利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之pandas入門(二)

5.3匯總和計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)

pandas對(duì)象擁有一組常用的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法毛仪。他們大部分都屬于約簡(jiǎn)和匯總統(tǒng)計(jì)簇宽，用于從Series中提取單個(gè)值（如mean或sum）或從DataFrame的行或列中提取一個(gè)Series晦譬。跟對(duì)應(yīng)的NumPy數(shù)組方法相比，他們都是基于沒(méi)有缺失數(shù)據(jù)的假設(shè)而構(gòu)建的。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的DataFrame：

In [90]: df=DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])

In [91]: df

Out[91]:

one two

a 1.40 NaN

b 7.10 -4.5

c NaN NaN

d 0.75 -1.3

調(diào)用DataFrame的sum方法將會(huì)返回一個(gè)含有列的小計(jì)的Series：

In [92]: df.sum()

Out[92]:

one 9.25

two -5.80

dtype: float64

傳入axis=1 將會(huì)按行進(jìn)行求和計(jì)算：

In [93]: df.sum(axis=1)

Out[93]:

a 1.40

b 2.60

c 0.00

d -0.55

dtype: float64

NA值將會(huì)被自動(dòng)剔除，除非整個(gè)切片都是NA报亩。通過(guò)skipna選項(xiàng)可以禁用該功能：

In [94]: df.mean(axis=1,skipna=False)

Out[94]:

a NaN

b 1.300

c NaN

d -0.275

dtype: float64

表5-9給出了約簡(jiǎn)方法常用選項(xiàng)

有些方法（如idxmin和idxmax）返回的是間接統(tǒng)計(jì)（比如達(dá)到最大值或最小值的索引）：

In [95]: df.idxmax()

Out[95]:

one b

two d

dtype: object

一些方法則是累計(jì)型的：

In [96]: df.cumsum()

Out[96]:

one two

a 1.40 NaN

b 8.50 -4.5

c NaN NaN

d 9.25 -5.8

還有一些方法，既不是約簡(jiǎn)型也不是累計(jì)型井氢。

In [97]: df.describe()

Out[97]:

one two

count 3.000000 2.000000

mean 3.083333 -2.900000

std? ? 3.493685 2.262742

min? ? 0.750000 -4.500000

25%? 1.075000 -3.700000

50%? 1.400000 -2.900000

75%? 4.250000 -2.100000

max? 7.100000 -1.300000

對(duì)于非數(shù)值型的數(shù)據(jù)弦追，describe會(huì)產(chǎn)生另一種匯總統(tǒng)計(jì)：

In [98]: obj=Series(['a','a','b','c']*4)

In [99]: obj.describe()

Out[99]:

count? 16

unique? 3

top? ? ? ? a

freq ? ? 8

dtype:? ? object

表5-10列出了所有與描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的方法。

5.3.1相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差

有些匯總統(tǒng)計(jì)（如先關(guān)系數(shù)和協(xié)方差）是通過(guò)參數(shù)計(jì)算出來(lái)的花竞。

5.3.2唯一值劲件、值計(jì)數(shù)以及成員資格

從一維Series的值中抽取信息掸哑。以下這個(gè)Series為例：

In [107]: obj=Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c'])

第一個(gè)函數(shù)是unique，可以得到Sseries中的唯一數(shù)組：

In [108]: uniques=obj.unique()

In [109]: uniques

Out[109]: array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object)

返回值的唯一未排序的零远，如果需要的話苗分，可以對(duì)結(jié)果再次進(jìn)行排序（unique.sort()）

value_counts 用于計(jì)算一個(gè)Series中各值出現(xiàn)的頻率：

In [110]: obj.value_counts()

Out[110]:

c 3

a 3

b 2

d 1

dtype: int64

為了方便查看，結(jié)果Series是按值頻率降序排列的牵辣。

value_counts 還是一個(gè)頂級(jí)的pandas方法摔癣，可用于任何數(shù)組的或序列：

In [111]: pd.value_counts(obj.values,sort=False)

