【譯】10分鐘學會Pandas

来源:http://www.cnblogs.com/yan-lei/archive/2017/10/29/7718744.html
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十分鐘學會Pandas 這是關於Pandas的簡短介紹主要面向新用戶。你可以參考Cookbook瞭解更複雜的使用方法 習慣上,我們這樣導入: 創建對象 請參閱數據結構簡介部分 通過傳遞一個列表的值創建一個Series,讓Pandas創建一個預設的整數索引: 通過傳遞的numpy數組創建一個DataF ...


十分鐘學會Pandas

這是關於Pandas的簡短介紹主要面向新用戶。你可以參考Cookbook瞭解更複雜的使用方法

習慣上,我們這樣導入:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: import matplotlib.pyplot as plt

創建對象

請參閱數據結構簡介部分

通過傳遞一個列表的值創建一個Series,讓Pandas創建一個預設的整數索引:

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

In [5]: s
Out[5]: 
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

通過傳遞的numpy數組創建一個DataFrame,並使用DataFrame索引和標記列:

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

In [7]: dates
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

In [9]: df
Out[9]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988

通過傳遞可轉換成類似序列結構的字典序列來創建DataFrame。

查看不同列的數據類型

In [12]: df2.dtypes
Out[12]: 
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

如果你使用的是IPython,可以使用Tab自動補全列名稱(以及公共屬性)。以下是將要完成的屬性的一個子集:

In [13]: df2.<TAB>
df2.A                  df2.bool
df2.abs                df2.boxplot
df2.add                df2.C
df2.add_prefix         df2.clip
df2.add_suffix         df2.clip_lower
df2.align              df2.clip_upper
df2.all                df2.columns
df2.any                df2.combine
df2.append             df2.combine_first
df2.apply              df2.compound
df2.applymap           df2.consolidate
df2.as_blocks          df2.convert_objects
df2.asfreq             df2.copy
df2.as_matrix          df2.corr
df2.astype             df2.corrwith
df2.at                 df2.count
df2.at_time            df2.cov
df2.axes               df2.cummax
df2.B                  df2.cummin
df2.between_time       df2.cumprod
df2.bfill              df2.cumsum
df2.blocks             df2.D

像你見到的那樣,A、B、C、D都是使用Tab自動補全的。E也是如此;為了簡潔其它的屬性被截斷了。

查看數據

請參閱基礎部分

查看frame中頭部和尾部的行

In [14]: df.head()
Out[14]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401

In [15]: df.tail(3)
Out[15]: 
                   A         B         C         D
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988

顯示索引、行和底層numpy數據

In [16]: df.index
Out[16]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [17]: df.columns
Out[17]: Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')

In [18]: df.values
Out[18]: 
array([[ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356],
       [ 1.2121, -0.1732,  0.1192, -1.0442],
       [-0.8618, -2.1046, -0.4949,  1.0718],
       [ 0.7216, -0.7068, -1.0396,  0.2719],
       [-0.425 ,  0.567 ,  0.2762, -1.0874],
       [-0.6737,  0.1136, -1.4784,  0.525 ]])

顯示您的數據的快速統計摘要

In [19]: df.describe()
Out[19]: 
              A         B         C         D
count  6.000000  6.000000  6.000000  6.000000
mean   0.073711 -0.431125 -0.687758 -0.233103
std    0.843157  0.922818  0.779887  0.973118
min   -0.861849 -2.104569 -1.509059 -1.135632
25%   -0.611510 -0.600794 -1.368714 -1.076610
50%    0.022070 -0.228039 -0.767252 -0.386188
75%    0.658444  0.041933 -0.034326  0.461706

數據轉置

In [20]: df.T
Out[20]: 
   2013-01-01  2013-01-02  2013-01-03  2013-01-04  2013-01-05  2013-01-06
A    0.469112    1.212112   -0.861849    0.721555   -0.424972   -0.673690
B   -0.282863   -0.173215   -2.104569   -0.706771    0.567020    0.113648
C   -1.509059    0.119209   -0.494929   -1.039575    0.276232   -1.478427
D   -1.135632   -1.044236    1.071804    0.271860   -1.087401    0.524988

按軸排序

In [21]: df.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[21]: 
                   D         C         B         A
2013-01-01 -1.135632 -1.509059 -0.282863  0.469112
2013-01-02 -1.044236  0.119209 -0.173215  1.212112
2013-01-03  1.071804 -0.494929 -2.104569 -0.861849
2013-01-04  0.271860 -1.039575 -0.706771  0.721555
2013-01-05 -1.087401  0.276232  0.567020 -0.424972
2013-01-06  0.524988 -1.478427  0.113648 -0.673690

