python qcut_Python之Pandas库学习（三）：数据处理
1. 合并
可以將其理解為SQL中的JOIN操作，使用一個或多個鍵把多行數據結合在一起。
1.1. 簡單合并
參數on表示合并依據的列,參數how表示用什么方式操作(默認是內連接)。
>>> frame1 = pd.DataFrame( {'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'], 'color':['white', 'red', 'red', 'black', 'green'], 'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']} )
>>> frame1
brand color id
0 OMG white ball
1 ABC red pencil
2 ABC red pen
3 POD black mug
4 POD green ashtray
>>> frame2 = pd.DataFrame( {'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'], 'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']} )
>>> frame2
brand id
0 OMG pencil
1 POD pencil
2 ABC ball
3 POD pen
>>> frame2.columns = ['brand', 'nid']
可以指定左邊用哪一列合并,右邊用哪一列合并
>>> pd.merge(frame1, frame2, left_on='id', right_on='nid')
brand_x color id brand_y nid
0 OMG white ball ABC ball
1 ABC red pencil OMG pencil
2 ABC red pencil POD pencil
3 ABC red pen POD pen
根據多個列進行,并且以外連接方式合并
>>> frame2.columns = ['brand', 'id']
>>> pd.merge(frame1, frame2, on=['id', 'brand'], how='outer')
brand color id
0 OMG white ball
1 ABC red pencil
2 ABC red pen
3 POD black mug
4 POD green ashtray
5 OMG NaN pencil
6 POD NaN pencil
7 ABC NaN ball
8 POD NaN pen
1.2. 根據索引合并
將left_index和right_index設為True
>>> pd.merge(frame1, frame2, right_index=True, left_index=True)
brand_x color id_x brand_y id_y
0 OMG white ball OMG pencil
1 ABC red pencil POD pencil
2 ABC red pen ABC ball
3 POD black mug POD pen
使用DataFrame()對象的join()函數進行合并,注意不能有重復的列名
>>> frame2.columns=['brand2', 'id2']
>>> frame1.join(frame2)
brand color id brand2 id2
0 OMG white ball OMG pencil
1 ABC red pencil POD pencil
2 ABC red pen ABC ball
3 POD black mug POD pen
4 POD green ashtray NaN NaN
2. 拼接
2.1. NumPy的concatenate()函數
>>> array1 = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> array2 = np.arange(9).reshape((3,3))+3
>>> array1
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> array2
array([[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
>>> np.concatenate([array1,array2])
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
>>> np.concatenate([array1,array2], axis = 1)
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
2.2. Pandas的concat()函數
>>> ser1
1 0.105168
2 0.344241
3 0.798570
4 0.648794
dtype: float64
>>> ser2
5 0.161205
6 0.427794
7 0.813935
8 0.742369
dtype: float64
>>> pd.concat([ser1, ser2])
1 0.105168
2 0.344241
3 0.798570
4 0.648794
5 0.161205
6 0.427794
7 0.813935
8 0.742369
dtype: float64
>>> pd.concat([ser1, ser2], axis = 1)
0 1
1 0.105168 NaN
2 0.344241 NaN
3 0.798570 NaN
4 0.648794 NaN
5 NaN 0.161205
6 NaN 0.427794
7 NaN 0.813935
8 NaN 0.742369
由上面可以看出concat()默認選項是外連接.
指定為內連接
>>> ser3 = pd.Series(np.random.rand(4), index = [1,2,3,4])
>>> ser3
1 0.599582
2 0.123096
3 0.870401
4 0.635363
dtype: float64
>>> pd.concat([ser1, ser3], axis = 1, join = 'inner')
0 1
1 0.105168 0.599582
2 0.344241 0.123096
3 0.798570 0.870401
4 0.648794 0.635363
可以用keys參數可以創建等級索引,對列進行合并的話,keys會變成列名
>>> pd.concat([ser1, ser2], keys=['fir','sec'])
fir 1 0.105168
2 0.344241
3 0.798570
4 0.648794
sec 5 0.161205
6 0.427794
7 0.813935
8 0.742369
dtype: float64
>>> pd.concat([ser1, ser2], axis=1, keys=['fir','sec'])
fir sec
1 0.105168 NaN
2 0.344241 NaN
3 0.798570 NaN
4 0.648794 NaN
5 NaN 0.161205
6 NaN 0.427794
7 NaN 0.813935
8 NaN 0.742369
3. 組合
使用combine_first()函數。
>>> ser1 = pd.Series(np.random.rand(5), index = [1,2,3,4,5])
