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数据分析核心包——pandas
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一、pandas简介
pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，是基于NumPy构建的。
1、pandas的主要功能
(1)具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
(2)集成时间序列功能
(3)提供丰富的数学运算和操作
(4)灵活处理缺失数据
2、安装和引用
# 安装方法：
# pip install pandas
# 引用方法：
import pandas as pd
二、Series——一维数据对象
Series是一种类似于 一维数组的对象 ，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。
# Series创建方式
>>> import pandas as pd
>>> pd.Series([2,3,4,5])
0 2
1 3
2 4
3 5
dtype: int64
>>> pd.Series([2,3,4,5], index=['a','b','c','d'])
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
获取值数组和索引数组：values属性和index属性。
Series比较像列表（数组）和字典的结合体。
1、Series——使用特性
(1)Series支持array的特性(下标)
# 从ndarray创建Series：Series(arr)
>>> import numpy as np
>>> pd.Series(np.arange(5))
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
# 与标量运算：sr*2
>>> sr = pd.Series([2,3,4,5], index=['a','b','c','d'])
>>> sr
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
>>> sr*2
a 4
b 6
c 8
d 10
dtype: int64
>>> sr+2
a 4
b 5
c 6
d 7
dtype: int64
# 两个Series运算：sr1+sr2
>>> sr + sr
a 4
b 6
c 8
d 10
dtype: int64
# 索引：sr[0],sr[[1,2,4]]
>>> sr[0]
2
>>> sr[[1,2,3]]
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
# 切片：sr[0:2]
>>> sr[0:2]
a 2
b 3
dtype: int64
# 通用函数(最大值、绝对值等)，如：np.abs(sr)
>>> sr.max()
5
>>> np.abs(sr)
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
# 布尔值过滤：sr[sr>0]
>>> sr>4
a False
b False
c False
d True
dtype: bool
>>> sr[sr>4]
d 5
dtype: int64
(2)Series支持字典的特性(标签)
# 从字典创建Series：Series(dic)
>>> sr = pd.Series({'a':3, 'b':2, 'c':4})
>>> sr
a 3
b 2
c 4
dtype: int64
# in运算：'a' in sr
>>> 'a' in sr
True
>>> 'e' in sr
False
>>> for i in sr:
print(i) # 只遍历打印值，而不是打印键
3
2
4
# 键索引：sr['a'], sr[['a','b','c']]
>>> sr['a']
3
>>> sr[['a','b','c']]
a 3
b 2
c 4
dtype: int64
# 获取索引对应及对应值
>>> sr.index
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
>>> sr.index[0]
'a'
>>> sr.values
array([1, 2, 3, 4])
>>> sr = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
sr
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
>>> sr[['a','c']]
a 1
c 3
>>> sr['a':'c'] # 标签形式索引切片(前包后也包)
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
2、Series——整数索引问题
整数索引的pandas对象往往会使新手抓狂。
>>> sr = pd.Series(np.arange(4.))
