增加一个讲pandas的番外
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jackfrued
parent
ebac4a536f
commit
fbdea654ba
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@ -722,4 +722,6 @@ plt.show()
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<img src="res/in_out_regression_result.png" style="zoom:50%;">
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如果不使用`Polynomial`类型的`fit`方法，我们也可以通过 NumPy 提供的`polyfit`函数来完成同样的操作，有兴趣的读者可以自行研究。
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如果不使用`Polynomial`类型的`fit`方法，我们也可以通过 NumPy 提供的`polyfit`函数来完成同样的操作，有兴趣的读者可以自行研究。
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> **说明**：本章部分图片来自于维基百科。
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 1.6 MiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 142 KiB |
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@ -0,0 +1,620 @@
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## 如何快速驾驭 pandas 库
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最近有小伙伴提到，Python 做数据分析的 pandas 库函数和方法实在太多，感觉学习和使用起来思路都非常混乱。之前回复过这个问题，今天把它更系统的整理一下，毕竟这个库是 Python 数据科学生态圈中扮演着极为重要的角色，虽然目前有很多 pandas 库的替代品（如：polars、cuDF等），但是使用方法跟 pandas 可以说是大同小异。
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### 三个核心类
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Pandas 库有三个最核心的类，其中最重要的是`DataFrame`类型，它是学习的重点，如下图所示。
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<img src="res/pandas_data_structures.png" style="zoom:50%;">
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1. `Series`：表示一维数据，跟一维数组类似（带标签的数组），每个数据都有自己的索引（标签），可以通过索引访问数据。
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2. `DataFrame`：表示二维数据，类似于 Excel 电子表格，行和列都有自己的索引（标签），可以通过索引访问行、列、单元格。
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3. `Index`：表示索引，为`Series`和`DataFrame` 提供索引服务，`Index`有很多的子类型，适用于需要不同类型的索引的场景。
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### 数据分析流程
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学习和使用 pandas 重点是`DataFrame`的应用，我们建议大家按照数据分析的流程来掌握对应的函数和方法，这样做往往会事半功倍。数据分析流程如下图所示，其中蓝色虚线圈中的部分就是可以通过 BI 工具（如：Power BI、Tableau等）或 Python 程序来完成的部分。
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<img src="res/data_analysis_steps.png" style="zoom:38%;">
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#### 数据获取
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数据获取也可以称为数据加载，其本质就是创建`DataFrame`对象，需要掌握以下几个函数：
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1. 从 CSV 文件加载数据。
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```python
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pd.read_csv(
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filepath, # CSV文件路径（可以本地绝对路径或相对路径，也可以是一个URL）
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sep, # 字段分隔符（默认是逗号）
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header, # 表头在第几行
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encoding, # 文件编码（默认utf-8）
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quotechar, # 包裹字符串的符号（默认是双引号）
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usecols, # 加载哪些列
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index_col, # 指定索引列
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dtype, # 指定列的数据类型
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converters, # 指定列的数据转换器
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nrows, # 加载多少行数据
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skiprows, # 指定需要跳过的行
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parse_dates, # 将哪些列解析为日期时间
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date_format, # 日期格式
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true_values, # 被视为布尔值True的值
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false_values, # 被视为布尔值False的值
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na_values, # 被视为空值的值
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na_filter, # 是否检测空值标记
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||||
on_bad_lines, # 遇到有问题的行如何处理（可选项：'error'、'warn'、'skip'）
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engine, # 指定底层引擎（例如：可以使用更快的Arrow引擎来处理体量更大的数据）
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iterator, # 是否开启迭代器模式（处理大数据时减少内存开销）
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chunksize, # 迭代器模式下每次加载数量的体量
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)
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```
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2. 从 Excel 文件加载数据。
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```python
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pd.read_excel(
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io, # 工作簿文件的路径
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sheet_name, # 工作表的名字
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skip_footer, # 跳过末尾多少行
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)
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```
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||||
> **说明**：`read_excel`函数跟`read_csv`有很多作用相同的参数，这里就没有赘述了。从 Excel 文件中加载数据时，没有迭代器模式。
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3. 从数据库或数仓加载数据。
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```python
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pd.read_sql(
