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十分鐘入門pandas（下）【解讀pandas官方文檔】

01-29

前言

前文傳送門：

十分鐘入門pandas（上）【解讀pandas官方文檔】

十分鐘入門pandas（中）【解讀pandas官方文檔】

import pandas as pdnimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltn

數據透視表

查看更多內容：pandas.pydata.org/panda

import datetimen

註：導入時間模塊

df = pd.DataFrame({A: [one, one, two, three] * 6,n B: [A, B, C] * 8,n C: [foo, foo, foo, bar, bar, bar] * 4,n D: np.random.randn(24),n E: np.random.randn(24),n F: [datetime.datetime(2013, i, 1) for i in range(1, 13)] +n [datetime.datetime(2013, i, 15) for i in range(1, 13)]})ndfn

註：創建了一個dataframe

我們可以很容易地從這些數據生成數據透視表：

pd.pivot_table(df, values=D, index=[A, B], columns=[C])n

註：數據透視表玩法很多，大家通過幫助文檔好好研究下

時間序列

pandas具有簡單，強大和高效的功能，用於在頻率轉換期間執行重採樣操作（例如，將數據轉換為5分鐘數據）。 這在金融應用中非常常見，但不限於此。 請參閱時間序列部分：pandas.pydata.org/panda

rng = pd.date_range(1/1/2012, periods=100, freq=S)nrngn

。。。。。。

首先創建了一個100秒時間戳的系列，s為second的意思。

頻率：字元串或pandas偏移對象，可選 一個pandas日期偏移字元串或相應的對象

ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)ntsn

將剛產生的時間序列rng作為索引index，隨機產生0-500之間的整數作為值。

。。。。。。

將該系列縮小為5分鐘,就是五分鐘採樣一次，並對其值進行求和：

ts.resample(5Min).sum()n

時區表示

rng = pd.date_range(3/6/2012 00:00, periods=5, freq=D)nrngn

註：產生5個數的時間序列，偏移量為D：Day，日期

ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), rng)ntsn

註：將產生的日期作為索引，產生日起數量（5個）的標準正態分布的數值

本地化時區表示：

ts_utc = ts.tz_localize(UTC)nts_utc n

轉換成其他時區：

ts_utc.tz_convert(US/Eastern)n

在時間跨度表示之間轉換：

rng = pd.date_range(1/1/2012, periods=5, freq=M)nts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)ntsn

ps = ts.to_period()npsn

註：將時間日期索引轉化為時間階段索引（這裡是用月份表示）

ps.to_timestamp()n

註：用月份的初始日期表示

分類

自版本0.15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：pandas.pydata.org/panda

和API文檔：pandas.pydata.org/panda

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

將原始成績轉換為分類數據類型：

df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")ndf["grade"]n

註：顯示成績可以分為三類

將類別重命名為更有意義的名稱

df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"]ndf["grade"]n

註：顯示的就是分類信息了

df["grade"] = df["grade"].cat.set_categories(["very bad", "bad", "medium", "good", "very good"])ndf["grade"]n

註：顯示的就是分類信息了

排序是按類別中的順序排列的，而不是詞法順序

df.sort_values(by="grade")n

註：根據成績排序

按分類列分組還顯示空類：

df.groupby("grade").size()n

註：統計分類後每類元素個數

繪圖

繪圖更多用法：pandas.pydata.org/panda

import matplotlib.pyplot as pltn

註：導入繪圖模塊

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range(1/1/2000, periods=1000))nts = ts.cumsum()ntts.cumsum()s.plot()nplt.show()n

註：繪製時間序列圖形，ts.cumsum()為累積值，繪圖必須使用show()方法才能展現出來圖。

在DataFrame中，plot（）可以方便地繪製帶有標籤的所有列：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index,n columns=[A, B, C, D])ndf = df.cumsum()nplt.figure()ndf.plot()nplt.legend(loc=best)nplt.show()n

獲取數據輸入/輸出

CSV

寫入csv文件：pandas.pydata.org/panda

df.to_csv(foo.csv)n

讀取csv文件：pandas.pydata.org/panda

pd.read_csv(foo.csv)n

。。。。。。

Excel

讀取和寫入Excel文件：pandas.pydata.org/panda

寫入Excel：

df.to_excel(foo.xlsx, sheet_name=Sheet1)n

讀取Excel：

pd.read_excel(foo.xlsx, Sheet1, index_col=None, na_values=[NA])n

。。。。。。

易錯點

如果你操作時遇到類似這種問題：

你可以看看這裡的解釋尋求幫助：pandas.pydata.org/panda

也可以參考這裡：pandas.pydata.org/panda

花了一天半時間把10分鐘入門pandas官方文檔解讀了一下，大家有興趣可以深入了解官方文檔的內容，或者用到某部分再去查文檔也是很ok的，哈哈。

感謝你的閱讀~

作者：王大偉 Python愛好者社區唯一小編，請勿轉載，謝謝。

出處：十分鐘入門pandas（下）【解讀pandas官方文檔】

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