>>> ser2 = pd.Series(np.random.rand(5), index = [1,3,5,7,9])
>>> ser1
1 0.426299
2 0.732439
3 0.951809
4 0.955885
5 0.183026
dtype: float64
>>> ser2
1 0.981828
3 0.162136
5 0.364654
7 0.607903
9 0.345988
dtype: float64
>>> ser1.combine_first(ser2)
1 0.426299
2 0.732439
3 0.951809
4 0.955885
5 0.183026
7 0.607903
9 0.345988
dtype: float64
>>> ser2.combine_first(ser1)
1 0.981828
2 0.732439
3 0.162136
4 0.955885
5 0.364654
7 0.607903
9 0.345988
dtype: float64
部分合并使用切片
>>> ser1[:4].combine_first(ser2[:4])
1 0.426299
2 0.732439
3 0.951809
4 0.955885
5 0.364654
7 0.607903
dtype: float64
4. 軸向旋轉
4.1. 按等級索引旋轉
stack()：把列轉換成行。
unstack()：把行轉換成列。
>>> frame1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['white', 'black', 'red'], columns=['ball', 'pen', 'pencil'])
>>> frame1
ball pen pencil
white 0 1 2
black 3 4 5
red 6 7 8
>>> ser = frame1.stack()
>>> ser
white ball 0
pen 1
pencil 2
black ball 3
pen 4
pencil 5
red ball 6
pen 7
pencil 8
dtype: int32
>>> ser = frame1.unstack()
>>> ser
ball white 0
black 3
red 6
pen white 1
black 4
red 7
pencil white 2
black 5
red 8
dtype: int32
>>> ser.unstack(0)
ball pen pencil
white 0 1 2
black 3 4 5
red 6 7 8
>>> ser.unstack(1)
white black red
ball 0 3 6
pen 1 4 7
pencil 2 5 8
參數表示對第幾層進行操作
4.2. 從"長"向"寬"旋轉
有時候一類數據集各列都有數據項，每一列后面的數據和前面有重復，這類數據常為列表形式，將其稱為長格式或棧格式。還有一種寬格式，可讀性強，存儲數據效率更高。因此有時候需要轉換。
>>> longframe = pd.DataFrame( {'color':['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'], 'item':['ball','pen','mug','ball','pen','mug','ball','pen','mug'],'value':np.random.rand(9)} )
>>> longframe
color item value
0 white ball 0.657363
1 white pen 0.209334
2 white mug 0.878001
3 red ball 0.674560
4 red pen 0.278861
5 red mug 0.393061
6 black ball 0.956869
7 black pen 0.217121
8 black mug 0.611301
>>> wideframe = longframe.pivot('color', 'item')
>>> wideframe
value
item ball mug pen
color
black 0.956869 0.611301 0.217121
red 0.674560 0.393061 0.278861
white 0.657363 0.878001 0.209334
>>> longframe = pd.DataFrame( {'color':['white', 'white', 'white', 'red', 'red', 'red', 'black', 'black', 'black'], 'item':['ball','pen','mug','ball','pen','mug','ball','pen','mug'],'value':np.random.rand(9), 'game':np.arange(9)} )
>>> wideframe = longframe.pivot('color', 'item')
>>> wideframe
game value
item ball mug pen ball mug pen
color
black 6 8 7 0.122732 0.820089 0.505179
red 3 5 4 0.314163 0.964050 0.670957
white 0 2 1 0.219532 0.665007 0.833881
使用pivot()函數指定兩個鍵，第一個參數的列變成索引名，第二個參數的列變成列名。這樣數據的可讀性就很高了。
5. 數據轉換
5.1. 刪除重復元素
使用duplicated()可以獲取哪些是重復的，使用drop_duplicates()能夠刪除重復元素。
>>> frame = pd.DataFrame({'color':['white', 'white', 'red', 'red', 'white'], 'value':[1,2,3,3,2]})
>>> frame
color value
0 white 1
1 white 2
2 red 3
3 red 3
4 white 2
>>> frame.duplicated()
0 False
1 False
2 False
3 True
4 True
dtype: bool
>>> frame[frame.duplicated()]
color value
3 red 3
4 white 2
>>> frame.drop_duplicates()
color value
0 white 1
1 white 2
2 red 3
5.2. 映射
5.2.1. 替換元素replace()
使用replace()可以替換元素。可以傳入一個字典，鍵為舊元素，值為新元素。
>>> frame
color value
0 white 1
1 white 2
2 red 3
3 red 3
4 white 2
>>> mp = {'white': 'black', 'red': 'yellow'}
>>> frame.replace(mp)
color value
0 black 1
1 black 2
2 yellow 3
3 yellow 3
4 black 2
>>> frame.replace('white', 'black')
color value
0 black 1
1 black 2
2 red 3
3 red 3
4 black 2
5.2.2. 添加元素map()
使用map()可以從另外一個數據結構獲取元素并將其添加到目標數據結構的列中。
>>> frame
color value
0 white 1
1 white 2
2 red 3
3 red 3
4 white 2