Out[111]:

a 3

c 3

b 2

d 1

dtype: int64

最后isin，它用于判斷矢量化最集合的成員資格纬向，可用于選取Series中或DataFrame列中的數(shù)據(jù)的子集：

In [112]: mask=obj.isin(['b','c'])

In [113]: mask

Out[113]:

0 True

1 False

2 False

3 False

4 False

5 True

6 True

7 True

8 True

dtype: bool

In [114]: obj[mask]

Out[114]:

0 c

5 b

6 b

7 c

8 c

dtype: object

有時(shí)择浊，你可能需要得到DataFrame中多個(gè)相關(guān)的一張柱狀圖。

In [115]: data=DataFrame({'Qu1':[1,3,4,3,4],'Qu2':[2,3,1,2,3],'Qu3':[1,5,2,4,4]})

In [116]: data

Out[116]:

Qu1 Qu2 Qu3

0 1 2 1

1 3 3 5

2 4 1 2

3 3 2 4

4 4 3 4

In [117]: result=data.apply(pd.value_counts).fillna(0)

In [118]: result

Out[118]:

Qu1 Qu2 Qu3

1 1.0 1.0 1.0

2 0.0 2.0 1.0

3 2.0 2.0 0.0

4 2.0 0.0 2.0

5 0.0 0.0 1.0

5.4處理缺失數(shù)據(jù)

處理缺失數(shù)據(jù)（missing data）在大部分的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中很常見逾条。pandas的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一就是讓缺失數(shù)據(jù)的處理任務(wù)盡量輕松琢岩。

pandas使用浮點(diǎn)數(shù)NaN（Not a Number）表示浮點(diǎn)和非浮點(diǎn)數(shù)組中的缺失數(shù)據(jù)。只是一個(gè)便于檢測(cè)出來(lái)的標(biāo)記而已：

In [119]: string_data=Series(['aardvark','arrichoke',np.nan,'avocado'])

In [120]: string_data

Out[120]:

0? ? aardvark

1? ? arrichoke

2? ? ? ? ? NaN

3? ? ? avocado

dtype: object

In [121]: string_data.isnull()

Out[121]:

0? ? False

1? ? False

2? ? True

3? ? False

dtype: bool

python內(nèi)置的None值也會(huì)被當(dāng)做NA處理：

In [123]: string_data.isnull()

Out[123]:

0 True

1 False

2 True

3 False

dtype: bool

5.4.1濾除缺失數(shù)據(jù)

對(duì)于一個(gè)Series师脂，dropna返回一個(gè)僅含有非空數(shù)據(jù)的和索引值的Series：

In [124]: from numpy import nan as NA

In [125]: data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

In [126]: data.dropna()

Out[126]:

0 1.0

2 3.5

4 7.0

dtype: float64

還可以通過(guò)布爾型索引達(dá)到這個(gè)目的：

In [127]: data[data.notnull()]

Out[127]:

0 1.0

2 3.5

4 7.0

dtype: float64

對(duì)于DataFrame對(duì)象担孔，如果希望丟棄全NA或NA的行貨列，dropna默認(rèn)丟棄任何含有缺失值的行：

In [129]: data=DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.,NA,NA],[NA,NA,NA],[NA,6.5,3.]])

In [130]: cleaned=data.dropna()

In [131]: data

Out[131]:

0 1 2

0 1.0 6.5 3.0

1 1.0 NaN NaN

2 NaN NaN NaN

3 NaN 6.5 3.0

In [132]: cleaned

Out[132]:

0 1 2

0 1.0 6.5 3.0

傳入how=‘a(chǎn)ll’ 將只丟棄全為NA的那些行：

In [133]: data.dropna(how='all')

Out[133]:

0 1 2

0 1.0 6.5 3.0

1 1.0 NaN NaN

3 NaN 6.5 3.0

要用這種方式丟棄列吃警，只需傳入axis=1即可：

In [134]: data[4]=NA

In [135]: data

Out[135]:

0 1 2 4

0 1.0 6.5 3.0 NaN

1 1.0 NaN NaN NaN

2 NaN NaN NaN NaN

3 NaN 6.5 3.0 NaN

In [136]: data.dropna(axis=1,how='all')

Out[136]:

0 1 2

0 1.0 6.5 3.0

1 1.0 NaN NaN

2 NaN NaN NaN

3 NaN 6.5 3.0

另一個(gè)濾出DataFrame行的問(wèn)題涉及時(shí)間序列數(shù)據(jù)糕篇。

假設(shè)你只想留下一部分觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以用thresh參數(shù)實(shí)現(xiàn)此目的：

In [137]: df=DataFrame(np.random.randn(7,3))

In [138]: df.ix[:4,1]=NA;df.ix[:2,2]=NA

In [139]: df

Out[139]:

0 1 2

0 0.452896 NaN NaN

1 1.071009 NaN NaN

2 -0.135804 NaN NaN

3 0.010116 NaN 0.064880

4 -1.038639 NaN -0.756553

5 0.738134 -1.505505 -0.052306

6 -1.712077 0.386785 0.436945

In [140]: df.dropna(thresh=3)

Out[140]:

0 1 2

5 0.738134 -1.505505 -0.052306

6 -1.712077 0.386785 0.436945

5.4.2填充缺失數(shù)據(jù)

如果不想濾除數(shù)據(jù)汤徽，而是希望填充數(shù)據(jù)娩缰。

通過(guò)一個(gè)常數(shù)來(lái)fillna就會(huì)將缺失值替換為那個(gè)常數(shù)值：

In [141]: df.fillna(0)

Out[141]:

0 1 2

0 0.452896 0.000000 0.000000

1 1.071009 0.000000 0.000000

2 -0.135804 0.000000 0.000000

3 0.010116 0.000000 0.064880

4 -1.038639 0.000000 -0.756553

5 0.738134 -1.505505 -0.052306

6 -1.712077 0.386785 0.436945

通過(guò)一個(gè)字典調(diào)用fillna，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同的列填充不同的值：

In [142]: df.fillna({1:0.5,3:-1})

Out[142]:

0 1 2

0 0.452896 0.500000 NaN

1 1.071009 0.500000 NaN

2 -0.135804 0.500000 NaN

3 0.010116 0.500000 0.064880

4 -1.038639 0.500000 -0.756553

5 0.738134 -1.505505 -0.052306

6 -1.712077 0.386785 0.436945

fillna默認(rèn)會(huì)返回新對(duì)象谒府，但是也可以對(duì)現(xiàn)有的對(duì)象進(jìn)行修改：

In [143]: _=df.fillna(0,inplace=True)

In [144]: df

Out[144]:

0 1 2

0 0.452896 0.000000 0.000000

1 1.071009 0.000000 0.000000

2 -0.135804 0.000000 0.000000

3 0.010116 0.000000 0.064880

4 -1.038639 0.000000 -0.756553

5 0.738134 -1.505505 -0.052306

6 -1.712077 0.386785 0.436945

對(duì)reindex有效的那些插值方法也可以用于fillna：

In [145]: df=DataFrame(np.random.randn(6,3))

In [146]: df.ix[2:,1]=NA;df.ix[4:,2]=NA

In [147]: df

Out[147]:

0 1 2

0 0.501394 -1.735750 0.197643

1 2.099104 1.441581 0.743717

2 -0.451567 NaN -0.150315

3 -0.032894 NaN 0.418310

4 1.285966 NaN NaN

5 -0.058611 NaN NaN

In [148]: df.fillna(method='ffill')

Out[148]:

0 1 2

0 0.501394 -1.735750 0.197643

1 2.099104 1.441581 0.743717

2 -0.451567 1.441581 -0.150315

3 -0.032894 1.441581 0.418310

4 1.285966 1.441581 0.418310

5 -0.058611 1.441581 0.418310

In [149]: df.fillna(method='ffill',limit=2)

Out[149]:

0 1 2

0 0.501394 -1.735750 0.197643

1 2.099104 1.441581 0.743717

2 -0.451567 1.441581 -0.150315

3 -0.032894 1.441581 0.418310

4 1.285966 NaN 0.418310

5 -0.058611 NaN 0.418310

只要稍微動(dòng)腦子拼坎，就可以利用fillna的=實(shí)現(xiàn)許多的別的功能。

比如完疫，傳入Series的平均值或中位數(shù)：

In [150]: data=Series([1.,NA,3.5,NA,7])

In [151]: data.fillna(data.mean())

Out[151]:

0 1.000000

1 3.833333

2 3.500000

3 3.833333

4 7.000000

dtype: float64

5.5層次化索引

層次化索引泰鸡，是你能在一個(gè)軸上擁有多個(gè)（兩個(gè)以上）索引級(jí)別。

即能以低緯度形式處理高緯度數(shù)據(jù)壳鹤。

我們來(lái)創(chuàng)建一個(gè)Series盛龄，并用一個(gè)由列表或數(shù)組組成的列表作為索引：

In [152]: 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]])

In [153]: data

Out[153]:

a? 1? ? 0.024162

2? ? 0.969526

3? -0.215712

b? 1? ? 1.136933

2? -0.158487

3? ? 0.482377

c? 1? -0.551888

2? -1.090750

d? 2? -0.073204

3? -1.217613

dtype: float64

這就是帶有MultiIndex 索引的Series 的格式輸出格式。索引之間的“間隔”表示“直接使用上面的標(biāo)簽”：

In [154]: data.index

Out[154]:

MultiIndex(levels=[[u'a', u'b', u'c', u'd'], [1, 2, 3]],

labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]])

對(duì)于一個(gè)層次化索引的對(duì)象芳誓，選取數(shù)據(jù)子集的操作很簡(jiǎn)單：

data['b']

Out[155]:

1? ? 1.136933

2? -0.158487

3? ? 0.482377

dtype: float64

data['b':'c']

Out[156]:

b? 1? ? 1.136933

2? -0.158487

3? ? 0.482377

c? 1? -0.551888

2? -1.090750

dtype: float64

data.ix[['b','d']]

Out[158]:

b? 1? ? 1.136933

2? -0.158487

3? ? 0.482377

d? 2? -0.073204

3? -1.217613

dtype: float64

甚至還可以在“內(nèi)層”中進(jìn)行選扔嗖啊：

In [159]: data[:,2]

Out[159]:

a? ? 0.969526

b? -0.158487

c? -1.090750

d? -0.073204

dtype: float64

層次化索引的在數(shù)據(jù)重塑和基于分組的操作（如透視表生成）中扮演重要角色。比如說(shuō)锹淌，這段數(shù)據(jù)可以通過(guò)unstack方法被重新安排到一個(gè)DataFrame中：

n [160]: data.unstack()

Out[160]:

1? ? ? ? 2? ? ? ? 3

a? 0.024162? 0.969526 -0.215712

b? 1.136933 -0.158487? 0.482377

c -0.551888 -1.090750? ? ? NaN

d? ? ? NaN -0.073204 -1.21761

unstack的逆運(yùn)算是stack：

In [161]: data.unstack().stack()

Out[161]:

a? 1? ? 0.024162

2? ? 0.969526

3? -0.215712

b? 1? ? 1.136933

2? -0.158487

3? ? 0.482377

c? 1? -0.551888

2? -1.090750

d? 2? -0.073204

3? -1.217613

dtype: float64

對(duì)于一個(gè)DataFrame匿值，每條軸都可以分層索引：

In [162]: frame=DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],columns=[['Ohio','Ohio','Colorado'],['Green','Red','Green']])

In [163]: frame

Out[163]:

Ohio? ? Colorado

Green Red? ? Green

a 1? ? 0? 1? ? ? ? 2

2? ? 3? 4? ? ? ? 5

b 1? ? 6? 7? ? ? ? 8

2? ? 9? 10? ? ? 11

各層都可以有名字（可以是字符串，也可以是python對(duì)象）赂摆。如果指定了名稱挟憔，他們就會(huì)顯示在控制臺(tái)輸出中：

In [164]: frame.index.names=['key1','key2']

