文章目录

前言
一、文件的读取和写入
- 1.文件读取
- 2.数据写入
二、基本数据结构
- 1.Series
- 2.DataFrame
三、常用基本函数
- 1. 汇总函数
- 2. 特征统计函数
- 3. 唯一值函数
- 4. 替换函数
- 5. 排序函数
- 6. apply方法
四、窗口对象
- 1. 滑窗对象
- 2. 扩张窗口
五、练习
- Ex1：口袋妖怪数据集
- Ex2：指数加权窗口

前言

在开始学习前，请保证pandas的版本号不低于如下所示的版本，否则请务必升级！请确认已经安装了xlrd, xlwt, openpyxl这三个包，其中xlrd版本不得高于2.0.0。

import numpy as np
import pandas as pd

pd.__version__

'1.1.5'

一、文件的读取和写入

1.文件读取

pandas可以读取的文件格式有很多，这里主要介绍读取csv, excel, txt文件。

df_csv = pd.read_csv('../data/my_csv.csv')
df_csv

df_txt = pd.read_table('../data/my_table.txt')
df_txt

df_excel = pd.read_excel('../data/my_excel.xlsx',engine='openpyxl')
df_excel

这里有一些常用的公共参数，header=None表示第一行不作为列名，index_col表示把某一列或几列作为索引，索引的内容将会在第三章进行详述，usecols表示读取列的集合，默认读取所有的列，parse_dates表示需要转化为时间的列，关于时间序列的有关内容将在第十章讲解，nrows表示读取的数据行数。上面这些参数在上述的三个函数里都可以使用。

pd.read_table('../data/my_table.txt', header=None)

pd.read_csv('../data/my_csv.csv', index_col=['col1', 'col2'])

pd.read_table('../data/my_table.txt', usecols=['col1', 'col2'])

pd.read_csv('../data/my_csv.csv', parse_dates=['col5'])

pd.read_excel('../data/my_excel.xlsx', nrows=2,engine='openpyxl')

在读取txt文件时，经常遇到分隔符非空格的情况，read_table有一个分割参数sep，它使得用户可以自定义分割符号，进行txt数据的读取。例如，下面的读取的表以||||为分割：

pd.read_table('../data/my_table_special_sep.txt')

上面的结果显然不是理想的，这时可以使用sep，同时需要指定引擎为python：

pd.read_table('../data/my_table_special_sep.txt', sep=' \|\|\|\| ', engine='python')

注：在使用read_table的时候需要注意，参数sep中使用的是正则表达式，因此需要对|进行转义变成\|，否则无法读取到正确的结果。

2.数据写入

一般在数据写入中，最常用的操作是把index设置为False，特别是当索引没有特殊意义的时候，这样的行为能把索引在保存的时候去除。

df_csv.to_csv('../data/my_csv_saved.csv', index=False)
df_excel.to_excel('../data/my_excel_saved.xlsx', index=False)

pandas中没有定义to_table函数，但是to_csv可以保存为txt文件，并且允许自定义分隔符，常用制表符\t分割：

df_txt.to_csv('../data/my_txt_saved.txt', sep='\t', index=False)

如果想要把表格快速转换为markdown和latex语言，可以使用to_markdown和to_latex函数，此处需要安装tabulate包。

print(df_csv.to_markdown())

print(df_csv.to_latex())

二、基本数据结构

pandas中具有两种基本的数据存储结构，存储一维values的Series和存储二维values的DataFrame，在这两种结构上定义了很多的属性和方法。

1.Series

Series一般由四个部分组成，分别是序列的值data、索引index、存储类型dtype、序列的名字name。其中，索引也可以指定它的名字，默认为空。

s = pd.Series(data = [100, 'a', {'dic1':5}],index = pd.Index(['id1', 20, 'third'], name='my_idx'),dtype = 'object',name = 'my_name')
s

注：object代表了一种混合类型，正如上面的例子中存储了整数、字符串以及Python的字典数据结构。此外，目前pandas把纯字符串序列也默认认为是一种object类型的序列，但它也可以用string类型存储，文本序列的内容会在第八章中讨论。

对于这些属性，可以通过 . 的方式来获取：

s.values

s.index

s.dtype

s.name

利用.shape可以获取序列的长度：

s.shape

索引是pandas中最重要的概念之一，如果想要取出单个索引对应的值，可以通过[index_item]取出。

2.DataFrame

DataFrame在Series的基础上增加了列索引，一个数据框可以由二维的data与行列索引来构造：

data = [[1, 'a', 1.2], [2, 'b', 2.2], [3, 'c', 3.2]]
df = pd.DataFrame(data = data,index = ['row_%d'%i for i in range(3)],columns=['col_0', 'col_1', 'col_2'])
df