>>> sr
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 3.0
dtype: float64
>>> sr[-1]
报错信息
KeyError: -1
>>> sr = pd.Series(np.arange(10))
>>> sr
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
>>> sr2 = sr[5:].copy() # 切片后复制
>>> sr2 # 可以看到索引还是保留之前的值
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
如果索引是整数类型，则根据整数进行下标获取值时总是面向标签的。（意思是说，当索引值为整数时，索引一定会解释为标签）
解决方法：
# loc属性：将索引解释为标签
>>> sr2.loc[7]
7
# iloc属性：将索引解释为下标
sr2.iloc[3]
8
因此涉及到整数的时候一定要loc和iloc指明，中括号里的索引是标签还是下标。
3、Series——数据对齐
pandas在进行两个Series对象的运算时，会按索引进行对齐然后计算。
（1）Series对象运算
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a'])
>>> sr1 + sr2
a 33 # 23+10
c 32 # 12+20
d 45 # 34+11
dtype: int64
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10,21], index=['d','c','a','b'])
>>> sr1 + sr2 # 不一样长Series相加
a 33.0
b NaN # 在pandas中用来当做数据缺失值
c 32.0
d 45.0
dtype: float64
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['b','c','a'])
>>> sr1 + sr2
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64
如果两个Series对象的索引不完全相同，则结果的索引是两个操作数索引的并集。
如果只有一个对象在某索引下有值，则结果中该索引的值为
nan(缺失值)
。
（2）灵活算术方法
灵活算术方法：add,sub,div,mul（分别对应加减乘除）。
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['b','c','a'])
>>> sr1.add(sr2)
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64
>>> sr1.add(sr2, fill_value=0) # 标签对应的值一个有一个没有，没有的那个赋值为0
a 33.0
b 11.0
c 32.0
d 34.0
dtype: float64
4、Series——缺失值处理
缺失数据：使用
NaN
(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。
内置的None值也会被当做NaN处理。
(1)处理缺失数据的相关方法
>>> sr = sr1+sr2
>>> sr
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64
# dropna():过滤掉值为NaN的行
# fillna():填充缺失数据
# isnull():返回布尔数组，缺失值对应为True(判断是否为缺失数据)
>>> sr.isnull()
a False
b True # True的是NaN
c False
d True
dtype: bool
# notnull():返回布尔数组，缺失值对应为False
sr.notnull()
a True
b False # False对应NaN
c True
d False
dtype: bool
(2)缺失值处理方式一：过滤缺失数据
# sr.dropna()
>>> sr.dropna()
a 33.0
c 32.0
dtype: float64
# sr[data.notnull()]
>>> sr[sr.notnull()] # 剔除所有缺失值的行
a 33.0
c 32.0
dtype: float64
(3)缺失值处理方式二：填充缺失数据
# fillna()
>>> sr.fillna(0) # 给缺失值赋值为0
a 33.0
b 0.0
c 32.0
d 0.0
dtype: float64
>>> sr.mean() # 剔除NaN求得平均值
32.5
>>> sr.fillna(sr.mean()) # 给缺失值填充平均值
a 33.0
b 32.5
c 32.0
d 32.5
dtype: float64
5、Series数据对象小结
Series是数组和字典的结合体，可以通过下标和标签来访问。
当索引值为整数时，索引一定会解释为标签。可以使用loc和iloc来明确指明索引被解释为标签还是下标。
如果两个Series对象的索引不完全相同，则结果的索引是两个操作数索引的并集。
如果只有一个对象在某索引下有值，则结果中该索引的值为
nan(缺失值)
。
缺失数据处理方法：dropna（过滤）、fillna（填充）。
三、DataFrame——二维数据对象
DataFrame是一个
表格式
的数据结构，含有
一组有序的列
（即：好几列）。
DataFrame可以被看做是由
Series组成的字典
，并且共用一个索引。
# 创建方式：
# 方法一：通过一个字典来创建
>>> pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]})
one two
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]}, index=['a','b','c']) # index指定行索引
one two
a 1 4
b 2 5
c 3 6
# 方法二：用Series来组成字典
>>> pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
# MacBook-Pro:pandas hqs$ vi test.csv # 创建并写入csv文件
# a,b,c
# 1,2,3
# 2,4,6
# 3,6,9
# csv文件读取和写入：
>>> pd.read_csv('test.csv') # read_csv():读取csv文件
a b c
0 1 2 3
1 2 4 6
2 3 6 9
>>> df = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df .to_csv('test2.csv') # to_csv():写入csv文件
# MacBook-Pro:pandas hqs$ vi test2.csv # 查看csv文件，缺失的值自动为空
# ,one,two
# a,1.0,2
# b,2.0,1
# c,3.0,3
# d,,4
1、DataFrame——常用属性
>>> df= pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
# index:获取行索引
>>> df.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
# columns:获取列索引
>>> df.columns
Index(['one', 'two'], dtype='object')
# values:获取值数组（一般是二维数组）
>>> df.values
array([[ 1., 2.],
[ 2., 1.],
[ 3., 3.],
[nan, 4.]])
