一、Pandas介绍2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据挖掘的开源python库以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势基于matplotlib，能够简便的画图独特的数据结构二、为什么使用Pandas？

Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

增强图表可读性

回忆我们在numpy当中创建学生成绩表样式：返回结果：

array([[92, 55, 78, 50, 50],[71, 76, 50, 48, 96],[45, 84, 78, 51, 68],[81, 91, 56, 54, 76],[86, 66, 77, 67, 95],[46, 86, 56, 61, 99],[46, 95, 44, 46, 56],[80, 50, 45, 65, 57],[41, 93, 90, 41, 97],[65, 83, 57, 57, 40]])

如果数据展示为这样，可读性就会更友好：

便捷的数据处理能力

读取文件方便

封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

三、Pandas数据结构

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。

（1）Series

Series 是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

1.1 Series的创建

# 导入pandasimport pandas as pdpd.Series(data=None, index=None, dtype=None)

参数：

data：传入的数据，可以是ndarray、list等index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。dtype：数据的类型

通过已有数据创建

指定内容，默认索引

pd.Series(np.arange(10))# 运行结果0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 9dtype: int64

指定索引

pd.Series([6.7,5.6,3,10,2], index=[1,2,3,4,5])# 运行结果1 6.72 5.63 3.04 10.05 2.0dtype: float64

通过字典数据创建

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})color_count

# 运行结果blue 200green 500red 100yellow 1000dtype: int64

Series的属性

为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values。

index

color_count.index# 结果Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object')

color_count.values# 结果array([ 200, 500, 100, 1000])

也可以使用索引来获取数据：

color_count[2]# 结果100

DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引

行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

1 DataFrame的创建

# 导入pandasimport pandas as pdpd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)

index：行标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。

columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。

通过已有数据创建

举例一：

pd.DataFrame(np.random.randn(2,3))

​

回忆咱们在前面直接使用np创建的数组显示方式，比较两者的区别。

举例二：创建学生成绩表

# 生成10名同学，5门功课的数据score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))# 结果array([[92, 55, 78, 50, 50],[71, 76, 50, 48, 96],[45, 84, 78, 51, 68],[81, 91, 56, 54, 76],[86, 66, 77, 67, 95],[46, 86, 56, 61, 99],[46, 95, 44, 46, 56],[80, 50, 45, 65, 57],[41, 93, 90, 41, 97],[65, 83, 57, 57, 40]])

但是这样的数据形式很难看到存储的是什么的样的数据，可读性比较差！！ 问题：如何让数据更有意义地显示？

# 使用Pandas中的数据结构score_df = pd.DataFrame(score)

给分数数据增加行列索引,显示效果更佳

效果：

​增加行、列索引

# 构造行索引序列subjects = ["语文", "数学", "英语", "政治", "体育"]# 构造列索引序列stu = ['同学' + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]# 添加行索引data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu)

2 DataFrame的属性

shape

data.shape# 结果(10, 5)

DataFrame的行索引列表

data.index# 结果Index(['同学0', '同学1', '同学2', '同学3', '同学4', '同学5', '同学6', '同学7', '同学8', '同学9'], dtype='object')

DataFrame的列索引列表

data.columns# 结果Index(['语文', '数学', '英语', '政治', '体育'], dtype='object')

直接获取其中array的值

data.valuesarray([[92, 55, 78, 50, 50],[71, 76, 50, 48, 96],[45, 84, 78, 51, 68],[81, 91, 56, 54, 76],[86, 66, 77, 67, 95],[46, 86, 56, 61, 99],[46, 95, 44, 46, 56],[80, 50, 45, 65, 57],[41, 93, 90, 41, 97],[65, 83, 57, 57, 40]])

转置

data.T

结果

head(5)：显示前5行内容

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示前N行

data.head(5)

​

tail(5):显示后5行内容

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示后N行

data.tail(5)

3 DatatFrame索引的设置

修改行列索引值

stu = ["学生_" + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]# 必须整体全部修改data.index = stu

注意：以下修改方式是错误的

# 错误修改方式data.index[3] = '学生_3'

重设索引

reset_index(drop=False)