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sql, # SQL查询或二维表的名字
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con, # 数据库连接
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parse_dates, # 指定需要解析成日期的列
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index_col, # 指定索隐裂
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columns, # 需要加载的列
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chunksize, # 加载数据的体量
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||||
dtype, # 指定列的数据类型
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)
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```
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4. 其他创建`DataFrame`对象的方式。
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```python
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pd.DataFrame(data=[[95, 87], [66, 78], [92, 89]], index=[1001, 1002, 1003], columns=['Verbal', 'Math'])
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||||
pd.DataFrame(data={'Verbal': [95, 66, 92], 'Math': [87, 78, 89]}, index=[1001, 1002, 1003])
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||||
```
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||||
如果要对`DataFrame`中的数据或索引进行操作，需要掌握下面的运算和方法。
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1. 查看信息
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```python
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df.info()
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```
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2. 查看前/后 N 行
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||||
```python
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df.head(10)
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df.tail(5)
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```
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3. 操作列
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```python
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df['column_name']
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df.colume_name
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```
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4. 操作行
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```python
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df.loc['row_index']
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df.iloc[0]
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```
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5. 操作单元格
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```python
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df.at['row_index', 'column_name']
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df.iat[0, 0]
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```
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6. 删除行或列
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```python
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df.drop(
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||||
labels, # 要删除的行或列的索引
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||||
axis, # axis=0，labels表示行索引；axis=1，labels表示列索引
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||||
index, # 要删除的行的索引
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||||
columns, # 要删除的列的索引
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||||
inplace, # 是否就地删除（inplace=True，表示就地删除不返回新DataFrame对象）
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||||
)
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```
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7. 筛选数据
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```python
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||||
df.query(expr) # 通过表达式指定筛选条件
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df[bool_index] # 布尔索引
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```
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8. 随机抽样
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```python
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df.sampe(
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n, # 样本容量
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||||
frac, # 抽样比例
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||||
replace, # 有放回或无放回抽样（默认值False）
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||||
random_state, # 随机数种子（种子相同每次抽样的结果相同）
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||||
)
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||||
```
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||||
9. 重置索引
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```python
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df.reset_index(
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level, # 对于多级索引指定重置哪一级的索引
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||||
drop, # 是否丢弃索引（drop=False表示索引会被处理成普通列）
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||||
inplace, # 是否就地处理（要不要返回新的DataFrame对象）
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||||
)
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```
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10. 设置索引
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```python
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df.set_index(