# T:转置
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df.T # 行变成列，列变成行
a b c d
one 1.0 2.0 3.0 NaN
two 2.0 1.0 3.0 4.0
# describe():获取快速统计
>>> df.describe()
one two
count 3.0 4.000000 # 统计每一列个数
mean 2.0 2.500000 # 统计每一列平均数
std 1.0 1.290994 # 统计每一列标准差
min 1.0 1.000000 # 统计每一列最小值
25% 1.5 1.750000 # 1/4位上的数
50% 2.0 2.500000 # 1/2位上的数
75% 2.5 3.250000 # 3/4位上的数
max 3.0 4.000000 # 统计每一列最大值
2、DataFrame——索引和切片
DataFrame是一个二维数据类型，所以有行索引和列索引。
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df['one']['a'] # 先列后行,一列是一个Series
1.0
DataFrame同样可以通过
标签
和
位置
两种方法进行
索引和切片
。
loc属性和iloc属性：loc是按索引选取数据，iloc是按位置(下标)选取数据。
# 使用方法：逗号隔开，前面是行索引，后面是列索引
>>> df.loc['a','one'] # 先行后列
1.0
# 行/列索引部分可以是常规索引、切片、布尔值索引、花式索引任意搭配
>>> df.loc['a',:] # 选择a这一行，列选择全部
one 1.0
two 2.0
Name: a, dtype: float64
>>> df.loc['a',] # 效果同上
one 1.0
two 2.0
Name: a, dtype: float64
>>> df.loc[['a','c'],:] # 选择a、c这两行，列选择全部
one two
a 1.0 2
c 3.0 3
>>> df.loc[['a','c'],'two']
a 2
c 3
Name: two, dtype: int64
>>> df.apply(lambda x:x+1)
one two
a 2.0 3
b 3.0 2
c 4.0 4
d NaN 5
>>> df.apply(lambda x:x.mean())
one 2.0
two 2.5
dtype: float64
3、DataFrame——数据对齐和缺失数据处理
DataFrame对象在运算时，同样会进行数据对齐，其行索引和列索引分别对齐。
>>> df = pd.DataFrame({'two':[1,2,3,4],'one':[4,5,6,7]}, index=['c','d','b','a'])
>>> df2 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
>>> df
two one
c 1 4
d 2 5
b 3 6
a 4 7
>>> df2
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df + df2
one two
a 8.0 6
b 8.0 4
c 7.0 4
d NaN 6
DataFrame处理缺失数据的相关方法：
# df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
>>> df2.fillna(0)
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d 0.0 4
>>> df2.loc['d','two']=np.nan # 给df2修改添加缺失值
>>> df2.loc['c','two']=np.nan
>>> df2
one two
a 1.0 2.0
b 2.0 1.0
c 3.0 NaN
d NaN NaN
# df.dropna()：删除所有包含空值的行，how的默认参数是any
>>> df2.dropna()
one two
a 1.0 2.0
b 2.0 1.0
>>> df2.dropna(how='all') # 删除所有值都为缺失值的行，how的默认参数是any
one two
a 1.0 2.0
b 2.0 1.0
c 3.0 NaN
>>> df2.dropna(how='any')
one two
a 1.0 2.0
b 2.0 1.0
# df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列,axis(轴)默认是0
>>> df.loc['c','one']=np.nan # 给df修改添加缺失值
>>> df
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
>>> df.dropna(axis=1)
two
c 1
d 2
b 3
a 4
# df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
>>> df.dropna(axis=1, thresh=4)
two
c 1
d 2
b 3
a 4
# df.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
>>> df2.isnull()
one two
a False False
b False False
c False True
d True True
# df.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
>>> df2.notnull()
one two
a True True
b True True
c True False
d False False
四、pandas常用函数(方法)
>>> df
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
# mean(axis=0,skipna=False):对列（行）求平均值
>>> df.mean() # 忽略缺失值，默认对每一列求平均值
two 2.5
one 6.0
dtype: float64
>>> df.mean(axis=1) # 忽略缺失值，对每一行求平均值
c 1.0
d 3.5
b 4.5
a 5.5
dtype: float64
# sum(axis=1):对列（行）求和
>>> df.sum() # 对每一列求和
two 10.0
one 18.0
dtype: float64
>>> df.sum(axis=1) # 对每一行求和
c 1.0
d 7.0
b 9.0
a 11.0
dtype: float64
# sort_index(axis,...,ascending):对列（行）索引排序
>>> df.sort_index() # 默认对列索引升序排列
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
c 1 NaN
d 2 5.0
>>> df.sort_index(ascending=False) # 对列索引降序排列
two one
d 2 5.0
c 1 NaN
b 3 6.0
a 4 7.0
>>> df.sort_index(axis=1) # 对行索引升序排列
one two # o排在t前面
c NaN 1
d 5.0 2
b 6.0 3