按值排序

In [22]: df.sort_values(by='B')
Out[22]: 
                   A         B         C         D
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401

選擇

請參閱索引文檔 索引和選擇數據多索引/高級索引

讀取

選擇一個單獨的列,返回一個Series,等同於 df.A

In [23]: df['A']
Out[23]: 
2013-01-01    0.469112
2013-01-02    1.212112
2013-01-03   -0.861849
2013-01-04    0.721555
2013-01-05   -0.424972
2013-01-06   -0.673690
Freq: D, Name: A, dtype: float64

使用[]選擇,對行進行切片。

In [24]: df[0:3]
Out[24]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804

In [25]: df['20130102':'20130104']
Out[25]: 
                   A         B         C         D
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860

通過標簽選擇

詳情參閱標簽選擇

使用標簽獲取交叉區域

In [26]: df.loc[dates[0]]
Out[26]: 
A    0.469112
B   -0.282863
C   -1.509059
D   -1.135632
Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: float64

通過標簽選擇多軸

In [27]: df.loc[:,['A','B']]
Out[27]: 
                   A         B
2013-01-01  0.469112 -0.282863
2013-01-02  1.212112 -0.173215
2013-01-03 -0.861849 -2.104569
2013-01-04  0.721555 -0.706771
2013-01-05 -0.424972  0.567020
2013-01-06 -0.673690  0.113648

顯示標簽切片,包含端點

In [28]: df.loc['20130102':'20130104',['A','B']]
Out[28]: 
                   A         B
2013-01-02  1.212112 -0.173215
2013-01-03 -0.861849 -2.104569
2013-01-04  0.721555 -0.706771

降低返回對象維度

In [29]: df.loc['20130102',['A','B']]
Out[29]: 
A    1.212112
B   -0.173215
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: float64

獲取標量值

In [30]: df.loc[dates[0],'A']
Out[30]: 0.46911229990718628

快速訪問標量(同上一方法等價)

In [31]: df.at[dates[0],'A']
Out[31]: 0.46911229990718628

按位置選擇

詳情參閱按位置選擇

通過傳遞整數選擇位置

In [32]: df.iloc[3]
Out[32]: 
A    0.721555
B   -0.706771
C   -1.039575
D    0.271860
Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64

通過整數切片,類似於numpy/python

In [33]: df.iloc[3:5,0:2]
Out[33]: 
                   A         B
2013-01-04  0.721555 -0.706771
2013-01-05 -0.424972  0.567020

通過列表指定位置,類似於numpy/python樣式

In [34]: df.iloc[[1,2,4],[0,2]]
Out[34]: 
                   A         C
2013-01-02  1.212112  0.119209
2013-01-03 -0.861849 -0.494929
2013-01-05 -0.424972  0.276232

對行切片

In [35]: df.iloc[1:3,:]
Out[35]: 
                   A         B         C         D
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804

對列切片

In [36]: df.iloc[:,1:3]
Out[36]: 
                   B         C
2013-01-01 -0.282863 -1.509059
2013-01-02 -0.173215  0.119209
2013-01-03 -2.104569 -0.494929
2013-01-04 -0.706771 -1.039575
2013-01-05  0.567020  0.276232
2013-01-06  0.113648 -1.478427

獲取指定值

In [37]: df.iloc[1,1]
Out[37]: -0.17321464905330858

快速訪問標量(同上一方法等價)

In [38]: df.iat[1,1]
Out[38]: -0.17321464905330858

布爾索引

使用單列值選擇數據。

In [39]: df[df.A > 0]
Out[39]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860

從滿足布爾條件的DataFrame中選擇值。

In [40]: df[df > 0]
Out[40]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112       NaN       NaN       NaN
2013-01-02  1.212112       NaN  0.119209       NaN
2013-01-03       NaN       NaN       NaN  1.071804
2013-01-04  0.721555       NaN       NaN  0.271860
2013-01-05       NaN  0.567020  0.276232       NaN
2013-01-06       NaN  0.113648       NaN  0.524988

使用isin()方法進行過濾

In [41]: df2 = df.copy()

In [42]: df2['E'] = ['one', 'one','two','three','four','three']

In [43]: df2
Out[43]: 
                   A         B         C         D      E
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632    one
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236    one
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804    two
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860  three
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401   four
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988  three

