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几个高效Pandas函数

Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。

这篇文章将会配合实例,讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用,相信你可能用到过。还有一些函数出现的频率没那么高,但它们同样是分析数据的得力帮手。

介绍这些函数之前,第一步先要导入pandas和numpy。

import numpy as np
import pandas as pd

1. Query

Query是pandas的过滤查询函数,使用布尔表达式来查询DataFrame的列,就是说按照列的规则进行过滤操作。

用法:

pandas.DataFrame.query(self, expr, inplace = False, **kwargs)

参数作用:

首先生成一段df:

values_1 = np.random.randint(10, size=10)
values_2 = np.random.randint(10, size=10)
years = np.arange(2010,2020)
groups = ['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']
df = pd.DataFrame({'group':groups, 'year':years, 'value_1':values_1, 'value_2':values_2})

生成的数据集为:

In [45]: df
Out[45]:
  group  year  value_1  value_2
0     A  2010        7        0
1     A  2011        9        0
2     B  2012        4        0
3     A  2013        8        0
4     B  2014        7        6
5     B  2015        7        3
6     C  2016        1        9
7     A  2017        1        4
8     C  2018        6        7
9     C  2019        0        5

过滤查询用起来比较简单,比如要查列value_1<value_2的行记录:

In [46]: df.query('value_1 < value_2')
Out[46]:
  group  year  value_1  value_2
6     C  2016        1        9
7     A  2017        1        4
8     C  2018        6        7
9     C  2019        0        5

In [47]: df[df.value_1 < df.value_2]  # 等价写法
Out[47]:
  group  year  value_1  value_2
6     C  2016        1        9
7     A  2017        1        4
8     C  2018        6        7
9     C  2019        0        5

查询列year>=2016的行记录:

In [48]: df.query('year >= 2016 ')
Out[48]:
  group  year  value_1  value_2
6     C  2016        1        9
7     A  2017        1        4
8     C  2018        6        7
9     C  2019        0        5

In [49]: df[df.year >= 2016]  # 等价写法
Out[49]:
  group  year  value_1  value_2
6     C  2016        1        9
7     A  2017        1        4
8     C  2018        6        7
9     C  2019        0        5

2. Insert

Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的,但可以更改位置参数,将新列添加到任何位置。

用法:

Dataframe.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

参数作用:

在第三列的位置插入新列:

#新列的值
new_col = np.random.randn(10)
#在第三列位置插入新列,从0开始计算
df.insert(2, 'new_col', new_col)

控制台输出数据集:

In [51]: df
Out[51]:
  group  year   new_col  value_1  value_2
0     A  2010  2.792077        7        0
1     A  2011 -0.827499        9        0
2     B  2012 -0.611400        4        0
3     A  2013  0.988884        8        0
4     B  2014  1.098097        7        6
5     B  2015  0.584294        7        3
6     C  2016 -0.231389        1        9
7     A  2017  0.530017        1        4
8     C  2018  0.423939        6        7
9     C  2019 -0.809398        0        5

In [56]: df['new_col'] = new_col  # 等价写法,但是这种写法不能指定插入列的位置

In [57]: df
Out[57]:
  group  year  value_1  value_2   new_col
0     A  2010        7        0  2.792077
1     A  2011        9        0 -0.827499
2     B  2012        4        0 -0.611400
3     A  2013        8        0  0.988884
4     B  2014        7        6  1.098097
5     B  2015        7        3  0.584294
6     C  2016        1        9 -0.231389
7     A  2017        1        4  0.530017
8     C  2018        6        7  0.423939
9     C  2019        0        5 -0.809398

3. Cumsum

Cumsum是pandas的累加函数,用来求列的累加值。用法:

DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs)

参数作用:

以前面的df为例,group列有A、B、C三组,year列有多个年份。我们只知道当年度的值value_1、value_2,现在求group分组下的累计值,比如A、2014之前的累计值,可以用cumsum函数来实现。

当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分,所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。

In [63]: df['cumsum'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum()

