十分鐘快速入門 Pandas

本文由 Python 翻譯組 最新翻譯出品，原作者為 Jamal Moir，譯者為 liubj2016，並由編程派作者 EarlGrey 校對。這是使用 Python 進行科學計算的系列文章，上一篇可點此查看：Matplotlib 快速入門。

譯者簡介：liubj2016，中南財經政法大學，金融工程系學生。Python使用方向：數據分析，機器學習和量化投資。

本文獨家發佈於編程派。未經許可，禁止轉載。

Pandas 是我最喜愛的庫之一。通過帶有標籤的列和索引，Pandas 使我們可以以一種所有人都能理解的方式來處理數據。它可以讓我們毫不費力地從諸如 csv 類型的文件中導入數據。我們可以用它快速地對數據進行複雜的轉換和過濾等操作。Pandas 真是超級棒。

我覺得它和 Numpy、Matplotlib 一起構成了一個 Python 數據探索和分析的強大基礎。Scipy （將會在下一篇推文里介紹）當然也是一大主力並且是一個絕對贊的庫，但是我覺得前三者才是 Python 科學計算真正的頂樑柱。

那麼，趕緊看看 python 科學計算系列的第三篇推文，一窺 Pandas 的芳容吧。如果你還沒看其它幾篇文章的話，別忘了去看看。

導入 Pandas

第一件事當然是請出我們的明星 —— Pandas。

import pandas as pd # This is the standardn

這是導入 pandas 的標準方法。我們不想一直寫 pandas 的全名，但是保證代碼的簡潔和避免命名衝突都很重要，所以折中使用 pd 。如果你去看別人使用 pandas 的代碼，就會看到這種導入方式。

Pandas 中的數據類型

Pandas 基於兩種數據類型，series 和 dataframe。

series 是一種一維的數據類型，其中的每個元素都有各自的標籤。如果你之前看過這個系列關於Numpy 的推文，你可以把它當作一個由帶標籤的元素組成的 numpy 數組。標籤可以是數字或者字元。

dataframe 是一個二維的、表格型的數據結構。Pandas 的 dataframe 可以儲存許多不同類型的數據，並且每個軸都有標籤。你可以把它當作一個 series 的字典。

將數據導入 Pandas

在對數據進行修改、探索和分析之前，我們得先導入數據。多虧了 Pandas ，這比在 Numpy 中還要容易。

這裡我鼓勵你去找到自己感興趣的數據並用來練習。你的（或者別的）國家的網站就是不錯的數據源。如果要舉例的話，首推英國政府數據和美國政府數據。Kaggle也是個很好的數據源。

我將使用英國降雨數據，這個數據集可以很容易地從英國政府網站上下載到。此外，我還下載了一些日本降雨量的數據。

英國降雨數據：下載地址 日本的數據實在是沒找到，抱歉。

# Reading a csv into Pandas.ndf = pd.read_csv(uk_rain_2014.csv, header=0)n

譯者註：如果你的數據集中有中文的話，最好在裡面加上 encoding = gbk ，以避免亂碼問題。後面的導出數據的時候也一樣。

這裡我們從 csv 文件里導入了數據，並儲存在 dataframe 中。這一步非常簡單，你只需要調用read_csv 然後將文件的路徑傳進去就行了。header 關鍵字告訴 Pandas 哪些是數據的列名。如果沒有列名的話就將它設定為 None 。Pandas 非常聰明，所以這個經常可以省略。

準備好要進行探索和分析的數據

現在數據已經導入到 Pandas 了，我們也許想看一眼數據來得到一些基本信息，以便在真正開始探索之前找到一些方向。

查看前 x 行的數據：

# Getting first x rows.ndf.head(5)n

我們只需要調用 head() 函數並且將想要查看的行數傳入。

得到的結果如下：

你可能還想看看最後幾行：

# Getting last x rows.ndf.tail(5)n

跟 head 一樣，我們只需要調用 tail 並且傳入想要查看的行數即可。注意，它並不是從最後一行倒著顯示的，而是按照數據原來的順序顯示。

得到的結果如下：

你通常使用列的名字來在 Pandas 中查找列。這一點很好而且易於使用，但是有時列名太長，比如調查問卷的一整個問題。不過你把列名縮短之後一切就好說了。

# Changing column labels.ndf.columns = [water_year,rain_octsep, outflow_octsep,n rain_decfeb, outflow_decfeb, rain_junaug, outflow_junaug]nndf.head(5)n