In [44]: df2[df2['E'].isin(['two','four'])]
Out[44]: 
                   A         B         C         D     E
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804   two
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401  four

設置

設置一個新列會自動使索引對齊數據

In [45]: s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130102', periods=6))

In [46]: s1
Out[46]: 
2013-01-02    1
2013-01-03    2
2013-01-04    3
2013-01-05    4
2013-01-06    5
2013-01-07    6
Freq: D, dtype: int64

In [47]: df['F'] = s1

按標簽切片

In [48]: df.at[dates[0],'A'] = 0

按位置設置值

In [49]: df.iat[0,1] = 0

通過numpy數組設置

In [50]: df.loc[:,'D'] = np.array([5] * len(df))

設置結果如下

In [51]: df
Out[51]: 
                   A         B         C  D    F
2013-01-01  0.000000  0.000000 -1.509059  5  NaN
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209  5  1.0
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  5  2.0
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  5  3.0
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232  5  4.0
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  5  5.0

where操作賦值

In [52]: df2 = df.copy()

In [53]: df2[df2 > 0] = -df2

In [54]: df2
Out[54]: 
                   A         B         C  D    F
2013-01-01  0.000000  0.000000 -1.509059 -5  NaN
2013-01-02 -1.212112 -0.173215 -0.119209 -5 -1.0
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 -5 -2.0
2013-01-04 -0.721555 -0.706771 -1.039575 -5 -3.0
2013-01-05 -0.424972 -0.567020 -0.276232 -5 -4.0
2013-01-06 -0.673690 -0.113648 -1.478427 -5 -5.0

缺失數據

Pandas主要使用np.nan來表示缺失數據。預設情況下不包括在計算中。請參閱缺失數據部分

重建索引允許修改/添加/刪除指定軸的索引,並返回數據副本。

In [55]: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E'])

In [56]: df1.loc[dates[0]:dates[1],'E'] = 1

In [57]: df1
Out[57]: 
                   A         B         C  D    F    E
2013-01-01  0.000000  0.000000 -1.509059  5  NaN  1.0
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209  5  1.0  1.0
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  5  2.0  NaN
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  5  3.0  NaN

刪除所有缺少數據的行。

In [58]: df1.dropna(how='any')
Out[58]: 
                   A         B         C  D    F    E
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209  5  1.0  1.0

填寫缺失的數據行

In [59]: df1.fillna(value=5)
Out[59]: 
                   A         B         C  D    F    E
2013-01-01  0.000000  0.000000 -1.509059  5  5.0  1.0
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209  5  1.0  1.0
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  5  2.0  5.0
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  5  3.0  5.0

獲取值為nan的布爾值

In [60]: pd.isnull(df1)
Out[60]: 
                A      B      C      D      F      E
2013-01-01  False  False  False  False   True  False
2013-01-02  False  False  False  False  False  False
2013-01-03  False  False  False  False  False   True
2013-01-04  False  False  False  False  False   True

運算

請參閱二進位運算的基礎部分

統計

運算一般排除丟失的數據。

執行描述性統計

In [61]: df.mean()
Out[61]: 
A   -0.004474
B   -0.383981
C   -0.687758
D    5.000000
F    3.000000
dtype: float64

在其他軸上執行相同的運算

In [62]: df.mean(1)
Out[62]: 
2013-01-01    0.872735
2013-01-02    1.431621
2013-01-03    0.707731
2013-01-04    1.395042
2013-01-05    1.883656
2013-01-06    1.592306
Freq: D, dtype: float64

運算具有不同維度和需要對齊的對象。此外,Pandas會沿著指定維度運算。

In [63]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2)

In [64]: s
Out[64]: 
2013-01-01    NaN
2013-01-02    NaN
2013-01-03    1.0
2013-01-04    3.0
2013-01-05    5.0
2013-01-06    NaN
Freq: D, dtype: float64

In [65]: df.sub(s, axis='index')
Out[65]: 
                   A         B         C    D    F
2013-01-01       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN
2013-01-02       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN
2013-01-03 -1.861849 -3.104569 -1.494929  4.0  1.0
2013-01-04 -2.278445 -3.706771 -4.039575  2.0  0.0
2013-01-05 -5.424972 -4.432980 -4.723768  0.0 -1.0
2013-01-06       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN

應用

將函數應用於數據

In [66]: df.apply(np.cumsum)
Out[66]: 
                   A         B         C   D     F
2013-01-01  0.000000  0.000000 -1.509059   5   NaN
2013-01-02  1.212112 -0.173215 -1.389850  10   1.0
2013-01-03  0.350263 -2.277784 -1.884779  15   3.0
2013-01-04  1.071818 -2.984555 -2.924354  20   6.0
2013-01-05  0.646846 -2.417535 -2.648122  25  10.0
2013-01-06 -0.026844 -2.303886 -4.126549  30  15.0

In [67]: df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
Out[67]: 
A    2.073961
B    2.671590
C    1.785291
D    0.000000
F    4.000000
dtype: float64

直方圖

詳情請請參閱直方圖和離散化

In [68]: s = pd.Series(np.random.randint(0, 7, size=10))

In [69]: s
Out[69]: 
0    4
1    2
2    1
3    2
4    6
5    4
6    4
7    6
8    4
9    4
dtype: int64

In [70]: s.value_counts()
Out[70]: 
4    5
6    2
2    2
1    1
dtype: int64

 

字元串方法

Series在字元串中設置了一組字元串處理方法,可以方便地對數組中每個元素進行操作,如下麵代碼片段所示。請註意,字元串中的模式匹配預設使用正則表達式。(在某些情況下總是使用它們)。詳情請參閱矢量字元串方法

In [71]: s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])

In [72]: s.str.lower()
Out[72]: 
0       a
1       b
2       c
3    aaba
4    baca
5     NaN
6    caba
7     dog
8     cat
dtype: object

合併

連接

在連接/合併類型操作的情況下,Pandas提供了一些具有用於索引和關係代數的各種函數合併Series、DataFrame和Panel對象的方法

請參閱合併部分

使用concat()把Pandas對象連接:

In [73]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))

In [74]: df
Out[74]: 
          0         1         2         3
0 -0.548702  1.467327 -1.015962 -0.483075
1  1.637550 -1.217659 -0.291519 -1.745505
2 -0.263952  0.991460 -0.919069  0.266046
3 -0.709661  1.669052  1.037882 -1.705775
4 -0.919854 -0.042379  1.247642 -0.009920
5  0.290213  0.495767  0.362949  1.548106
6 -1.131345 -0.089329  0.337863 -0.945867
7 -0.932132  1.956030  0.017587 -0.016692
8 -0.575247  0.254161 -1.143704  0.215897
9  1.193555 -0.077118 -0.408530 -0.862495

# break it into pieces
In [75]: pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]

In [76]: pd.concat(pieces)
Out[76]: 
          0         1         2         3
0 -0.548702  1.467327 -1.015962 -0.483075
1  1.637550 -1.217659 -0.291519 -1.745505
2 -0.263952  0.991460 -0.919069  0.266046
3 -0.709661  1.669052  1.037882 -1.705775
4 -0.919854 -0.042379  1.247642 -0.009920
5  0.290213  0.495767  0.362949  1.548106
6 -1.131345 -0.089329  0.337863 -0.945867
7 -0.932132  1.956030  0.017587 -0.016692
8 -0.575247  0.254161 -1.143704  0.215897
9  1.193555 -0.077118 -0.408530 -0.862495

連接

SQL風格合併。請參閱資料庫風格連接

In [77]: left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})

In [78]: right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})

In [79]: left
Out[79]: 
   key  lval
0  foo     1
1  foo     2

In [80]: right
Out[80]: 
   key  rval
0  foo     4
1  foo     5

In [81]: pd.merge(left, right, on='key')
Out[81]: 
   key  lval  rval
0  foo     1     4
1  foo     1     5
2  foo     2     4
3  foo     2     5

 

給出另一個例子:

In [82]: left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'lval': [1, 2]})

In [83]: right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]})

In [84]: left
Out[84]: 
   key  lval
0  foo     1
1  bar     2

In [85]: right
Out[85]: 
   key  rval
0  foo     4
1  bar     5

In [86]: pd.merge(left, right, on='key')
Out[86]: 
   key  lval  rval
0  foo     1     4
1  bar     2     5

追加

添加行到DataFrame。請參閱追加

In [87]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A','B','C','D'])

In [88]: df
Out[88]: 
          A         B         C         D
0  1.346061  1.511763  1.627081 -0.990582
1 -0.441652  1.211526  0.268520  0.024580
2 -1.577585  0.396823 -0.105381 -0.532532
3  1.453749  1.208843 -0.080952 -0.264610
4 -0.727965 -0.589346  0.339969 -0.693205
5 -0.339355  0.593616  0.884345  1.591431
6  0.141809  0.220390  0.435589  0.192451
7 -0.096701  0.803351  1.715071 -0.708758

