Panda数据分析入门

数据的处理的软件包有很多，在python中主要应用Pandas来进行处理。Pandas是一个十分成熟的数据处理包，熟练掌握可以高效并且方便地将数据进行转换和清洗，本节主要整理了pandas的一些基本技能和实用技巧，为励志成为数据分析师的你铺路搭桥。

Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于数据分析，以及数据清洗和准备等工作。数据科学家经常和表格形式的数据（比如.csv、.tsv、.xlsx）打交道。Pandas可以使用类似SQL的方式非常方便地加载、处理、分析这些表格形式的数据。搭配Matplotlib和Seaborn效果更好。
pandas可以满足以下需求：
• 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误、集成时间序列功能、既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构、数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行、
• 灵活处理缺失数据、
• 在实际构建任何模型之前，任何机器学习项目中的大量时间都必须花费在准备数据、
• 分析基本趋势和模式上。因此需要Pandas来进行处理。
下面我们开始今天的学习之旅。

1. Pandas入门
   1.1 Pandas的安装与导入
   首先，在使用Pandas前，必须安装Pandas。如果你安装过Anaconda，就可以执行如下命令安装Pandas：
   conda install pandas如果没有安装Anaconda，也没有关系，可以使用Python的pip命令来安装：
   pip install pandas注意：pandas安装会用到numpy库，因此在安装pandas之前一定要安装好numpy。 导入：为了简便，这里使用pd作为pandas的缩写，因为pandas依赖numpy，所以在使用之前需要安装和导入numpy
   import numpy as np
   import pandas as pd打印pandas的版本
   pd.version考虑如下的Python字典数据和Python列表标签：
   data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'],

    'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],
    'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
    'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}
   

   labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']1.2 pandas数据结构介绍
   Pandas有两个数据结构：Series和DataFrame。
   pd.DataFrame:创建pandas矩阵
   • Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。
   pd.Series:创建pandas列表
   • DataFrame是一种表格型结构，含有一组有序的列，每一列可以是不同的数据类型。既有行索引，又有列索引。

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​​1.从具有索引标签的字典数据创建一个DataFrame df.
df = pd.DataFrame(data,index = labels)返回DataFrame的前三行
df.iloc[:3]
df.head(3)运行结果如下：

2.从numpy 数组构造DataFrame
df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
columns=['a', 'b', 'c'])
df2运行结果如下

3.通过其他DataFrame来创建DataFrame df3
df3 = df2[["a","b","c"]].copy()
df3运行结果如下：

4.从csv文件中每隔n行来创建Dataframe
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/BostonHousing.csv', chunksize=50)
df2 = pd.DataFrame()

5.用Series创建DataFrame
s_1 = pd.Series(data['animal'])
s_2 = pd.Series(data['age'])
s_3 = pd.Series(data['visits'])
s_4 = pd.Series(data['priority'])
pd_2 = pd.DataFrame([s_1,s_2,s_3,s_4])
pd_2运行结果如下：

pandas处理NaN值
dropna(axis=, how=)：丢弃NaN数据，{axis：0(按行丢弃)，1(按列丢弃)} {how：'any'(只要含有NaN数据就丢弃)，'all'(所有数据都为NaN时丢弃)}
fillna(value=)：将NaN值都设置为value的值
isnull()：对每各元素进行判断是否是NaN，返回结果矩阵
np.any(matrix) == value：判断matrix矩阵中是否有value值
np.all(matrix) == value：判断matrix矩阵中是否所有元素都是value值
pandas读取数据、导出数据
根据数据的格式，pandas提供了多种数据读取和导出的方法，如：
读取数据：read_csv、read_table、read_fwf、read_clipboard、read_excel、read_hdf
导出数据：to_csv、to_table、to_fwf、to_clipboard、to_excel、to_hdf
df = pd.read_csv('Q1.csv')
print(df)
df.to_csv('Q1_pandas.csv')pandas合并数据
concat方法是拼接函数，有行拼接和列拼接，默认是行拼接，拼接方法默认是外拼接(并集)，拼接对象是pandas数据类型。
第一个参数：需要合并的矩阵
axis：合并维度，0：按行合并，1：按列合并
join：处理非公有 列/行 的方式，inner：去除非公有的 列/行，outer：对非公有的 列/行 进行NaN值填充然后合并
ignore_index：是否重排行索引
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'], index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)), columns=['B', 'C', 'D', 'E'], index=[1, 2, 3])
print(pd.concat([df1, df2], join='outer', ignore_index=True)) # join = {'outer', 'inner'}
print(pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index]))
print(df1.append([df2], ignore_index=True))append方法在index方向连接两个DataFrame或者对DataFrame进行扩展
append 方法可以直接用list对DataFrame进行扩展。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df = df.append([[1,2]])
print(df)运行结果：

或者也可以将两个DataFrame连接起来。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df = df.append(df2)
print(df)运行结果：

需要注意的是，append方法并不能像list的append方法一样对原来的df继续修改，而是建立了一个新的对象。如果要修改df，那么需要重新对df赋值，所以append的方法执行效率并不是很高。
Join方法 是基于Index连接DataFrame，连接方法有内连接、外连接(左连接和右连接)
caller = pd.DataFrame({'key':['A0','A1','A2','A3','A4','A5'],'B':['B0','B1','B2','B3','B4','B5']})
other = pd.DataFrame({'key':['A0','A1','A2'],'C':['C0','C1','C2']})
caller.join(other,lsuffix='_caller',rsuffix='_other',how='inner')运行结果如下：

另外，还有一种merge方法与Join方法类似，不过语法略有不同。
通过on连接两个数据集的相同列，how表示连接的方式也有内连接、外连接(左连接和右连接)
使用merge方式要求合并的两个DataFrame需要有两数据集有一个相同列（不要求数值完全相同），继续以上面数据为例，对比下区别
df = pd.merge(caller,other,on = ['key'],how = 'inner')