需要注意的一點是，我故意沒有在每列的標籤中使用空格和破折號。之後你會看到這樣為變數命名可以使我們少打一些字元。

你得到的數據與之前的一樣，只是換了列的名字：

你通常會想知道數據的另一個特徵——它有多少條記錄。在 Pandas 中，一條記錄對應著一行，所以我們可以對數據集調用 len 方法，它將返回數據集的總行數：

# Finding out how many rows dataset has.nlen(df)n

上面的代碼返回一個表示數據行數的整數，在我的數據集中，這個值是 33 。

你可能還想知道數據集的一些基本的統計數據，在 Pandas 中，這個操作簡單到哭：

# Finding out basic statistical information on your dataset.npd.options.display.float_format = {:,.3f}.format # Limit output to 3 decimal places.ndf.describe()n

這將返回一張表，其中有諸如總數、均值、標準差之類的統計數據：

過濾

在探索數據的時候，你可能經常想要抽取數據中特定的樣本，比如你有一個關於工作滿意度的調查表，你可能就想要提取特定行業或者年齡的人的數據。

在 Pandas 中有多種方法可以實現提取我們想要的信息：

有時你想提取一整列，使用列的標籤可以非常簡單地做到：

# Getting a column by labelndf[rain_octsep]n

注意，當我們提取列的時候，會得到一個 series ，而不是 dataframe 。記得我們前面提到過，你可以把 dataframe 看作是一個 series 的字典，所以在抽取列的時候，我們就會得到一個 series。

還記得我在命名列標籤的時候特意指出的嗎？不用空格、破折號之類的符號，這樣我們就可以像訪問對象屬性一樣訪問數據集的列——只用一個點號。

# Getting a column by label using .ndf.rain_octsepn

這句代碼返回的結果與前一個例子完全一樣——是我們選擇的那列數據。

如果你讀過這個系列關於 Numpy 的推文，你可能還記得一個叫做 布爾過濾（boolean masking）的技術，通過在一個數組上運行條件來得到一個布林數組。在 Pandas 里也可以做到。

# Creating a series of booleans based on a conditionalndf.rain_octsep < 1000 # Or df[rain_octsep] < 1000n

上面的代碼將會返回一個由布爾值構成的 dataframe。True 表示在十月-九月降雨量小於 1000 mm，False 表示大於等於 1000 mm。

我們可以用這些條件表達式來過濾現有的 dataframe。

# Using a series of booleans to filterndf[df.rain_octsep < 1000]n

這條代碼只返回十月-九月降雨量小於 1000 mm 的記錄：

也可以通過複合條件表達式來進行過濾：

# Filtering by multiple conditionalsndf[(df.rain_octsep < 1000) & (df.outflow_octsep < 4000)] # Cant use the keyword andn

這條代碼只會返回 rain_octsep 中小於 1000 的和 outflow_octsep 中小於 4000 的記錄：

注意重要的一點：這裡不能用 and 關鍵字，因為會引發操作順序的問題。必須用 & 和圓括弧。

如果你的數據中字元串，好消息，你也可以使用字元串方法來進行過濾：

# Filtering by string methodsndf[df.water_year.str.startswith(199)]n

注意，你必須用 .str.[string method] ，而不能直接在字元串上調用字元方法。上面的代碼返回所有 90 年代的記錄：

索引

之前的部分展示了如何通過列操作來得到數據，但是 Pandas 的行也有標籤。行標籤可以是基於數字的或者是標籤，而且獲取行數據的方法也根據標籤的類型各有不同。

如果你的行標籤是數字型的，你可以通過 iloc 來引用：

# Getting a row via a numerical indexndf.iloc[30]n

iloc 只對數字型的標籤有用。它會返回給定行的 series，行中的每一列都是返回 series 的一個元素。

也許你的數據集中有年份或者年齡的列，你可能想通過這些年份或者年齡來引用行，這個時候我們就可以設置一個（或者多個）新的索引：

# Setting a new index from an existing columnndf = df.set_index([water_year])ndf.head(5)n

上面的代碼將 water_year 列設置為索引。注意，列的名字實際上是一個列表，雖然上面的例子中只有一個元素。如果你想設置多個索引，只需要在列表中加入列的名字即可。