a 7.0 4
>>> df.sort_index(ascending=False,axis=1) # 对行索引降序排列
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
# sort_values(by,axis,ascending):按某一列（行）的值排序
>>> df.sort_values(by='two') # 按two这一列排序
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
>>> df.sort_values(by='two', ascending=False) # ascending默认升序，改为False即为降序
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
d 2 5.0
c 1 NaN
>>> df.sort_values(by='a',ascending=False,axis=1) # 按a行降序排序，注意是按值排序
one two
c NaN 1
d 5.0 2
b 6.0 3
a 7.0 4
# 按列排序，有缺失值的默认放在最后
>>> df.sort_values(by='one')
two one
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
c 1 NaN
>>> df.sort_values(by='one', ascending=False)
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
d 2 5.0
c 1 NaN
>>> df
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
# mean(axis=0,skipna=False):对列（行）求平均值
>>> df.mean() # 忽略缺失值，默认对每一列求平均值
two 2.5
one 6.0
dtype: float64
>>> df.mean(axis=1) # 忽略缺失值，对每一行求平均值
c 1.0
d 3.5
b 4.5
a 5.5
dtype: float64
# sum(axis=1):对列（行）求和
>>> df.sum() # 对每一列求和
two 10.0
one 18.0
dtype: float64
>>> df.sum(axis=1) # 对每一行求和
c 1.0
d 7.0
b 9.0
a 11.0
dtype: float64
# sort_index(axis,...,ascending):对列（行）索引排序
>>> df.sort_index() # 默认对列索引升序排列
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
c 1 NaN
d 2 5.0
>>> df.sort_index(ascending=False) # 对列索引降序排列
two one
d 2 5.0
c 1 NaN
b 3 6.0
a 4 7.0
>>> df.sort_index(axis=1) # 对行索引升序排列
one two # o排在t前面
c NaN 1
d 5.0 2
b 6.0 3
a 7.0 4
>>> df.sort_index(ascending=False,axis=1) # 对行索引降序排列
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
# sort_values(by,axis,ascending):按某一列（行）的值排序
>>> df.sort_values(by='two') # 按two这一列排序
two one
c 1 NaN
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
>>> df.sort_values(by='two', ascending=False) # ascending默认升序，改为False即为降序
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
d 2 5.0
c 1 NaN
>>> df.sort_values(by='a',ascending=False,axis=1) # 按a行降序排序，注意是按值排序
one two
c NaN 1
d 5.0 2
b 6.0 3
a 7.0 4
# 按列排序，有缺失值的默认放在最后
>>> df.sort_values(by='one')
two one
d 2 5.0
b 3 6.0
a 4 7.0
c 1 NaN
>>> df.sort_values(by='one', ascending=False)
two one
a 4 7.0
b 3 6.0
d 2 5.0
c 1 NaN
注意： NumPy的通用函数同样适用于pandas 。
五、pandas——时间序列处理
时间序列类型：
（1）时间戳：特定时刻
（2）固定时期：如2017年7月
（3）时间间隔：起始时间——结束时间
1、时间对象处理
python标准库处理时间对象：datetime模块。datetime模块的datetime类中有一个方法strptime()，可以将字符串解析为时间对象。
>>> import datetime
>>> datetime.datetime.strptime('2010-01-01', '%Y-%m-%d')
datetime.datetime(2010, 1, 1, 0, 0)
(1)灵活处理时间对象——dateutil
>>> import dateutil
>>> dateutil.parser.parse('2001-01-01') # 用-分隔
datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0)
>>> dateutil.parser.parse('2001/01/01') # 用/分隔
datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0)
>>> dateutil.parser.parse('02/03/2001') # 年份放在后面也可以识别
datetime.datetime(2001, 2, 3, 0, 0)
>>> dateutil.parser.parse('2001-JAN-01') # 识别英文月份
datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0)
(2)成组处理时间对象——pandas
通常被用来做索引。
>>> pd.to_datetime(['2001-01-01','2010/Feb/02']) # 不同格式均自动转化为DatetimeIndex
DatetimeIndex(['2001-01-01', '2010-02-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
2、时间对象生成
pandas中date_range函数如下所示：
def date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None,
normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs):
"""
Return a fixed frequency DatetimeIndex.