In [165]: frame.columns.names=['state','color']

In [166]: frame

Out[166]:

state? ? ? Ohio? ? Colorado

color? ? Green Red? ? Green

key1 key2

a? ? 1? ? ? ? 0? 1? ? ? ? 2

2? ? ? ? 3? 4? ? ? ? 5

b? ? 1? ? ? ? 6? 7? ? ? ? 8

2? ? ? ? 9? 10? ? ? 11

有了分部的列索引钟些，因此可以選取列分組：

In [167]: frame['Ohio']

Out[167]:

color? ? ? Green? Red

key1 key2

a? ? 1? ? ? ? 0? ? 1

2? ? ? ? 3? ? 4

b? ? 1? ? ? ? 6? ? 7

2? ? ? ? 9? 10

可以單獨(dú)的創(chuàng)建MultiIndex 然后復(fù)用，上面那個(gè)DataFrame中的（分級(jí)）列可以這樣創(chuàng)建：

In [168]: MultiIndex.from_arrays([['Ohio','Ohio','Colorado'],['Green','Red','Green']],names=['state','color'])

5.5.1重排分級(jí)順序

如果需要調(diào)整某條軸上各級(jí)別的順序绊谭，或根據(jù)指定界級(jí)別上的值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序政恍。swaplevel接受兩個(gè)級(jí)別編號(hào)或名稱，并返回一個(gè)互換級(jí)別的新對(duì)象（但數(shù)據(jù)不會(huì)發(fā)生變化）：

In [169]: frame.swaplevel('key1','key2')

Out[169]:

state? ? ? Ohio? ? Colorado

color? ? Green Red? ? Green

key2 key1

1? ? a? ? ? ? 0? 1? ? ? ? 2

2? ? a? ? ? ? 3? 4? ? ? ? 5

1? ? b? ? ? ? 6? 7? ? ? ? 8

2? ? b? ? ? ? 9? 10? ? ? 11

而sortleval則根據(jù)單個(gè)級(jí)別中的值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序（穩(wěn)定的）达传。交流級(jí)別時(shí)篙耗，常常也會(huì)用到sortlevel，這樣最終的結(jié)果就是有序的了：

In [170]: frame.sortlevel(1)

Out[170]:

state? ? ? Ohio? ? Colorado

color? ? Green Red? ? Green

key1 key2

a? ? 1? ? ? ? 0? 1? ? ? ? 2

b? ? 1? ? ? ? 6? 7? ? ? ? 8

a? ? 2? ? ? ? 3? 4? ? ? ? 5

b? ? 2? ? ? ? 9? 10? ? ? 11

In [172]: frame.swaplevel(0,1).sortlevel(0)

Out[172]:

state? ? ? Ohio? ? Colorado

color? ? Green Red? ? Green

key2 key1

1? ? a? ? ? ? 0? 1? ? ? ? 2

b? ? ? ? 6? 7? ? ? ? 8

2? ? a? ? ? ? 3? 4? ? ? ? 5

b? ? ? ? 9? 10? ? ? 11

5.5.2根據(jù)級(jí)別匯總統(tǒng)計(jì)

許多對(duì)DataFrame 和Series的描述和匯總統(tǒng)計(jì)都有一個(gè)leve選項(xiàng)趟大，用于指定在某條軸上對(duì)求和的級(jí)別鹤树，再也上面的那個(gè)DataFrame為例子铣焊，我們根據(jù)行或列上的級(jí)別進(jìn)行求和：

In [173]: frame.sum(level='color',axis=1)

Out[173]:

color Green Red

key1 key2

a 1 2 1

2 8 4

b 1 14 7

2 20 10

In [174]: frame.sum(level='key2')

Out[174]:

state Ohio Colorado

color Green Red Green

key2

1 6 8 10

2 12 14 16

5.5.3使用DataFrame的列

將DataFrame的一個(gè)或多個(gè)列當(dāng)做行索引來(lái)用逊朽，或者可能希望將行索引變成DataFrame要的列。

In [14]: frame=DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),

'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]})