>>> dic = {'white':'pure', 'red':'ignite'}
>>> frame['live'] = frame['color'].map(dic)
>>> frame
color value live
0 white 1 pure
1 white 2 pure
2 red 3 ignite
3 red 3 ignite
4 white 2 pure
5.2.3. 重命名軸索引rename()
使用rename()轉換軸標簽。
>>> frame
color value live
0 white 1 pure
1 white 2 pure
2 red 3 ignite
3 red 3 ignite
4 white 2 pure
>>> newindex = {0:'zero', 3:'three'}
>>> newcolumns = {'color':'col', 'value':'val'}
>>> frame.rename(index = newindex, columns = newcolumns)
col val live
zero white 1 pure
1 white 2 pure
2 red 3 ignite
three red 3 ignite
4 white 2 pure
# 如果要將原來的frame替換掉，設置inplace參數為True
>>> frame.rename(index = newindex, columns = newcolumns, inplace = True)
>>> frame
col val live
zero white 1 pure
1 white 2 pure
2 red 3 ignite
three red 3 ignite
4 white 2 pure
6. 離散化和面元劃分
6.1. cut()
cut()函數可以將一個數組中的數據切分成幾個部分。
將數據分為幾個部分，就稱為幾個面元。
cut(數據數組,面元數組)
>>> array = [3, 60, 43, 100, 52, 36, 37, 0, 80, 1000] # 數組
>>> bins = [0, 25, 50, 75, 100] # 切割成什么
>>> cat = pd.cut(array, bins)
>>> cat # cat是一個Categorical(類別型)類型
[(0, 25], (50, 75], (25, 50], (75, 100], (50, 75], (25, 50], (25, 50], NaN, (75, 100], NaN]
Categories (4, interval[int64]): [(0, 25] < (25, 50] < (50, 75] < (75, 100]]
>>> cat.codes # 數組原來的元素數據第幾個面元
array([ 0, 2, 1, 3, 2, 1, 1, -1, 3, -1], dtype=int8)
>>> pd.value_counts(cat) # 每個面元有多少個元素
(25, 50] 3
(75, 100] 2
(50, 75] 2
(0, 25] 1
dtype: int64
還可以不指定面元的界限，直接傳入一個整數參數，cut()會按照指定的數字，將元素劃分為相應的幾部分。
>>> pd.cut(array, 5)
[(-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (-1.0, 200.0], (800.0, 1000.0]]
Categories (5, interval[float64]): [(-1.0, 200.0] < (200.0, 400.0] < (400.0, 600.0] < (600.0, 800.0] < (800.0, 1000.0]]
6.2. qcut()
cut()函數劃分得到的面元，每個面元的數量不同。而qcut()可以保證每個面元的數量相同，且每個面元的區間大小不等。
>>> pd.qcut(array, 5)
[(-0.001, 29.4], (55.2, 84.0], (40.6, 55.2], (84.0, 1000.0], (40.6, 55.2], (29.4, 40.6], (29.4, 40.6], (-0.001, 29.4], (55.2, 84.0], (84.0, 1000.0]]
Categories (5, interval[float64]): [(-0.001, 29.4] < (29.4, 40.6] < (40.6, 55.2] < (55.2, 84.0] < (84.0, 1000.0]]
>>> cat = pd.qcut(array, 5)
>>> pd.value_counts(cat)
(84.0, 1000.0] 2
(55.2, 84.0] 2
(40.6, 55.2] 2
(29.4, 40.6] 2
(-0.001, 29.4] 2
dtype: int64
6.3. 異常值檢測和過濾
使用any()函數可以對每一列應用篩選條件。
>>> frame = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3))
>>> frame
0 1 2
0 -0.466623 -0.180515 -1.632522
1 0.928587 1.478555 -1.170217
2 1.366825 -0.266165 0.307137
3 1.811664 0.155917 -1.847898
4 -0.451448 1.668134 -0.584497
5 -0.819943 -0.028708 1.119363
6 0.039233 -0.316006 -1.232731
7 -2.721860 0.369594 0.482038
8 -0.320213 -0.456954 1.305954
9 -0.159289 -1.138182 0.452671
>>> frame.describe()
0 1 2
count 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.079307 0.128567 -0.280070
std 1.272859 0.861058 1.155481
min -2.721860 -1.138182 -1.847898
25% -0.462829 -0.303546 -1.217102
50% -0.239751 -0.104611 -0.138680
75% 0.706248 0.316174 0.474696
max 1.811664 1.668134 1.305954
>>> (np.abs(frame) > frame.std())
0 1 2
0 False False True
1 False True True
2 True False False
3 True False True
4 False True False
5 False False False
6 False False True
7 True False False
8 False False True
9 False True False
>>> (np.abs(frame) > frame.std()).any(0) # 參數0和參數1分別是axis參數的值
0 True
1 True
2 True
>>> (np.abs(frame) > frame.std()).any(1)
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 True
7 True
8 True
9 True
dtype: bool
>>> frame[(np.abs(frame) > frame.std()).any(1)] # 第五行被篩選掉了