Parameters
----------
start : str or datetime-like, optional 开始时间
Left bound for generating dates.
end : str or datetime-like, optional 结束时间
Right bound for generating dates.
periods : integer, optional 时间长度
Number of periods to generate.
freq : str or DateOffset, default 'D' 时间频率，默认为'D'，可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es),S(econd),A(years),...
Frequency strings can have multiples, e.g. '5H'. See
:ref:`here <timeseries.offset_aliases>` for a list of
frequency aliases.
tz : str or tzinfo, optional
Time zone name for returning localized DatetimeIndex, for example
'Asia/Hong_Kong'. By default, the resulting DatetimeIndex is
timezone-naive.
normalize : bool, default False
Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
name : str, default None
Name of the resulting DatetimeIndex.
closed : {None, 'left', 'right'}, optional
Make the interval closed with respect to the given frequency to
the 'left', 'right', or both sides (None, the default).
**kwargs
For compatibility. Has no effect on the result.
"""
使用示例如下所示：
>>> pd.date_range('2010-01-01','2010-5-1') # 设置起始时间和结束时间
DatetimeIndex(['2010-01-01', '2010-01-02', '2010-01-03', '2010-01-04',
'2010-01-09', '2010-01-10',
...
'2010-04-26', '2010-04-27', '2010-04-28', '2010-04-29',
'2010-04-30', '2010-05-01'],
dtype='datetime64[ns]', length=121, freq='D')
>>> pd.date_range('2010-01-01', periods=10) # 指定起始和长度
DatetimeIndex(['2010-01-01', '2010-01-02', '2010-01-03', '2010-01-04',
'2010-01-05', '2010-01-06', '2010-01-07', '2010-01-08',
'2010-01-09', '2010-01-10'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>>> pd.date_range('2010-01-01', periods=10, freq='H') # 指定频率为每小时
DatetimeIndex(['2010-01-01 00:00:00', '2010-01-01 01:00:00',
'2010-01-01 02:00:00', '2010-01-01 03:00:00',
'2010-01-01 04:00:00', '2010-01-01 05:00:00',
'2010-01-01 06:00:00', '2010-01-01 07:00:00',
'2010-01-01 08:00:00', '2010-01-01 09:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='H')
>>> pd.date_range('2010-01-01', periods=10, freq='W-MON') # 指定频率为每周一
DatetimeIndex(['2010-01-04', '2010-01-11', '2010-01-18', '2010-01-25',
'2010-02-01', '2010-02-08', '2010-02-15', '2010-02-22',
'2010-03-01', '2010-03-08'],
dtype='datetime64[ns]', freq='W-MON')
>>> pd.date_range('2010-01-01', periods=10, freq='B') # 指定频率为工作日
DatetimeIndex(['2010-01-01', '2010-01-04', '2010-01-05', '2010-01-06',
'2010-01-07', '2010-01-08', '2010-01-11', '2010-01-12',
'2010-01-13', '2010-01-14'],
dtype='datetime64[ns]', freq='B')
>>> pd.date_range('2010-01-01', periods=10, freq='1h20min') # 间隔一小时二十分钟
DatetimeIndex(['2010-01-01 00:00:00', '2010-01-01 01:20:00',
'2010-01-01 02:40:00', '2010-01-01 04:00:00',
'2010-01-01 05:20:00', '2010-01-01 06:40:00',
'2010-01-01 08:00:00', '2010-01-01 09:20:00',
'2010-01-01 10:40:00', '2010-01-01 12:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='80T')
# 转换为datetime对象
>>> dt = pd.date_range('2010-01-01', periods=10, freq='B')
>>> dt[0]
Timestamp('2010-01-01 00:00:00', freq='B')
>>> dt[0].to_pydatetime() # 转换为python的datetime对象
datetime.datetime(2010, 1, 1, 0, 0)
3、pandas——时间序列
时间序列就是以
时间对象
作为
索引
的
Series
或
DataFrame
。
datetime对象
作为
索引
时是存储在
DatetimeIndex对象
中的。
时间序列的特殊功能：
>>> sr = pd.Series(np.arange(1000),index=pd.date_range('2017-01-01', periods=1000))
>>> sr
2017-01-01 0
2017-01-02 1
2017-01-03 2
2017-01-04 3
...