上例中我們設置的索引列中都是字元型數據，這意味著我們不能繼續使用 iloc 來引用，那我們用什麼呢？用 loc 。

# Getting a row via a label-based indexndf.loc[2000/01]n

和 iloc 一樣，loc 會返回你引用的列，唯一一點不同就是此時你使用的是基於字元串的引用，而不是基於數字的。

還有一個引用列的常用常用方法—— ix 。如果 loc 是基於標籤的，而 iloc 是基於數字的，那 ix是基於什麼的？事實上，ix 是基於標籤的查詢方法，但它同時也支持數字型索引作為備選。

# Getting a row via a label-based or numerical indexndf.ix[1999/00] # Label based with numerical index fallback *Not recommendedn

與 iloc、loc 一樣，它也會返回你查詢的行。

如果 ix 可以同時起到 loc 和 iloc 的作用，那為什麼還要用後兩個？一大原因就是 ix 具有輕微的不可預測性。還記得我說過它所支持的數字型索引只是備選嗎？這一特性可能會導致 ix 產生一些奇怪的結果，比如講一個數字解釋為一個位置。而使用 iloc 和 loc 會很安全、可預測並且讓人放心。但是我要指出的是，ix 比 iloc 和 loc 要快一些。

將索引排序通常會很有用，在 Pandas 中，我們可以對 dataframe 調用 sort_index 方法進行排序。

df.sort_index(ascending=False).head(5) #inplace=True to apple the sorting in placen

我的索引本來就是有序的，為了演示，我將參數 ascending 設置為 false，這樣我的數據就會呈降序排列。

當你將一列設置為索引的時候，它就不再是數據的一部分了。如果你想將索引恢復為數據，調用set_index 相反的方法 reset_index 即可：

# Returning an index to datandf = df.reset_index(water_year)ndf.head(5)n

這一語句會將索引恢復成數據形式：

對數據集應用函數

有時你想對數據集中的數據進行改變或者某種操作。比方說，你有一列年份的數據，你需要新的一列來表示這些年份對應的年代。Pandas 中有兩個非常有用的函數，apply 和 applymap。

# Applying a function to a columnndef base_year(year):n base_year = year[:4]n base_year= pd.to_datetime(base_year).yearn return base_yearnndf[year] = df.water_year.apply(base_year)ndf.head(5)n

上面的代碼創建了一個叫做 year 的列，它只將 water_year 列中的年提取了出來。這就是 apply的用法，即對一列數據應用函數。如果你想對整個數據集應用函數，就要使用 applymap 。

操作數據集的結構

另一常見的做法是重新建立數據結構，使得數據集呈現出一種更方便並且（或者）有用的形式。

掌握這些轉換最簡單的方法就是觀察轉換的過程。比起這篇文章的其他部分，接下來的操作需要你跟著練習以便能掌握它們。

首先，是 groupby ：

#Manipulating structure (groupby, unstack, pivot)n# Groubyndf.groupby(df.year // 10 *10).max()n

groupby 會按照你選擇的列對數據集進行分組。上例是按照年代分組。不過僅僅這樣做並沒有什麼用，我們必須對其調用函數，比如 max 、 min 、mean 等等。例中，我們可以得到 90 年代的均值。

你也可以按照多列進行分組：

# Grouping by multiple columnsndecade_rain = df.groupby([df.year // 10 * 10, df.rain_octsep // 1000 * 1000])[[outflow_octsep, outflow_decfeb, outflow_junaug]].mean()ndecade_rainn

