入填充值。

1. In[11]: df1.add(df2, fill_value=0)
2. Out[11]:
3. a b c d e
4. 0 0 2 4 6 4
5. 1 9 11 13 15 9
6. 2 18 20 22 24 14
7. 3 15 16 17 18 19

第六关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
import  pandas as pddef add_way():'''返回值:df3: 一个DataFrame类型数据'''# df1,df2是DataFrame类型数据df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd'))df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde'))# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#df3=df1.add(df2,fill_value=4)# ********** End **********## 返回df3return df3

第七关：数据的基本操作——去重

编程要求

• 去除df1中重复的行，并把结果保存到df2中。

相关知识

duplicated()

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。具体用法如下：

1. In[1]: df = DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]})
2. In[2]: df
3. Out[2]:
4. k1 k2
5. 0 one 1
6. 1 one 1
7. 2 one 2
8. 3 two 3
9. 4 two 3
10. 5 two 4
11. 6 two 4
12. In[3]: df.duplicated()
13. Out[3]:
14. 0 False
15. 1 True
16. 2 False
17. 3 False
18. 4 True
19. 5 False
20. 6 True
21. dtype: bool

drop_duplicates()

drop_duplicates()用于去除重复的行数，具体用法如下：

1. In[4]: df.drop_duplicates()
2. Out[4]:
3. k1 k2
4. 0 one 1
5. 2 one 2
6. 3 two 3
7. 5 two 4

第七关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pddef delete_duplicated():'''返回值:df2: 一个DataFrame类型数据'''# df1是DataFrame类型数据df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#df2=df1.drop_duplicates()# ********** End **********## 返回df2return df2

第八关：层次化索引

编程要求

• 对s1进行数据重塑，转化成DataFrame类型，并复制到d1。

相关知识

层次化索引

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使我们能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。请看以下例子：

1. In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])
2. In[2]:data
3. Out[2]:
4. a 1 0.169239
5. 2 0.689271
6. 3 0.879309
7. b 1 -0.699176
8. 2 0.260446
9. 3 -0.321751
10. c 1 0.893105
11. 2 0.757505
12. d 2 -1.223344
13. 3 -0.802812
14. dtype: float64

索引方式

1. In[3]:data['b':'d']
2. Out[3]:
3. b 1 -0.699176
4. 2 0.260446
5. 3 -0.321751
6. c 1 0.893105
7. 2 0.757505
8. d 2 -1.223344
9. 3 -0.802812
10. dtype: float64

内层选取

1. In[4]:data[:, 2]
2. Out[4]:
3. a 0.689271
4. b 0.260446
5. c 0.757505
6. d -1.223344
7. dtype: float64

数据重塑

将Series转化成DataFrame:

1. in[5]:data.unstack()
2. Out[5]:
3. 1 2 3
4. a 0.169239 0.689271 0.879309
5. b -0.699176 0.260446 -0.321751
6. c 0.893105 0.757505 NaN
7. d NaN -1.223344 -0.802812

第八关答案

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import Series,DataFrame
import  pandas as pd
import numpy as np
def suoying():'''返回值:d1: 一个DataFrame类型数据'''#s1是Series类型数据s1=Series(np.random.randn(10),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#d1=s1.unstack()# ********** End **********## 返回d1return d1suoying()

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