2019-09-26 998
2019-09-27 999
Freq: D, Length: 1000, dtype: int64
# 功能一：传入"年"或"年月"作为切片方式
>>> sr['2017'] # 传入年切片
2017-01-01 0
2017-01-02 1
...
2017-12-30 363
2017-12-31 364
Freq: D, Length: 365, dtype: int64
>>> sr['2017-05'] # 传入年月切片
2017-05-01 120
2017-05-02 121
...
2017-05-30 149
2017-05-31 150
Freq: D, dtype: int64
# 功能二：传入日期范围作为切片方式
>>> sr['2017-10-25':'2018-03'] # 2017年10月25日到2018年3月
2017-10-25 297
2017-10-26 298
...
2018-03-30 453
2018-03-31 454
Freq: D, Length: 158, dtype: int64
# 功能三：丰富的函数支持：resample()、truncate()....
# resample()重新采样函数
>>> sr.resample('W').sum() # 每一周的合
2017-01-01 0
2017-01-08 28
...
2019-09-22 6937
2019-09-29 4985
Freq: W-SUN, Length: 144, dtype: int64
>>> sr.resample('M').sum() # 每个月的合
2017-01-31 465
2017-02-28 1246
...
2019-08-31 29667
2019-09-30 26622
Freq: M, dtype: int64
>>> sr.resample('M').mean() # 每个月每天的平均值
2017-01-31 15.0
2017-02-28 44.5
2017-03-31 74.0
...
2019-08-31 957.0
2019-09-30 986.0
Freq: M, dtype: float64
# truncate()截断
>>> sr.truncate(before='2018-04-01') # 截断掉2018年4月1日之前的部分
2018-04-01 455
2018-04-02 456
...
2019-09-26 998
2019-09-27 999
Freq: D, Length: 545, dtype: int64
>>> sr.truncate(after='2018-01-01') # 截断掉2018年1月1日之后的部分
2017-01-01 0
2017-01-02 1
2017-01-03 2
...
2017-12-31 364
2018-01-01 365
Freq: D, Length: 366, dtype: int64
六、pandas——文件处理
数据文件常用格式：csv（以某间隔符分隔数据）。
pandas除了支持csv格式，还支持其他文件类型如：json、XML、HTML、数据库、pickle、excel....
1、pandas读取文件
从文件名、URL、文件对象中加载数据。
(1)read_csv:默认分隔符为逗号
>>> pd.read_csv('601318.csv') # 将原来的索引标识为unnamed，重新生成一列索引
Unnamed: 0 date open ... low volume code
0 0 2007-03-01 21.878 ... 20.040 1977633.51 601318
1 1 2007-03-02 20.565 ... 20.075 425048.32 601318
2 2 2007-03-05 20.119 ... 19.047 419196.74 601318
... ... ... ... ... ... ...