In [89]: s = df.iloc[3]

In [90]: df.append(s, ignore_index=True)
Out[90]: 
          A         B         C         D
0  1.346061  1.511763  1.627081 -0.990582
1 -0.441652  1.211526  0.268520  0.024580
2 -1.577585  0.396823 -0.105381 -0.532532
3  1.453749  1.208843 -0.080952 -0.264610
4 -0.727965 -0.589346  0.339969 -0.693205
5 -0.339355  0.593616  0.884345  1.591431
6  0.141809  0.220390  0.435589  0.192451
7 -0.096701  0.803351  1.715071 -0.708758
8  1.453749  1.208843 -0.080952 -0.264610

 

分組

"分組"我們指的是涉及一個或多個以下步驟的過程

  • Splitting:根據一些標准將數據分組
  • Applying:將功能獨立應用於每個組
  • Combining:將結果合併成數據結構

請參閱分組部分

In [91]: df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
   ....:                           'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
   ....:                    'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
   ....:                           'two', 'two', 'one', 'three'],
   ....:                    'C' : np.random.randn(8),
   ....:                    'D' : np.random.randn(8)})
   ....: 

In [92]: df
Out[92]: 
     A      B         C         D
0  foo    one -1.202872 -0.055224
1  bar    one -1.814470  2.395985
2  foo    two  1.018601  1.552825
3  bar  three -0.595447  0.166599
4  foo    two  1.395433  0.047609
5  bar    two -0.392670 -0.136473
6  foo    one  0.007207 -0.561757
7  foo  three  1.928123 -1.623033

 

分組,然後將sum()函數應用於生成的組。

In [93]: df.groupby('A').sum()
Out[93]: 
            C        D
A                     
bar -2.802588  2.42611
foo  3.146492 -0.63958

按多列分組形成層次索引,然後應用該函數。

In [94]: df.groupby(['A','B']).sum()
Out[94]: 
                  C         D
A   B                        
bar one   -1.814470  2.395985
    three -0.595447  0.166599
    two   -0.392670 -0.136473
foo one   -1.195665 -0.616981
    three  1.928123 -1.623033
    two    2.414034  1.600434

重塑

請參閱有關分層索引重塑部分

In [95]: tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
   ....:                      'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
   ....:                     ['one', 'two', 'one', 'two',
   ....:                      'one', 'two', 'one', 'two']]))
   ....: 

In [96]: index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

In [97]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])

In [98]: df2 = df[:4]

In [99]: df2
Out[99]: 
                     A         B
first second                    
bar   one     0.029399 -0.542108
      two     0.282696 -0.087302
baz   one    -1.575170  1.771208
      two     0.816482  1.100230

stack()方法將"壓縮"DataFrame列中的一個級別。

In [100]: stacked = df2.stack()

In [101]: stacked
Out[101]: 
first  second   
bar    one     A    0.029399
               B   -0.542108
       two     A    0.282696
               B   -0.087302
baz    one     A   -1.575170
               B    1.771208
       two     A    0.816482
               B    1.100230
dtype: float64

使用"stacked"DataFrame或Series(有一個MultilIndex作為索引)stack()的反向操作是unstack(),它預設情況下解除最後一個級別。

In [102]: stacked.unstack()
Out[102]: 
                     A         B
first second                    
bar   one     0.029399 -0.542108
      two     0.282696 -0.087302
baz   one    -1.575170  1.771208
      two     0.816482  1.100230

In [103]: stacked.unstack(1)
Out[103]: 
second        one       two
first                      
bar   A  0.029399  0.282696
      B -0.542108 -0.087302
baz   A -1.575170  0.816482
      B  1.771208  1.100230

In [104]: stacked.unstack(0)
Out[104]: 
first          bar       baz
second                      
one    A  0.029399 -1.575170
       B -0.542108  1.771208
two    A  0.282696  0.816482
       B -0.087302  1.100230

數據透視表

請參閱數據透視表部分

In [105]: df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
   .....:                    'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4,
   .....:                    'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
   .....:                    'D' : np.random.randn(12),
   .....:                    'E' : np.random.randn(12)})
   .....: 