但一般而言，更多的时候会采用从列索引名到数据的映射来构造数据框，同时再加上行索引：

df = pd.DataFrame(data = {'col_0': [1,2,3],'col_1':list('abc'),'col_2': [1.2, 2.2, 3.2]},index = ['row_%d'%i for i in range(3)])
df

由于这种映射关系，在DataFrame中可以用[col_name]与[col_list]来取出相应的列与由多个列组成的表，结果分别为Series和DataFrame：

df['col_0']

df[['col_0', 'col_1']]

与Series类似，在数据框中同样可以取出相应的属性：

df.values

df.index

df.columns

df.dtypes # 返回的是值为相应列数据类型的Series

df.shape

df.T

三、常用基本函数

为了进行举例说明，在接下来的部分和其余章节都将会使用一份learn_pandas.csv的虚拟数据集，它记录了四所学校学生的体测个人信息。

df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv')
df.columns

上述列名依次代表学校、年级、姓名、性别、身高、体重、是否为转系生、体测场次、测试时间、1000米成绩，本章只需使用其中的前七列。

df = df[df.columns[:7]]

1. 汇总函数

head, tail函数分别表示返回表或者序列的前n行和后n行，其中n默认为5：

df.head(2)

df.tail(3)

info, describe分别返回表的信息概况和表中数值列对应的主要统计量：

df.info()

df.describe()

2. 特征统计函数

在Series和DataFrame上定义了许多统计函数，最常见的是sum, mean, median, var, std, max, min。例如，选出身高和体重列进行演示：

df_demo = df[['Height', 'Weight']]
df_demo.mean()

df_demo.max()

此外，需要介绍的是quantile, count, idxmax这三个函数，它们分别返回的是分位数、非缺失值个数、最大值对应的索引：

df_demo.quantile(0.75)

df_demo.count()

df_demo.idxmax() # idxmin是对应的函数

上面这些所有的函数，由于操作后返回的是标量，所以又称为聚合函数，它们有一个公共参数axis，默认为0代表逐列聚合，如果设置为1则表示逐行聚合：

df_demo.mean(axis=1).head() # 在这个数据集上体重和身高的均值并没有意义

3. 唯一值函数

对序列使用unique和nunique可以分别得到其唯一值组成的列表和唯一值的个数：

df['School'].unique()

df['School'].nunique()

df['School'].value_counts()

如果想要观察多个列组合的唯一值，可以使用drop_duplicates。其中的关键参数是keep，默认值first表示每个组合保留第一次出现的所在行，last表示保留最后一次出现的所在行，False表示把所有重复组合所在的行剔除。

df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']]
df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'])

df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'], keep='last')

df_demo.drop_duplicates(['Name', 'Gender'], keep=False).head() # 保留只出现过一次的性别和姓名组合

df['School'].drop_duplicates() # 在Series上也可以使用

此外，duplicated和drop_duplicates的功能类似，但前者返回了是否为唯一值的布尔列表，其keep参数与后者一致。其返回的序列，把重复元素设为True，否则为False。 drop_duplicates等价于把duplicated为True的对应行剔除。

df_demo.duplicated(['Gender', 'Transfer']).head()

df['School'].duplicated().head() # 在Series上也可以使用

4. 替换函数

一般而言，替换操作是针对某一个列进行的，因此下面的例子都以Series举例。pandas中的替换函数可以归纳为三类：映射替换、逻辑替换、数值替换。其中映射替换包含replace方法、第八章中的str.replace方法以及第九章中的cat.codes方法，此处介绍replace的用法。

在replace中，可以通过字典构造，或者传入两个列表来进行替换：

df['Gender'].replace({'Female':0, 'Male':1}).head()

df['Gender'].replace(['Female', 'Male'], [0, 1]).head()

另外，replace还有一种特殊的方向替换，指定method参数为ffill则为用前面一个最近的未被替换的值进行替换，bfill则使用后面最近的未被替换的值进行替换。从下面的例子可以看到，它们的结果是不同的：

s = pd.Series(['a', 1, 'b', 2, 1, 1, 'a'])
s.replace([1, 2], method='ffill')

s.replace([1, 2], method='bfill')

逻辑替换包括了where和mask，这两个函数是完全对称的：where函数在传入条件为False的对应行进行替换，而mask在传入条件为True的对应行进行替换，当不指定替换值时，替换为缺失值。

s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50])
s.where(s<0)

s.where(s<0, 100)

s.mask(s<0)

s.mask(s<0, -50)

需要注意的是，传入的条件只需是与被调用的Series索引一致的布尔序列即可：

s_condition= pd.Series([True,False,False,True],index=s.index)
s.mask(s_condition, -50)