设置新的下标索引

drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值

# 重置索引,drop=Falsedata.reset_index()

​

# 重置索引,drop=Truedata.reset_index(drop=True)

以某列值设置为新的索引

set_index(keys, drop=True)

keys : 列索引名成或者列索引名称的列表

drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

设置新索引案例

1、创建

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],'year': [2012, 2014, 2013, 2014],'sale':[55, 40, 84, 31]})month sale year0 1 55 20121 4 40 20142 7 84 20133 10 31 2014

2、以月份设置新的索引

df.set_index('month')sale yearmonth1 55 20124 40 20147 84 201310 31 2014

3、设置多个索引，以年和月份

df = df.set_index(['year', 'month'])dfsaleyear month2012 1 552014 4 402013 7 842014 10 31

注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。

（3）MultiIndex与Panel

1 MultiIndex

MultiIndex是三维的数据结构;

多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。

multiIndex的特性

打印刚才的df的行索引结果

df.indexMultiIndex(levels=[[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]],labels=[[0, 2, 1, 2], [0, 1, 2, 3]],names=['year', 'month'])

多级或分层索引对象。

index属性

names:levels的名称

levels：每个level的元组值

multiIndex的创建

arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))# 结果MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']],codes=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]],names=['number', 'color'])

2 Panel

panel的创建

class pandas.Panel (data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None)作用：存储3维数组的Panel结构

参数：

data : ndarray或者dataframe

items : 索引或类似数组的对象，axis=0

major_axis : 索引或类似数组的对象，axis=1

minor_axis : 索引或类似数组的对象，axis=2

p = pd.Panel(data=np.arange(24).reshape(4,3,2),items=list('ABCD'),major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3),minor_axis=['first', 'second'])# 结果<class 'pandas.core.panel.Panel'>Dimensions: 4 (items) x 3 (major_axis) x 2 (minor_axis)Items axis: A to DMajor_axis axis: 2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-03 00:00:00Minor_axis axis: first to second

查看panel数据

p[:,:,"first"]p["B",:,:]

注：Pandas从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是通过DataFrame上的MultiIndex方法

四、基本数据操作

为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作，后面在介绍，这里只先用一下API。

# 读取文件data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")# 删除一些列，让数据更简单些，再去做后面的操作data = data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"], axis=1)

​

（1）索引操作

Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择，pandas也支持类似的操作，也可以直接使用列名、行名称，甚至组合使用。

直接使用行列索引(先列后行)

获取'2018-02-27'这天的'close'的结果# 直接使用行列索引名字的方式（先列后行）data['open']['2018-02-27']23.53# 不支持的操作# 错误data['2018-02-27']['open']# 错误data[:1, :2]

结合loc或者iloc使用索引

获取从'2018-02-27':'2018-02-22'，'open'的结果

# 使用loc:只能指定行列索引的名字data.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'open']2018-02-27 23.532018-02-26 22.802018-02-23 22.88Name: open, dtype: float64# 使用iloc可以通过索引的下标去获取# 获取前3天数据,前5列的结果data.iloc[:3, :5]open high close low2018-02-27 23.53 25.88 24.16 23.532018-02-26 22.80 23.78 23.53 22.802018-02-23 22.88 23.37 22.82 22.71

使用ix组合索引

Warning:Starting in 0.20.0, the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers.

获取行第1天到第4天，['open', 'close', 'high', 'low']这个四个指标的结果。

# 使用ix进行下表和名称组合做引data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']]# 推荐使用loc和iloc来获取的方式data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']]data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])]open close high low2018-02-27 23.53 24.16 25.88 23.532018-02-26 22.80 23.53 23.78 22.802018-02-23 22.88 22.82 23.37 22.712018-02-22 22.25 22.28 22.76 22.02

对DataFrame当中的close列进行重新赋值为1

# 直接修改原来的值data['close'] = 1# 或者data.close = 1

排序有两种形式，一种对于索引进行排序，一种对于内容进行排序

DataFrame排序

# 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序data.sort_values(by="open", ascending=True).head()

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

# 按照多个键进行排序data.sort_values(by=['open', 'high'])

使用df.sort_index给索引进行排序

这个股票的日期索引原来是从大到小，现在重新排序，从小到大

# 对索引进行排序data.sort_index()

​

Series排序

使用series.sort_values(ascending=True)进行排序

series排序时，只有一列，不需要参数

data['p_change'].sort_values(ascending=True).head()2015-09-01 -10.032015-09-14 -10.022016-01-11 -10.022015-07-15 -10.022015-08-26 -10.01Name: p_change, dtype: float64