In [106]: df
Out[106]: 
        A  B    C         D         E
0     one  A  foo  1.418757 -0.179666
1     one  B  foo -1.879024  1.291836
2     two  C  foo  0.536826 -0.009614
3   three  A  bar  1.006160  0.392149
4     one  B  bar -0.029716  0.264599
5     one  C  bar -1.146178 -0.057409
6     two  A  foo  0.100900 -1.425638
7   three  B  foo -1.035018  1.024098
8     one  C  foo  0.314665 -0.106062
9     one  A  bar -0.773723  1.824375
10    two  B  bar -1.170653  0.595974
11  three  C  bar  0.648740  1.167115

我們可以輕鬆地從這些數據中快速生成數據透視表:

In [107]: pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])
Out[107]: 
C             bar       foo
A     B                    
one   A -0.773723  1.418757
      B -0.029716 -1.879024
      C -1.146178  0.314665
three A  1.006160       NaN
      B       NaN -1.035018
      C  0.648740       NaN
two   A       NaN  0.100900
      B -1.170653       NaN
      C       NaN  0.536826

時間序列

Pandas具有簡單、強大和高效的功能,用於在變頻期間執行重採樣操作。這在金融應用中非常常見,但是不限於此。請參閱時間序列部分

In [108]: rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=100, freq='S')

In [109]: ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)

In [110]: ts.resample('5Min').sum()
Out[110]: 
2012-01-01    25083
Freq: 5T, dtype: int64

 

時區表示

In [111]: rng = pd.date_range('3/6/2012 00:00', periods=5, freq='D')

In [112]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), rng)

In [113]: ts
Out[113]: 
2012-03-06    0.464000
2012-03-07    0.227371
2012-03-08   -0.496922
2012-03-09    0.306389
2012-03-10   -2.290613
Freq: D, dtype: float64

In [114]: ts_utc = ts.tz_localize('UTC')

In [115]: ts_utc
Out[115]: 
2012-03-06 00:00:00+00:00    0.464000
2012-03-07 00:00:00+00:00    0.227371
2012-03-08 00:00:00+00:00   -0.496922
2012-03-09 00:00:00+00:00    0.306389
2012-03-10 00:00:00+00:00   -2.290613
Freq: D, dtype: float64

轉換到另一時區

In [116]: ts_utc.tz_convert('US/Eastern')
Out[116]: 
2012-03-05 19:00:00-05:00    0.464000
2012-03-06 19:00:00-05:00    0.227371
2012-03-07 19:00:00-05:00   -0.496922
2012-03-08 19:00:00-05:00    0.306389
2012-03-09 19:00:00-05:00   -2.290613
Freq: D, dtype: float64

在時間跨度之間轉換

In [117]: rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=5, freq='M')

In [118]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)

In [119]: ts
Out[119]: 
2012-01-31   -1.134623
2012-02-29   -1.561819
2012-03-31   -0.260838
2012-04-30    0.281957
2012-05-31    1.523962
Freq: M, dtype: float64

In [120]: ps = ts.to_period()

In [121]: ps
Out[121]: 
2012-01   -1.134623
2012-02   -1.561819
2012-03   -0.260838
2012-04    0.281957
2012-05    1.523962
Freq: M, dtype: float64

In [122]: ps.to_timestamp()
Out[122]: 
2012-01-01   -1.134623
2012-02-01   -1.561819
2012-03-01   -0.260838
2012-04-01    0.281957
2012-05-01    1.523962
Freq: MS, dtype: float64

在時間和時間戳之間轉換,可以使用一些方便的算術函數。在下麵例子中:

In [123]: prng = pd.period_range('1990Q1', '2000Q4', freq='Q-NOV')

In [124]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(prng)), prng)

In [125]: ts.index = (prng.asfreq('M', 'e') + 1).asfreq('H', 's') + 9

In [126]: ts.head()
Out[126]: 
1990-03-01 09:00   -0.902937
1990-06-01 09:00    0.068159
1990-09-01 09:00   -0.057873
1990-12-01 09:00   -0.368204
1991-03-01 09:00   -1.144073
Freq: H, dtype: float64

明確的

自0.15版本以來,Pandas可以在DataFrame中包含分類數據。有關完整文檔,請參閱分類介紹API文檔

In [127]: df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6], "raw_grade":['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']})

將原始數據轉換為分類數據。

In [128]: df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")

In [129]: df["grade"]
Out[129]: 
0    a
1    b
2    b
3    a
4    a
5    e
Name: grade, dtype: category
Categories (3, object): [a, b, e]

將類別重命名為更有意義的名稱

In [130]: df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"]

重新排列類別並同時添加丟失的類別(Series.cat下的方法返回一個預設的新Series)。

In [131]: df["
              
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