接下來是 unstack ，最開始可能有一些困惑，它可以將一列數據設置為列標籤。最好還是看看實際的操作：

# Unstackingndecade_rain.unstack(0)n

這條語句將上例中的 dataframe 轉換為下面的形式。它將第 0 列，也就是 year 列設置為列的標籤。

讓我們再操作一次。這次使用第 1 列，也就是 rain_octsep 列：

# More unstackingndecade_rain.unstack(1)n

在進行下次操作之前，我們先創建一個用於演示的 dataframe :

# Create a new dataframe containing entries which n# has rain_octsep values of greater than 1250nhigh_rain = df[df.rain_octsep > 1250]nhigh_rainn

上面的代碼將會產生如下的 dataframe ，我們將會在上面演示軸向旋轉（pivoting）。

軸旋轉其實就是我們之前已經看到的那些操作的一個集合。首先，它會設置一個新的索引（set_index()），然後對索引排序（sort_index()），最後調用 unstack 。以上的步驟合在一起就是pivot 。接下來看看你能不能搞清楚下面的代碼在幹什麼：

#Pivotingn#does set_index, sort_index and unstack in a rownhigh_rain.pivot(year, rain_octsep)[[outflow_octsep, outflow_decfeb, outflow_junaug]].fillna()n

注意，最後有一個 .fillna() 。pivot 產生了很多空的記錄，也就是值為 NaN 的記錄。我個人覺得數據集裡面有很多 NaN 會很煩，所以使用了 fillna() 。你也可以用別的別的東西，比方說 0 。我們也可以使用 dropna(how = any) 來刪除有 NaN 的行，不過這樣就把所有的數據都刪掉了，所以不這樣做。

上面的 dataframe 展示了所有降雨超過 1250 的 outflow 。誠然，這並不是講解 pivot 實際應用最好的例子，但希望你能明白它的意思。看看你能在你的數據集上得到什麼結果。

合併數據集

有時你有兩個相關聯的數據集，你想將它們放在一起比較或者合併它們。好的，沒問題，在 Pandas 里很簡單：

# Merging two datasets togethernrain_jpn = pd.read_csv(jpn_rain.csv)nrain_jpn.columns = [year, jpn_rainfall]nnuk_jpn_rain = df.merge(rain_jpn, on=year)nuk_jpn_rain.head(5)n

首先你需要通過 on 關鍵字來指定需要合併的列。通常你可以省略這個參數，Pandas 將會自動選擇要合併的列。

如下圖所示，兩個數據集在年份這一類上合併了。jpn_rain 數據集只有年份和降雨量兩列，通過年份列合併之後，jpn_rain 中只有降雨量那一列合併到了 UK_rain 數據集中。

使用 Pandas 快速作圖

Matplotlib 很棒，但是想要繪製出還算不錯的圖表卻要寫不少代碼，而有時你只是想粗略的做個圖來探索下數據，搞清楚數據的含義。Pandas 通過 plot 來解決這個問題：

# Using pandas to quickly plot graphsnuk_jpn_rain.plot(x=year, y=[rain_octsep, jpn_rainfall])n

這會調用 Matplotlib 快速輕鬆地繪出了你的數據圖。通過這個圖你就可以在視覺上分析數據，而且它能在探索數據的時候給你一些方向。比如，看到我的數據圖，你會發現在 1995 年的英國好像有一場乾旱。

你會發現英國的降雨明顯少於日本，但人們卻說英國總是下雨。

保存你的數據集

在清洗、重塑、探索完數據之後，你最後的數據集可能會發生很大改變，並且比最開始的時候更有用。你應該保存原始的數據集，但是你同樣應該保存處理之後的數據。

# Saving your data to a csvndf.to_csv(uk_rain.csv)n

上面的代碼將會保存你的數據到 csv 文件以便下次使用。

我們對 Pandas 的介紹就到此為止了。就像我之前所說的， Pandas 非常強大，我們只是領略到了一點皮毛而已，不過你現在知道的應該足夠你開始清洗和探索數據了。

像以前一樣，我建議你用自己感興趣的數據集做一下練習，坐下來，一杯啤酒配數據。這確實是你唯一熟悉 Pandas 以及這個系列其他庫的方式。而且你也許會發現一些有趣的東西。

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