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||||
keys, # 指定作为索引的列
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||||
drop, # 是否删除作为索引的列（默认值True）
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||||
append, # 是否将指定列加入现有的索引（默认值False）
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||||
inplace, # 是否就地处理（要不要返回新的DataFrame对象）
|
||||
verify_integrity, # 检查索引列是否存在重复值（默认值False）
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||||
)
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||||
```
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||||
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||||
11. 调整索引顺序
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```python
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df.reindex()
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||||
df[fancy_index] # 花式索引
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||||
df.loc[facy_index] # 花式索引
|
||||
df.iloc[fancy_index] # 花式索引
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```
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12. 索引排序
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```python
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df.sort_index(
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axis, # 确定行索引或列索引（默认值0）
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||||
level, # 对于多级索引指定索引的级别
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||||
ascending, # 升序或降序（默认值True）
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||||
inplace, # 是否就地排序
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||||
kind, # 排序算法（默认值'quicksort'）
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||||
na_position, # 空值放在最前还是最后（默认值'last'）
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||||
key, # 传入比较索引大小的函数（自定义比较规则）
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||||
)
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||||
```
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||||
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||||
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#### 数据重塑
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1. 拼接（类似于 SQL 中的 union 操作）
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```python
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pd.concat(
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||||
objs, # 保存多个DataFrame对象的容器
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||||
axis, # 沿着哪个轴进行拼接
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||||
ignore_index, # 是否忽略原来的索引（默认值False）
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||||
)
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```
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2. 合并（类似于 SQL 中的 join 操作）
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```python
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pd.merge(
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left, # 左表
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||||
right, # 右表
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||||
how, # 指定连表的方式（默认值'inner'表示内连接）
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||||
on, # 指定连表字段（如果左右两表连表字段同名）
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||||
left_on, # 指定左表的连表字段
|
||||
right_on, # 指定右表的连表字段
|
||||
left_index, # 是否使用左表的索引连表
|
||||
right_index, # 是否使用右表的索引连表
|
||||
suffixes, # 指定同名列的后缀（默认值('_x', '_y')）
|
||||
)
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```
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#### 数据清洗
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1. 缺失值
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||||
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```python
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# 甄别缺失值
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df.isna()
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||||
df.notna()
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# 删除缺失值
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||||
df.dropna(
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||||
axis, # 删行或删列（默认值0）
|
||||
how, # 是否存在任意一个缺失值就删除（默认值'any'）
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||||
subset, # 只对哪些行或列删除空值
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||||
inplace, # 是否就地删除（要不要返回新的DataFrame对象）
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||||
)
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||||
# 填充缺失值
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df.fillna(
|
||||
value, # 填充的值
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||||
method, # 填充空值的方法
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||||
inplace, # 是否就地填充（要不要返回新的DataFrame对象）
|
||||
)
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||||
# 使用插值算法插值
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||||
df.interpolate(
|
||||
method, # 插值算法（默认值'linear'表示线性插值法）
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||||
axis, # 沿着哪个轴插值
|
||||
inplace, # 是否就地插值（要不要返回新的DataFrame对象）
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
2. 重复值
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```python