In [15]: frame

Out[15]:

a? b? ? c? d

0? 0? 7? one? 0

1? 1? 6? one? 1

2? 2? 5? one? 2

3? 3? 4? two? 0

4? 4? 3? two? 1

5? 5? 2? two? 2

6? 6? 1? two? 3

DataFrame的set_index函數(shù)會(huì)將一個(gè)或多個(gè)列轉(zhuǎn)換為行索引曲伊，并創(chuàng)建一個(gè)新的DataFrame：

In [17]: frame2

Out[17]:

a? b

c? d

one 0? 0? 7

1? 1? 6

2? 2? 5

two 0? 3? 4

1? 4? 3

2? 5? 2

3? 6? 1

默認(rèn)情況下叽讳，那些列會(huì)從DataFrame中移除，但是也可以將其保留：

In [18]: frame.set_index(['c','d'],drop=False)

Out[18]:

a? b? ? c? d

c? d

one 0? 0? 7? one? 0

1? 1? 6? one? 1

2? 2? 5? one? 2

two 0? 3? 4? two? 0

1? 4? 3? two? 1

2? 5? 2? two? 2

3? 6? 1? two? 3

reset_index的功能跟set_index剛好相反坟募，層次化索引的級(jí)別會(huì)被轉(zhuǎn)移到列里面：

In [20]: frame2.reset_index()

Out[20]:

c? d? a? b

0? one? 0? 0? 7

1? one? 1? 1? 6

2? one? 2? 2? 5

3? two? 0? 3? 4

4? two? 1? 4? 3

5? two? 2? 5? 2

6? two? 3? 6? 1

5.6其他有關(guān)pandas的話題

5.6.1整數(shù)索引

操作由整數(shù)索引的pandas對(duì)象常常會(huì)讓新手抓狂岛蚤，因?yàn)樗麄兏鷥?nèi)置的python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如列表和元組）在索引語(yǔ)義上有些不同。

例如懈糯，你可能認(rèn)為下面的代碼不會(huì)報(bào)錯(cuò)涤妒。

In [24]: ser=Series(np.arange(3.))

In [25]: ser[-1]

---------------------------------------------------------------------------

KeyError? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Traceback (most recent call last)

in ()

----> 1 ser[-1]

pandas\src\hashtable_class_helper.pxi in pandas.hashtable.Int64HashTable.get_item (pandas\hashtable.c:85

08)()

KeyError: -1L

雖然pandas會(huì)“求助于”整數(shù)索引，但是沒(méi)有哪種方法能夠既不引入bug赚哗，又能解決問(wèn)題的她紫。

我們有一個(gè)含有0，1屿储，2的索引贿讹，但是很難推斷出用戶想要什么：

In [26]: ser

Out[26]:

0? ? 0.0

1? ? 1.0

2? ? 2.0

dtype: float64

相反，對(duì)于一個(gè)非整數(shù)索引够掠，就沒(méi)有這樣的歧義：

In [30]: ser2=Series(np.arange(3.),index=['a','b','c'])

In [31]: ser2[-1]

Out[31]: 2.0

為了保持良好的一致性民褂，如果你的軸索引含有索引器，那么根據(jù)整數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)選取的操作蔣總是面向標(biāo)簽的疯潭。這也包括用ix進(jìn)行切片：

In [32]: ser.ix[:1]

Out[32]:

0? ? 0.0

1? ? 1.0

dtype: float64

如果需要可靠的赊堪，不考慮索引類型的，基于位置的索引竖哩，可以使用Series 的 iget_value 方法和DataFrame的irow和icol方法：

In [33]: ser3=Series(range(3),index=[-5,1,3])

In [35]: ser3.iget_value(2)

Out[35]: 2

In [37]: frame=DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),index=[2,0,1])

In [38]: frame.irow(0)

Out[38]:

0? ? 0

1? ? 1

Name: 2, dtype: int32

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