2561 2561 2017-12-14 72.120 ... 70.600 676186.00 601318
2562 2562 2017-12-15 70.690 ... 70.050 735547.00 601318
[2563 rows x 8 columns]
>>> pd.read_csv('601318.csv',index_col=0) # 将第0列作为索引
date open close high low volume code
0 2007-03-01 21.878 20.473 22.302 20.040 1977633.51 601318
1 2007-03-02 20.565 20.307 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ...
2561 2017-12-14 72.120 71.010 72.160 70.600 676186.00 601318
2562 2017-12-15 70.690 70.380 71.440 70.050 735547.00 601318
[2563 rows x 7 columns]
>>> pd.read_csv('601318.csv',index_col='date') # 将date那一列作为索引
Unnamed: 0 open close high low volume code
date
2007-03-01 0 21.878 20.473 22.302 20.040 1977633.51 601318
2007-03-02 1 20.565 20.307 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ...
2017-12-14 2561 72.120 71.010 72.160 70.600 676186.00 601318
2017-12-15 2562 70.690 70.380 71.440 70.050 735547.00 601318
[2563 rows x 7 columns]
# 需要注意：上面虽然是有时间日期作为索引，但实际不是时间对象而是字符串
>>> df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date')
>>> df.index
Index(['2007-03-01', '2007-03-02', '2007-03-05', '2007-03-06', '2007-03-07',
'2007-03-08', '2007-03-09', '2007-03-12', '2007-03-13', '2007-03-14',
...
'2017-12-04', '2017-12-05', '2017-12-06', '2017-12-07', '2017-12-08',
'2017-12-11', '2017-12-12', '2017-12-13', '2017-12-14', '2017-12-15'],
dtype='object', name='date', length=2563)
# 转换为时间对象的方法：
# 方法一：
>>> df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date', parse_dates=True) # 解释表中所有能解释为时间序列的列
>>> df
Unnamed: 0 open close high low volume code
date
2007-03-01 0 21.878 20.473 22.302 20.040 1977633.51 601318
2007-03-02 1 20.565 20.307 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ...
2017-12-14 2561 72.120 71.010 72.160 70.600 676186.00 601318
2017-12-15 2562 70.690 70.380 71.440 70.050 735547.00 601318
[2563 rows x 7 columns]
>>> df.index # 查看索引，可以发现已转换为Datetime
DatetimeIndex(['2007-03-01', '2007-03-02', '2007-03-05', '2007-03-06',
'2007-03-07', '2007-03-08', '2007-03-09', '2007-03-12',
...
'2017-12-08', '2017-12-11', '2017-12-12', '2017-12-13',
'2017-12-14', '2017-12-15'],
dtype='datetime64[ns]', name='date', length=2563, freq=None)
# 方法二：
>>> df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date', parse_dates=['date']) # parse_dates也可以传列表,指定哪些列转换
>>> df.index
DatetimeIndex(['2007-03-01', '2007-03-02', '2007-03-05', '2007-03-06',
'2007-03-07', '2007-03-08', '2007-03-09', '2007-03-12',
...
'2017-12-08', '2017-12-11', '2017-12-12', '2017-12-13',
'2017-12-14', '2017-12-15'],
dtype='datetime64[ns]', name='date', length=2563, freq=None)
# header参数为None：指定文件无列名，可自动生成数字列名
>>> pd.read_csv('601318.csv',header=None)
0 1 2 3 4 5 6 7 # 新列名
0 NaN date open close high low volume code
1 0.0 2007-03-01 21.878 20.473 22.302 20.04 1977633.51 601318
2 1.0 2007-03-02 20.565 20.307 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ... ...
2562 2561.0 2017-12-14 72.12 71.01 72.16 70.6 676186.0 601318
2563 2562.0 2017-12-15 70.69 70.38 71.44 70.05 735547.0 601318
[2564 rows x 8 columns]
# 还可用names参数指定列名
>>> pd.read_csv('601318.csv',header=None, names=list('abcdefgh'))
a b c d e f g h
0 NaN date open close high low volume code
1 0.0 2007-03-01 21.878 20.473 22.302 20.04 1977633.51 601318
2 1.0 2007-03-02 20.565 20.307 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ... ...