数值替换包含了round, abs, clip方法，它们分别表示按照给定精度四舍五入、取绝对值和截断：

s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50])
s.round(2)

s.abs()

s.clip(0, 2) # 前两个数分别表示上下截断边界

在 clip 中，超过边界的只能截断为边界值，如果要把超出边界的替换为自定义的值，应当如何做？

# clip(a, b)后，如果超过边界，那只能是a或b； a替换成-99，b替换成99
s.clip(0, 2).replace({2: 99, 0: -99})

5. 排序函数

排序共有两种方式，其一为值排序，其二为索引排序，对应的函数是sort_values和sort_index。

为了演示排序函数，下面先利用set_index方法把年级和姓名两列作为索引，多级索引的内容和索引设置的方法将在第三章进行详细讲解。

df_demo = df[['Grade', 'Name', 'Height', 'Weight']].set_index(['Grade','Name'])
df_demo.head(3)

对身高进行排序，默认参数ascending=True为升序：

df_demo.sort_values('Height').head()

df_demo.sort_values('Height', ascending=False).head()

在排序中，经常遇到多列排序的问题，比如在体重相同的情况下，对身高进行排序，并且保持身高降序排列，体重升序排列：

df_demo.sort_values(['Weight','Height'],ascending=[True,False]).head()

索引排序的用法和值排序完全一致，只不过元素的值在索引中，此时需要指定索引层的名字或者层号，用参数level表示。另外，需要注意的是字符串的排列顺序由字母顺序决定。

df_demo.sort_index(level=['Grade','Name'],ascending=[True,False]).head()

6. apply方法

apply方法常用于DataFrame的行迭代或者列迭代，它的axis含义与第2小节中的统计聚合函数一致，apply的参数往往是一个以序列为输入的函数。例如对于.mean()，使用apply可以如下地写出：

df_demo = df[['Height', 'Weight']]
def my_mean(x):res = x.mean()return res
df_demo.apply(my_mean)

同样的，可以利用lambda表达式使得书写简洁，这里的x就指代被调用的df_demo表中逐个输入的序列：

df_demo.apply(lambda x:x.mean())

若指定axis=1，那么每次传入函数的就是行元素组成的Series，其结果与之前的逐行均值结果一致。

df_demo.apply(lambda x:x.mean(), axis=1).head()

这里再举一个例子：mad函数返回的是一个序列中偏离该序列均值的绝对值大小的均值，例如序列1,3,7,10中，均值为5.25，每一个元素偏离的绝对值为4.25,2.25,1.75,4.75，这个偏离序列的均值为3.25。现在利用apply计算升高和体重的mad指标：

df_demo.apply(lambda x:(x-x.mean()).abs().mean())

df_demo.mad()

注：得益于传入自定义函数的处理，apply的自由度很高，但这是以性能为代价的。一般而言，使用pandas的内置函数处理和apply来处理同一个任务，其速度会相差较多，因此只有在确实存在自定义需求的情境下才考虑使用apply。

四、窗口对象

pandas中有3类窗口，分别是滑动窗口rolling、扩张窗口expanding以及指数加权窗口ewm。需要说明的是，以日期偏置为窗口大小的滑动窗口将在第十章讨论，指数加权窗口见本章练习。

1. 滑窗对象

要使用滑窗函数，就必须先要对一个序列使用.rolling得到滑窗对象，其最重要的参数为窗口大小window。

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
roller = s.rolling(window = 3)
roller

在得到了滑窗对象后，能够使用相应的聚合函数进行计算，需要注意的是窗口包含当前行所在的元素，例如在第四个位置进行均值运算时，应当计算(2+3+4)/3，而不是(1+2+3)/3：

roller.mean()

roller.sum()

对于滑动相关系数或滑动协方差的计算，可以如下写出：

s2 = pd.Series([1,2,6,16,30])
roller.cov(s2)

roller.corr(s2)

此外，还支持使用apply传入自定义函数，其传入值是对应窗口的Series，例如上述的均值函数可以等效表示：

roller.apply(lambda x:x.mean())

shift, diff, pct_change是一组类滑窗函数，它们的公共参数为periods=n，默认为1，分别表示取向前第n个元素的值、与向前第n个元素做差（与Numpy中不同，后者表示n阶差分）、与向前第n个元素相比计算增长率。这里的n可以为负，表示反方向的类似操作。

s = pd.Series([1,3,6,10,15])
s.shift(2)

s.diff(3)

s.pct_change()

s.shift(-1)

s.diff(-2)

将其视作类滑窗函数的原因是，它们的功能可以用窗口大小为n+1的rolling方法等价代替：

s.rolling(3).apply(lambda x:list(x)[0]) # s.shift(2)

 s.rolling(4).apply(lambda x:list(x)[-1]-list(x)[0]) # s.diff(3)

def my_pct(x):L = list(x)return L[-1]/L[0]-1
s.rolling(2).apply(my_pct) # s.pct_change()