0 1 2
0 -0.466623 -0.180515 -1.632522
1 0.928587 1.478555 -1.170217
2 1.366825 -0.266165 0.307137
3 1.811664 0.155917 -1.847898
4 -0.451448 1.668134 -0.584497
6 0.039233 -0.316006 -1.232731
7 -2.721860 0.369594 0.482038
8 -0.320213 -0.456954 1.305954
9 -0.159289 -1.138182 0.452671
7. 排序
使用permutation()函數可以創建一個隨機順序的數組。
使用take()函數可以采用新的索引次序。
>>> frame = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5,5))
>>> frame
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
4 20 21 22 23 24
>>> order = np.random.permutation(5)
>>> order
array([2, 4, 1, 0, 3])
>>> frame.take(order)
0 1 2 3 4
2 10 11 12 13 14
4 20 21 22 23 24
1 5 6 7 8 9
0 0 1 2 3 4
3 15 16 17 18 19
# 對部分操作
>>> frame.take([3, 4, 1])
0 1 2 3 4
3 15 16 17 18 19
4 20 21 22 23 24
1 5 6 7 8 9
隨機取樣
>>> len(frame) # frame的行數
5
>>> sample = np.random.randint(0, len(frame), size = 2) # 分別是取值下限，取值上限，和取值的個數
>>> sample
array([1, 1])
>>> frame.take(sample)
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
1 5 6 7 8 9
8. 字符串處理
join()
'拼接字符'.join(string數組)
>>> strings = ['a', 'b', 'd', 'e', 'F']
>>> strings
['a', 'b', 'd', 'e', 'F']
>>> ';'.join(strings)
'a;b;d;e;F'
split() 和 strip()
string.split('切割字符')
string.strip() 去掉多余的空白字符(包括換行)
>>> string = '233 , 546'
>>> string
'233 , \t546'
>>> string.split(',')
['233 ', ' \t546']
>>> for s in string.split(','):
... print(s.strip())
...
233
546
find(s) 和 count(s) 和 replace(s1, s2)
分別是找到子串的下標，子串出現了多少次，將s1替換為s2.
9. 數據聚合
GroupBy 內部機制：SPLIT-APPLY-COMBINE(分組-用函數處理-合并結果)。
group[list1].groupby(list2)
list1表示要處理的數據的列名,list2表示根據哪些鍵(列名)處理。
>>> frame = pd.DataFrame( {'color': ['red', 'white', 'red', 'green', 'white'], 'object': ['pen', 'pencil', 'mug', 'ruler', 'pen'], 'price': [2, 3, 4, 1, 100]} )
>>> frame
color object price
0 red pen 2
1 white pencil 3
2 red mug 4
3 green ruler 1
4 white pen 100
>>> group = frame['price'].groupby(frame['color']) # 得到一個GroupBy對象
>>> group.groups
{'red': Int64Index([0, 2], dtype='int64'), 'green': Int64Index([3], dtype='int64'), 'white': Int64Index([1, 4], dtype='int64')}
>>> group.mean()
color
green 1.0
red 3.0
white 51.5
Name: price, dtype: float64
>>> group.sum()
color
green 1
red 6
white 103
Name: price, dtype: int64
agg()函數
還可以對組使用自定義函數，只需要使用agg(函數名)就行了。
>>> group = frame.groupby(frame['color'])
>>> def fun(series):
... return series.max() - series.min()
...
>>> group['price'].agg(fun)
color
green 0
red 2
white 97
Name: price, dtype: int64
transfrom()函數
>>> frame = pd.DataFrame( {'color':['white', 'red', 'green', 'white', 'green'], 'val1':[5,6,7,8,9], 'val2':[15,16,17,18,19]} )
>>> frame
color val1 val2
0 white 5 15
1 red 6 16
2 green 7 17
3 white 8 18
4 green 9 19
>>> frame.groupby('color').transform(np.sum) # 函數必須是一個聚合函數
val1 val2
0 13 33
1 6 16
2 16 36
3 13 33
4 16 36
apply()函數
將鍵值分類再處理。
>>> frame['status'] = ['up', 'down', 'up', 'down', 'down']
>>> frame
color val1 val2 status
0 white 5 15 up
1 red 6 16 down
2 green 7 17 up
3 white 8 18 down
4 green 9 19 down
>>> frame.groupby(['color', 'status']).apply(lambda x: x.max())
color val1 val2 status
color status
green down green 9 19 down
up green 7 17 up
red down red 6 16 down
white down white 8 18 down
up white 5 15 up
?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python qcut_Python之Pandas库学习（三）：数据处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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