2562 2561.0 2017-12-14 72.12 71.01 72.16 70.6 676186.0 601318
2563 2562.0 2017-12-15 70.69 70.38 71.44 70.05 735547.0 601318
[2564 rows x 8 columns]
(2)read_table:默认分隔符为制表符
read_table使用方法和read_csv基本相同。
(3)read_csv、read_table函数主要参数
# sep:指定分隔符，可用正则表达式如'\s+'
# header=None:指定文件无列名
# name:指定列名
# index_col:指定某里列作为索引
# skip_row:指定跳过某些行
>>> pd.read_csv('601318.csv',header=None, skiprows=[1,2,3]) # 跳过1\2\3这三行
0 1 2 3 4 5 6 7
0 NaN date open close high low volume code
1 3.0 2007-03-06 19.253 19.8 20.128 19.143 297727.88 601318
2 4.0 2007-03-07 19.817 20.338 20.522 19.651 287463.78 601318
3 5.0 2007-03-08 20.171 20.093 20.272 19.988 130983.83 601318
... ... ... ... ... ... ... ...
2559 2561.0 2017-12-14 72.12 71.01 72.16 70.6 676186.0 601318
2560 2562.0 2017-12-15 70.69 70.38 71.44 70.05 735547.0 601318
[2561 rows x 8 columns]
# na_values:指定某些字符串表示缺失值
# 如果某些值是NaN能识别是缺失值，但如果是None则识别为字符串
>>> pd.read_csv('601318.csv',header=None, na_values=['None']) # 将None字符串解释为缺失值
0 1 2 3 4 5 6 7
0 NaN date open close high low volume code
1 0.0 2007-03-01 21.878 NaN 22.302 20.04 1977633.51 601318
2 1.0 2007-03-02 20.565 NaN 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ... ...
2561 2560.0 2017-12-13 71.21 72.12 72.62 70.2 865117.0 601318
2562 2561.0 2017-12-14 72.12 71.01 72.16 70.6 676186.0 601318
2563 2562.0 2017-12-15 70.69 70.38 71.44 70.05 735547.0 601318
[2564 rows x 8 columns]
# parse_dates:指定某些列是否被解析为日期，类型为布尔值或列表
2、pandas写入csv文件
写入到csv文件：to_csv函数。
>>> df = pd.read_csv('601318.csv',index_col=0)
>>> df.iloc[0,0]=np.nan # 第0行第0列改为NaN
# 写入新文件
>>> df.to_csv('test.csv')
# 写入文件函数的主要参数
# sep:指定文件分隔符
# header=False:不输出列名一行
>>> df.to_csv('test.csv', header=False)
# index=False:不输出行索引一行
>>> df.to_csv('test.csv', index=False)
# na_rep:指定缺失值转换的字符串，默认为空字符串
>>> df.to_csv('test.csv', header=False, index=False, na_rep='null') # 空白处填写null
# columns:指定输出的列，传入列表
>>> df.to_csv('test.csv', header=False, index=False, na_rep='null', columns=[0,1,2,3]) # 输出前四列
3、pandas写入及读取其他格式文件
>>> df.to_html('test.html') # 以html格式写入文件
>>> df.to_json('test.json') # 以json格式写入文件
>>> pd.read_json('test.json') # 读取json格式文件
Unnamed: 0 date open close high low volume code
0 0 2007-03-01 21.878 None 22.302 20.040 1977633.51 601318
1 1 2007-03-02 20.565 None 20.758 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ... ...
998 998 2011-07-07 22.438 21.985 22.465 21.832 230480.00 601318
999 999 2011-07-08 22.076 21.936 22.212 21.850 141415.00 601318
[2563 rows x 8 columns]
>>> pd.read_html('test.html') # 读取html格式文件
[ Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 date ... low volume code
0 0 0 2007-03-01 ... 20.040 1977633.51 601318
1 1 1 2007-03-02 ... 20.075 425048.32 601318
... ... ... ... ... ... ...
2561 2561 2561 2017-12-14 ... 70.600 676186.00 601318
2562 2562 2562 2017-12-15 ... 70.050 735547.00 601318
[2563 rows x 9 columns]]