2. 扩张窗口

扩张窗口又称累计窗口，可以理解为一个动态长度的窗口，其窗口的大小就是从序列开始处到具体操作的对应位置，其使用的聚合函数会作用于这些逐步扩张的窗口上。具体地说，设序列为a1, a2, a3, a4，则其每个位置对应的窗口即[a1]、[a1, a2]、[a1, a2, a3]、[a1, a2, a3, a4]。

s = pd.Series([1, 3, 6, 10])
s.expanding().mean()

五、练习

Ex1：口袋妖怪数据集

现有一份口袋妖怪的数据集，下面进行一些背景说明：

#代表全国图鉴编号，不同行存在相同数字则表示为该妖怪的不同状态
妖怪具有单属性和双属性两种，对于单属性的妖怪，Type 2为缺失值
Total, HP, Attack, Defense, Sp. Atk, Sp. Def, Speed分别代表种族值、体力、物攻、防御、特攻、特防、速度，其中种族值为后6项之和

df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv')
df.head(3)

对HP, Attack, Defense, Sp. Atk, Sp. Def, Speed进行加总，验证是否为Total值。

df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv')
(df[['HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed']].sum(1)!=df['Total']).mean()

对于#重复的妖怪只保留第一条记录，解决以下问题：

求第一属性的种类数量和前三多数量对应的种类
求第一属性和第二属性的组合种类
求尚未出现过的属性组合

dp_dup = df.drop_duplicates('#', keep='first')
dp_dup['Type 1'].nunique()
dp_dup['Type 1'].value_counts().index[:3]

attr_dup = dp_dup.drop_duplicates(['Type 1', 'Type 2'])
attr_dup.shape[0]

L_full = [i+' '+j if i!=j else i for i in df['Type 1'].unique() for j in df['Type 1'].unique()]
L_part = [i+' '+j if not isinstance(j, float) else i for i, j in zip(df['Type 1'], df['Type 2'])]
res = set(L_full).difference(set(L_part))
len(res) # 太多，不打印了

按照下述要求，构造Series：

取出物攻，超过120的替换为high，不足50的替换为low，否则设为mid
取出第一属性，分别用replace和apply替换所有字母为大写
求每个妖怪六项能力的离差，即所有能力中偏离中位数最大的值，添加到df并从大到小排序

df['Attack'].mask(df['Attack']>120, 'high').mask(df['Attack']<50, 'low').mask((50<=df['Attack'])&(df['Attack']<=120), 'mid').head()

df['Type 1'].replace({i:str.upper(i) for i in df['Type 1'].unique()})
df['Type 1'].apply(lambda x:str.upper(x)).head()

df['Deviation'] = df[['HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed']].apply(lambda x:np.max((x-x.median()).abs()), 1)
df.sort_values('Deviation', ascending=False).head()

Ex2：指数加权窗口

作为扩张窗口的ewm窗口

在扩张窗口中，用户可以使用各类函数进行历史的累计指标统计，但这些内置的统计函数往往把窗口中的所有元素赋予了同样的权重。事实上，可以给出不同的权重来赋给窗口中的元素，指数加权窗口就是这样一种特殊的扩张窗口。

其中，最重要的参数是alpha，它决定了默认情况下的窗口权重为wi=(1−α)i,i∈{0,1,...,t}w_i=(1−\alpha)^i,i\in\{0,1,...,t\}wi=(1−α)i,i∈{0,1,...,t}，其中i=ti=ti=t表示当前元素，i=0i=0i=0表示序列的第一个元素。

从权重公式可以看出，离开当前值越远则权重越小，若记原序列为xxx，更新后的当前元素为yty_tyt，此时通过加权公式归一化后可知：

请用expanding窗口实现。

对于Series而言，可以用ewm对象如下计算指数平滑后的序列：

np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randint(-1,2,30).cumsum())
s.head()

s.ewm(alpha=0.2).mean().head()

np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randint(-1,2,30).cumsum())
s.ewm(alpha=0.2).mean().head()
def ewm_func(x, alpha=0.2):win = (1-alpha)**np.arange(x.shape[0])[::-1]res = (win*x).sum()/win.sum()return res
s.expanding().apply(ewm_func).head()

2. 作为滑动窗口的ewm窗口

从第1问中可以看到，ewm作为一种扩张窗口的特例，只能从序列的第一个元素开始加权。现在希望给定一个限制窗口n，只对包含自身的最近的n个元素作为窗口进行滑动加权平滑。请根据滑窗函数，给出新的wi与yt的更新公式，并通过rolling窗口实现这一功能。

s.rolling(window=4).apply(ewm_func).head() # 无需对原函数改动

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