与df一致

# 对索引进行排序data['p_change'].sort_index().head()2015-03-02 2.622015-03-03 1.442015-03-04 1.572015-03-05 2.022015-03-06 8.51Name: p_change, dtype: float64

比如进行数学运算加上具体的一个数字

data['open'].add(1)2018-02-27 24.532018-02-26 23.802018-02-23 23.882018-02-22 23.252018-02-14 22.49

逻辑运算符号

例如筛选data["open"] > 23的日期数据

data["open"] > 23返回逻辑结果

data["open"] > 232018-02-27 True2018-02-26 False2018-02-23 False2018-02-22 False2018-02-14 False

# 逻辑判断的结果可以作为筛选的依据data[data["open"] > 23].head()

​完成多个逻辑判断

data[(data["open"] > 23) & (data["open"] < 24)].head() 

逻辑运算函数

query(expr)

expr:查询字符串

通过query使得刚才的过程更加方便简单

data.query("open<24 & open>23").head()

例如判断'open'是否为23.53和23.85

# 可以指定值进行一个判断，从而进行筛选操作data[data["open"].isin([23.53, 23.85])]

综合分析: 能够直接得出很多统计结果, count , mean , std , min , max 等

# 计算平均值、标准差、最大值、最小值data.describe()

Numpy当中已经详细介绍，在这里我们演示min(最小值), max(最大值), mean(平均值), median(中位数), var(方差), std(标准差),mode(众数)结果:

对于单个函数去进行统计的时候，坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default)，如果要对行“index” 需要指定(axis=1)

max()、min()

# 使用统计函数：0 代表列求结果， 1 代表行求统计结果data.max(0)open 34.99high 36.35close 35.21low 34.01volume 501915.41price_change 3.03p_change 10.03turnover 12.56my_price_change 3.41dtype: float64

# 方差data.var(0)open 1.545255e+01high 1.662665e+01close 1.554572e+01low 1.437902e+01volume 5.458124e+09price_change 8.072595e-01p_change 1.664394e+01turnover 4.323800e+00my_price_change 6.409037e-01dtype: float64# 标准差data.std(0)open 3.930973high 4.077578close 3.942806low 3.791968volume 73879.119354price_change 0.898476p_change 4.079698turnover 2.079375my_price_change 0.800565dtype: float64

中位数为将数据从小到大排列，在最中间的那个数为中位数。如果没有中间数，取中间两个数的平均值。

df = pd.DataFrame({'COL1' : [2,3,4,5,4,2],'COL2' : [0,1,2,3,4,2]})df.median()COL1 3.5COL2 2.0dtype: float64

# 求出最大值的位置data.idxmax(axis=0)open 2015-06-15high 2015-06-10close 2015-06-12low 2015-06-12volume 2017-10-26price_change 2015-06-09p_change 2015-08-28turnover 2017-10-26my_price_change 2015-07-10dtype: object# 求出最小值的位置data.idxmin(axis=0)open 2015-03-02high 2015-03-02close 2015-09-02low 2015-03-02volume 2016-07-06price_change 2015-06-15p_change 2015-09-01turnover 2016-07-06my_price_change 2015-06-15dtype: object

累计统计函数

那么这些累计统计函数怎么用？

以上这些函数可以对series和dataframe操作

这里我们按照时间的从前往后来进行累计

排序

# 排序之后，进行累计求和data = data.sort_index()

对p_change进行求和

stock_rise = data['p_change']# plot方法集成了前面直方图、条形图、饼图、折线图stock_rise.cumsum()2015-03-02 2.622015-03-03 4.062015-03-04 5.632015-03-05 7.652015-03-06 16.162015-03-09 16.372015-03-10 18.752015-03-11 16.362015-03-12 15.032015-03-13 17.582015-03-16 20.342015-03-17 22.422015-03-18 23.282015-03-19 23.742015-03-20 23.482015-03-23 23.74

那么如何让这个连续求和的结果更好的显示呢？

如果要使用plot函数，需要导入matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt# plot显示图形stock_rise.cumsum().plot()# 需要调用show，才能显示出结果plt.show()

关于plot，稍后会介绍API的选择

4 自定义运算

apply(func, axis=0)

func:自定义函数

axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算

定义一个对列，最大值-最小值的函数

data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)open 22.74close 22.85dtype: float64