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# 甄别重复值
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df.duplicated(
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||||
subset, # 用于判断重复的列标签
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||||
keep, # 如何处理重复项（默认值'first'表示保留第一项）
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||||
)
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||||
# 删除重复值
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||||
df.drop_duplicates(
|
||||
subset, # 用于判断重复的列标签
|
||||
keep, # 如何处理重复项（默认值'first'表示保留第一项）
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||||
inplace, # 是否就地去重（默认值False）
|
||||
)
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||||
# 统计非重复值
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||||
df.nunique(axis)
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```
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3. 异常值
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||||
异常值的处理重点在甄别，可以使用数值判定法、z-score 判定法、孤立森林等方法来进行甄别离群点，然后结合实际业务意义判定是不是异常值。对于异常值的处理，通常是替换或删除，删除可以用之前提到的`drop`方法删行或者删列。
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||||
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||||
```python
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||||
# 替换异常值
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||||
df.replace(
|
||||
to_replace, # 被替换的值
|
||||
value, # 替换的值
|
||||
inplace, # 是否就地替换（要不要返回新的DataFrame对象）
|
||||
regex, # 是否启动正则表达式替换（默认值False）
|
||||
)
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||||
```
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4. 预处理
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预处理通常在`Series`对象上对数据进行操作，假设变量`s`是一个`Series`对象，具体的操作包括：
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- 日期时间预处理
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```python
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s.dt.year # 年
|
||||
s.dt.quarter # 季度
|
||||
s.dt.month # 月
|
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s.dt.day # 日
|
||||
s.dt.hour # 时
|
||||
s.dt.minute # 分
|
||||
s.dt.second # 秒
|
||||
s.dt.weekday # 星期几
|
||||
s.dt.to_period(freq) # 以特定频率转换
|
||||
s.dt.floor(freq) # 下取整
|
||||
s.dt.ceil(freq) # 上取整
|
||||
s.dt.round(freq) # 舍入
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||||
s.dt.strftime(date_format) # 格式化
|
||||
s.dt.tz_localize(tz) # 时区本地化
|
||||
s.dt.tz_convert(tz) # 转换时区
|
||||
```
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||||
- 字符串预处理
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||||
|
||||
```python
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||||
s.str.lower() # 字符串变小写
|
||||
s.str.upper() # 字符串变大写
|
||||
s.str.title() # 字符串首字母大写
|
||||
# 字符串拆分
|
||||
s.str.split(
|
||||
pat, # 拆分字符或正则表达式
|
||||
n, # 最大拆分次数
|
||||
expand, # 是否将拆分后的内容展开成多个列（默认值False）
|
||||
)
|
||||
# 从字符串中捕获内容
|
||||
s.str.extract(
|
||||
pat, # 正则表达式
|
||||
flags, # 正则表达式处理标记
|
||||
expand, # 是否将捕获内容展开成多个列（默认值True）
|
||||
)
|
||||
s.str.isalpha() # 检查字符串是不是字母
|
||||
s.str.isnumeric() # 检查字符串是不是数值
|
||||
s.str.isalnum() # 检查字符串是不是字母数字
|
||||
s.str.isspace() # 检查字符串是不是空白字符
|
||||
s.str.startswith() # 检查字符串是否以指定内容开头
|
||||
s.str.endswith() # 检查字符串是否以指定内容结尾
|
||||
# 检查字符串是否跟正则表达式匹配
|
||||
s.str.match(
|
||||
pat, # 正则表达式
|
||||
flags, # 正则表达式处理标记
|
||||
)
|
||||
# 检查字符串是否包含指定内容
|
||||
s.str.contains(
|
||||
pat, # 字符串或正则表达式
|
||||
flags, # 正则表达式处理标记
|
||||
regex, # 是否使用正则表达式（默认值True）
|
||||
)
|
||||
# 替换
|
||||
s.str.replace(
|
||||
pat, # 被替换的内容（字符串或正则表达式）
|
||||
repl, # 替换的内容
|
||||
n, # 最大替换次数（默认值-1表示全部替换）
|
||||
flags, # 正则表达式处理标记
|
||||
regex, # 是否使用正则表达式（默认值True）
|
||||
)
|
||||
s.str.strip() # 去掉字符串多余的空格
|
||||
s.str.join(sep) # 用指定的分隔符将内容拼接成字符串
|
||||
# 字符串拼接
|
||||
s.str.cat(
|
||||
others, # 拼接的内容
|
||||
sep, # 分隔符
|
||||
na_rep, # 空值的替代符
|
||||
)
|
||||
s.str.len() # 获得字符串长度
|
||||
# 查找子串的位置
|
||||
s.str.find(
|
||||
sub, # 子串
|
||||
start, # 起始位置
|
||||
end, # 结束位置
|
||||
)
|
||||
```
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||||
|
||||
- 类别预处理
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||||
|
||||
```python
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||||
# 类别重排序
|
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s.cat.reorder_categories(
|
||||
new_categories, # 新的类别顺序
|
||||
inplace, # 是否就地处理（默认值False）
|
||||
)
|
||||
# 添加类别
|
||||
s.cat.add_categories(
|
||||
new_categories, # 要添加的新类别
|
||||
inplace, # 是否就地处理（默认值False）
|
||||
)
|
||||
# 移除类别
|
||||
s.cat.remove_categories(
|
||||
removals, # 要移除的类别
|
||||
inplace, # 是否就地处理（默认值False）
|
||||
)
|
||||
# 移除没有使用的类别
|
||||
s.cat.remove_unused_categories(
|
||||
inplace, # 是否就地处理（默认值False）
|
||||
)
|
||||
# 类别重命名
|
||||
s.cat.rename_categories(
|
||||
new_categories, # 新的类别名称
|
||||
inplace, # 是否就地处理（默认值False）
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- 二值化（虚拟变量）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
pd.get_dummies(
|
||||
data, # 需要转换为虚拟变量的Series或DataFrame
|
||||
prefix, # 指定生成的虚拟变量列的前缀
|
||||
prefix_sep, # 前缀和列名之间的分隔符
|
||||
dummy_na, # 是否为空值（NaN）生成一个列（默认值False）
|
||||
columns, # 指定要转换的列名
|
||||
drop_first, # 是否从生成的虚拟变量中删除第一个类别的列（默认值False）
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- 离散化（分箱）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