In [64]: df
Out[64]:
  group  year  value_1  value_2   new_col  cumsum
0     A  2010        7        0  2.792077       0  # A组2010年累计value_2为0
1     A  2011        9        0 -0.827499       0  # A组2011年累计value_2为0
2     B  2012        4        0 -0.611400       0
3     A  2013        8        0  0.988884       0  # A组2013年累计value_2为0
4     B  2014        7        6  1.098097       6
5     B  2015        7        3  0.584294       9
6     C  2016        1        9 -0.231389       9
7     A  2017        1        4  0.530017       4  # A组2010年累计value_2为4
8     C  2018        6        7  0.423939      16
9     C  2019        0        5 -0.809398      21

4. Sample

Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。用法:

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

参数作用:

比如要从df中随机抽取1行:

In [71]: df.sample(n=1)
Out[71]:
  group  year  value_1  value_2   new_col  cumsum
9     C  2019        0        5 -0.809398      21

从df随机抽取60%的行,并且设置随机数种子,每次能抽取到一样的样本:

sample2 = df.sample(frac=0.6,random_state=2)
sample2

5. Where

Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件,保持原来的值,不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN,也可以指定特殊值。

用法:

DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False, raise_on_error=None)

参数作用:

将df中列value_1里小于5的值替换为0:

df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0)

# 等价于(好像该方法已经弃用)
df[df['value_1'] <= 5]['value_1'] = 0

Where是一种掩码操作。

「掩码」(英语:Mask)在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字,通过与目标数字的按位操作,达到屏蔽指定位而实现需求。

6. Isin

Isin也是一种过滤方法,用于查看某列中是否包含某个字符串,返回值为布尔Series,来表明每一行的情况。

用法:

Series.isin(values)
或者
DataFrame.isin(values)

筛选df中year列值在['2010','2014','2017']里的行:

In [96]: years = ['2010','2014','2017']
    ...: df[df.year.isin(years)]
Out[96]:
  group  year  value_1  value_2   new_col  cumsum
0     A  2010        7        0  2.792077       0
4     B  2014        7        6  1.098097       6
7     A  2017        1        4  0.530017       4

7. Loc and iloc

Loc和iloc通常被用来选择行和列,它们的功能相似,但用法是有区别的。

用法:

DataFrame.loc[]
# 或者
DataFrame.iloc[]

选择df第1\~3行、第1\~2列的数据,使用iloc(先行后列):

In [100]: df.iloc[:3,:2]
Out[100]:
  group  year
0     A  2010
1     A  2011
2     B  2012

使用loc:

In [105]: df.loc[:2,['group','year']]
Out[105]:
  group  year
0     A  2010
1     A  2011
2     B  2012

混合索引的使用:

In [108]: df
Out[108]:
  group  year  value_1  value_2   new_col  cumsum
0     A  2010        7        0  2.792077       0
1     A  2011        9        0 -0.827499       0
2     B  2012        4        0 -0.611400       0
3     A  2013        8        0  0.988884       0
4     B  2014        7        6  1.098097       6
5     B  2015        7        3  0.584294       9
6     C  2016        1        9 -0.231389       9
7     A  2017        1        4  0.530017       4
8     C  2018        6        7  0.423939      16
9     C  2019        0        5 -0.809398      21

In [109]: df.loc[df.index[0:4], ['group', 'year', 'value_2']]
Out[109]:
  group  year  value_2
0     A  2010        0
1     A  2011        0
2     B  2012        0
3     A  2013        0

In [110]: df.iloc[0:4, df.columns.get_indexer(['group', 'year', 'value_2'])]
Out[110]:
  group  year  value_2
0     A  2010        0
1     A  2011        0
2     B  2012        0
3     A  2013        0

8. Pct_change

Pct_change是一个统计函数,用于表示当前元素与前面元素的相差百分比,两元素的区间可以调整。

比如说给定三个元素[2,3,6],计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0],从第一个元素到第二个元素增加50%,从第二个元素到第三个元素增加100%。

用法:

DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method=‘pad’, limit=None, freq=None, **kwargs)

参数作用:

对df的value_1列进行增长率的计算:

In [112]: df.value_1
Out[112]:
0    7
1    9
2    4
3    8
4    7
5    7
6    1
7    1
8    6
9    0
Name: value_1, dtype: int32

In [113]: df.value_1.pct_change()
Out[113]:
0         NaN
1    0.285714
2   -0.555556
3    1.000000
4   -0.125000
5    0.000000
6   -0.857143
7    0.000000
8    5.000000
9   -1.000000
Name: value_1, dtype: float64

9. Rank

Rank是一个排名函数,按照规则(从大到小,从小到大)给原序列的值进行排名,返回的是排名后的名次。

比如有一个序列[1,7,5,3],使用rank从小到大排名后,返回[1,4,3,2],这就是前面那个序列每个值的排名位置。

用法:

rank(axis=0, method: str = 'average', numeric_only: Union[bool, NoneType] = None, na_option: str = 'keep', ascending: bool = True, pct: bool = False)

参数作用:

对df中列value_1进行排名:

In [115]: df
Out[115]:
  group  year  value_1  value_2   new_col  cumsum
0     A  2010        7        0  2.792077       0
1     A  2011        9        0 -0.827499       0
2     B  2012        4        0 -0.611400       0
3     A  2013        8        0  0.988884       0
4     B  2014        7        6  1.098097       6
5     B  2015        7        3  0.584294       9
6     C  2016        1        9 -0.231389       9
7     A  2017        1        4  0.530017       4
8     C  2018        6        7  0.423939      16
9     C  2019        0        5 -0.809398      21

In [116]: df.value_1.rank()
Out[116]:
0     7.0
1    10.0
2     4.0
3     9.0
4     7.0
5     7.0
6     2.5
7     2.5
8     5.0
9     1.0
Name: value_1, dtype: float64

In [118]: df.value_1.rank(method='min')
Out[118]:
0     6.0
1    10.0
2     4.0
3     9.0
4     6.0
5     6.0
6     2.0
7     2.0
8     5.0
9     1.0
Name: value_1, dtype: float64

10. Melt

Melt用于将宽表变成窄表,是 pivot透视逆转操作函数,将列名转换为列数据(columns name → column values),重构DataFrame。

简单说就是将指定的列放到铺开放到行上变成两列,类别是variable(可指定)列,值是value(可指定)列。

用法:

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

参数作用:

例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动:

In [119]: df = pd.DataFrame({'city': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
     ...:                      'day1': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
     ...:                      'day2': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})

In [120]: df
Out[120]:
  city  day1  day2
0    a     1     2
1    b     3     4
2    c     5     6

现在将day1、day2列变成变量列,再加一个值列:

In [121]: pd.melt(df, id_vars=['city'])
Out[121]:
  city variable  value
0    a     day1      1
1    b     day1      3
2    c     day1      5
3    a     day2      2
4    b     day2      4
5    c     day2      6

11. explode

explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。

用法:

DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple])

参数作用:

以下表中第三行、第二列为例,展开[2,3,8]:

In [3]: # 先创建表
   ...: id = ['a','b','c']
   ...: measurement = [4,6,[2,3,8]]
   ...: day = [1,1,1]
   ...: df = pd.DataFrame({'id':id, 'measurement':measurement, 'day':day})
   ...: df
    
Out[3]:
  id measurement  day
0  a           4    1
1  b           6    1
2  c   [2, 3, 8]    1

使用explode轻松将[2,3,8]转换成多行,且行内其他元素保持不变。

In [4]: df.explode('measurement').reset_index(drop=True)
Out[4]:
  id measurement  day
0  a           4    1
1  b           6    1
2  c           2    1
3  c           3    1
4  c           8    1

12. Nunique

注意:nunique()unique()方法的不同。

Nunique用于计算行或列上唯一值的数量,即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用,当不知道某字段中有多少类元素时,Nunique能快速生成结果。

用法:

Series.nunique(dropna=True)
# 或者
DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)

参数作用:

先创建一个df:

In [5]: values_1 = np.random.randint(10, size=10)
   ...: values_2 = np.random.randint(10, size=10)
   ...: years = np.arange(2010,2020)
   ...: groups = ['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']
   ...: df = pd.DataFrame({'group':groups, 'year':years, 'value_1':values_1, 'value_2'
   ...: :values_2})
   ...: df
Out[5]:
  group  year  value_1  value_2
0     A  2010        0        6
1     A  2011        2        3
2     B  2012        9        7
3     A  2013        3        6
4     B  2014        7        2
5     B  2015        3        3
6     C  2016        3        6
7     A  2017        5        9
8     C  2018        3        8
9     C  2019        2        5

对year列进行唯一值计数:

In [6]: df.year.nunique()
Out[6]: 10

In [7]: df.year.unique()  # 对比有什么不同
Out[7]: array([2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019])

输出:10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数:

In [8]: df.nunique()
Out[8]:
group       3
year       10
value_1     6
value_2     7
dtype: int64

In [9]: df.unique()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-84bc62f43960> in <module>
----> 1 df.unique()

c:\users\myxc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5134             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5135                 return self[name]
-> 5136             return object.__getattribute__(self, name)
   5137
   5138     def __setattr__(self, name: str, value) -> None:

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'unique'

13. infer_objects

infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。

用法:

# 直接将df或者series推断为合适的数据类型
DataFrame.infer_objects()

pandas支持多种数据类型,其中之一是object类型。object类型包括字符串和混合值(数字及非数字)。

object类型比较宽泛,如果可以确定为具体数据类型,则不建议用object。

In [10]: df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]})
    ...: df = df.iloc[1:]

In [11]: df
Out[11]:
   A
1  1
2  2
3  3
In [12]: df.dtypes
Out[12]:
A    object
dtype: object

使用infer_objects方法将object推断为int类型:

In [13]: df.infer_objects().dtypes
Out[13]:
A    int64
dtype: object

14. memory_usage

memory_usage用于计算dataframe每一列的字节存储大小,这对于大数据表非常有用。

用法:

DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False)

参数解释:
index:指定是否返回df中索引字节大小,默认为True,返回的第一行即是索引的内存使用情况;
deep:如果为True,则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据,并将其包括在返回值中。

首先创建一个df,共2列,1000000行。

In [14]: df_large = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000000),
    ...:                     'B': np.random.randint(100, size=1000000)})
    ...: df_large.shape
Out[14]: (1000000, 2)

返回每一列的占用字节大小:

In [15]: df_large.memory_usage()
Out[15]:
Index        128
A        8000000
B        4000000
dtype: int64

第一行是索引index的内存情况,其余是各列的内存情况。

15. replace

顾名思义,replace是用来替换df中的值,赋以新的值。

用法:

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')

参数解释:

创建一个df:

In [16]: values_1 = np.random.randint(10, size=10)
    ...: values_2 = np.random.randint(10, size=10)
    ...: years = np.arange(2010,2020)
    ...: groups = ['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']
    ...: df = pd.DataFrame({'group':groups, 'year':years, 'value_1':values_1, 'value_2
    ...: ':values_2})
    ...: df
Out[16]:
  group  year  value_1  value_2
0     A  2010        5        4
1     A  2011        5        5
2     B  2012        2        2
3     A  2013        3        2
4     B  2014        6        0
5     B  2015        7        7
6     C  2016        3        9
7     A  2017        4        7
8     C  2018        6        8
9     C  2019        1        4

将A全部替换为D:

In [17]: df.replace('A','D')
Out[17]:
  group  year  value_1  value_2
0     D  2010        5        4
1     D  2011        5        5
2     B  2012        2        2
3     D  2013        3        2
4     B  2014        6        0
5     B  2015        7        7
6     C  2016        3        9
7     D  2017        4        7
8     C  2018        6        8
9     C  2019        1        4

将B替换为E,C替换为F:

In [18]: df.replace({'B':'E','C':'F'})
Out[18]:
  group  year  value_1  value_2
0     A  2010        5        4
1     A  2011        5        5
2     E  2012        2        2
3     A  2013        3        2
4     E  2014        6        0
5     E  2015        7        7
6     F  2016        3        9
7     A  2017        4        7
8     F  2018        6        8
9     F  2019        1        4

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