pd.cut(
|
||||
x, # 要分割的输入数据（一维数据）
|
||||
bins, # 分割的区间数或具体的区间边界
|
||||
right, # 区间是否包含右端点（默认值False）
|
||||
labels, # 指定每个区间的标签
|
||||
retbins, # 是否返回分割的边界数组（默认值False）
|
||||
ordered, # 返回的类别是否是有序的（默认值True）
|
||||
)
|
||||
pd.qcut(
|
||||
x, # 要分割的输入数据（一维数据）
|
||||
q, # 分割点的数量或具体的分位数
|
||||
labels, # 指定每个区间的标签
|
||||
retbins, # 是否返回分割的边界数组（默认值False）
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- 自定义转换
|
||||
|
||||
```python
|
||||
s.map(arg) # 对数据进行元素级别的转换和映射
|
||||
df.map(func) # 对数据进行元素级别的转换和映射
|
||||
# 通过指定函数对数据进行元素级别的转换
|
||||
s.apply(
|
||||
func, # 作用于每个元素的函数
|
||||
convert_type, # 尝试将结果转换为最适合的类型（默认值True）
|
||||
args, # 传递给func的额外位置参数
|
||||
kwargs, # 传递给func的额外关键字参数
|
||||
)
|
||||
# 通过指定函数对数据进行行级或列级的转换
|
||||
df.apply(
|
||||
func, # 作用域行或列的函数
|
||||
axis, # 控制做行级还是列级转换
|
||||
result_type, # 指定返回的类型（'expand'表示扩展为列，'reduce'表示返回标量，'broadcast'表示广播为原始形状）
|
||||
args, # 传递给func的额外位置参数
|
||||
kwargs, # 传递给func的额外关键字参数
|
||||
)
|
||||
s.transform(func) # 通过指定一个或多个函数对数据进行元素级别的转换
|
||||
df.transform(func) # 通过指定一个或多个函数对数据进行行级或列级转换
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 数据透视
|
||||
|
||||
1. 描述性统计信息
|
||||
|
||||
```python
|
||||
s.mean() # 均值
|
||||
s.median() # 中位数
|
||||
s.mode() # 众数
|
||||
s.max() # 最大值
|
||||
s.min() # 最小值
|
||||
s.var(ddof) # 方差（ddof代表自由度校正值）
|
||||
s.std(ddof) # 标准差（ddof代表自由度校正值）
|
||||
s.skew() # 偏态系数
|
||||
s.kurt() # 峰度系数
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. 相关性分析
|
||||
|
||||
```python
|
||||
df.cov() # 协方差
|
||||
df.corr(method) # 相关系数（默认'pearson'表示皮尔逊相关系数，可选值还有'kendall'和'spearman'）
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. 排序和头部值
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 排序
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s.sort_values(
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asending, # 升序或降序（默认值True）
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inplace, # 是否就地排序（默认值False）
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||||
kind, # 排序算法（默认值'quicksort'）
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||||
na_position, # 空值的位置（默认值'last'）
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||||
key, # 指定比较元素的规则（函数）
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)
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# 排序
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df.sort_values(
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by, # 排序的依据
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ascending, # 升序或降序（默认值True）
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||||
inplace, # 是否就地排序（默认值False）
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||||
kind, # 排序算法（默认值'quicksort'）
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||||
na_position, # 空值的位置（默认值'last'）
|
||||
key, # 指定比较元素的规则（函数）
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||||
)
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||||
# TopN元素（头部）
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||||
s.nlargest(
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||||
n, # 前N个最大值
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||||
keep, # 如何处理重复值（默认值'first'）
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||||
)
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||||
# TopN元素（头部）
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df.nlargest(
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||||
n, # 前N个最大值
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||||
columns, # 指定用于排序的列名
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||||
keep, # 如何处理重复值（默认值'first'）
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||||
)
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||||
# TopN元素（尾部）
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||||
s.nsmallest(
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||||
n, # 前N个最小值
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||||
keep, # 如何处理重复值（默认值'first'）
|
||||
)
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||||
# TopN元素（尾部）
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||||
df.nsmallest(
|
||||
n, # 前N个最小值
|
||||
columns, # 指定用于排序的列名
|
||||
keep, # 如何处理重复值（默认值'first'）
|
||||
)
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```
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4. 分组聚合
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```python
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df.groupby(
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||||
by, # 指定用于分组的列名
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||||
level, # 对于多级索引指定用哪一级分组
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||||
as_index, # 是否将分组的列设置为索引（默认值True）
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||||
sort, # 是否对分组的结果进行排序（默认值True）
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||||
observed, # 只考虑在数据中实际出现的分组（默认值False）
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||||
).aggregate(
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||||
func, # 单个函数或函数列表
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||||
args, # 函数的可变参数
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||||
kwargs, # 函数的关键字参数
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||||
)
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||||
df.pivot(
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||||
index, # 指定用作索引的列
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||||
columns, # 要作为新列的列
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||||
values, # 用于填充新DataFrame中的值的列
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||||
)
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||||
df.melt(
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||||
id_vars, # 在转换过程中保持不变的列
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||||
value_vars, # 要转换为行的列
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||||
var_name, # 指定存储原列名的新列名
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||||
value_name, # 指定存储原数据值的新列名
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||||
)
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```
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5. 透视表
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```python
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pd.pivot_table(
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data, # DataFrame对象
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||||
values, # 需要聚合的列
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||||
index, # 分组数据的字段（行索引）
|
||||
columns, # 分组数据的字段（列索引）
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||||
aggfunc, # 聚合函数（默认值'mean'）
|
||||
fill_value, # 填充空值的值
|
||||
margins, # 是否计算行列总计（默认值False）
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||||
margins_name, # 总计列的名字（默认值'All'）
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||||
observed # 只考虑在数据中实际出现的分组（默认值False）
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
6. 交叉表
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||||
```python
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||||
pd.crosstab(
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||||
index, # 交叉表中的行变量
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||||
columns, # 交叉表中的列变量
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||||
values, # 用于填充交叉表的值（可选项）
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||||
aggfunc, # 聚合函数（可选项）
|
||||
margins, # 是否计算行列总计（默认值False）
|
||||
margins_name, # 总计列的名字（默认值'All'）
|
||||
)
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||||
```
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||||
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#### 数据呈现
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||||
```python
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df.plot(
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figsize, # 图表尺寸（二元组）
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kind, # 图表类型
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ax, # 绘图的坐标系
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x, # 横轴数据
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y, # 纵轴数据
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title, # 图表标题
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||||
grid, # 是否绘制网格
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||||
legend, # 是否显示图例
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||||
xticks, # 横轴刻度
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yticks, # 纵轴刻度
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xlim, # 横轴取值范围
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ylim, # 纵轴取值范围
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||||
xlabel, # 横轴标签
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ylabel, # 纵轴标签
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||||
rot, # 轴标签旋转角度
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||||
fontsize, # 轴标签字体大小
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colormap, # 颜色系列
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stacked, # 是否绘制堆叠图（默认值False）
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colorbar, # 是否显示色彩条
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)
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```
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`plot`方法最重要的参数是`kind`，它可以控制图表的类型，具体如下所示：
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1. 折线图：`kind='line'`
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2. 散点图：`kind='scatter'`
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3. 柱状图：`kind='bar'`
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4. 条状图（水平柱状图）：`kind='barh'`
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5. 饼状图：`kind='pie'`
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6. 直方图：`kind='hist'`
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7. 箱线图：`kind='box'`
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8. 面积图：`kind='area'`
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9. 核密度估计图：`kind='kde'`
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### 总结
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大家可以找一个数据集按照上面讲解的流程把这些最常用的类型、函数和方法过一遍，是不是印象就深刻一点了。更详细的内容还是推荐阅读我的专栏[《基于Python的数据分析》](https://www.zhihu.com/column/c_1217746527315496960)或者观看B站上的视频[《Python数据分析三剑客》](https://www.bilibili.com/video/BV13t4y1a7TV/)。
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