pandas教程：Introduction to pandas Data Structures pandas的数据结构

本文主要是介绍pandas教程：Introduction to pandas Data Structures pandas的数据结构，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Chapter 5 Getting Started with pandas

这样导入pandas：

import pandas as pd

e:\python3.7\lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py:32: UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs:
e:\python3.7\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas.TXA6YQSD3GCQQC22GEQ54J2UDCXDXHWN.gfortran-win_amd64.dll
e:\python3.7\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas.XWYDX2IKJW2NMTWSFYNGFUWKQU3LYTCZ.gfortran-win_amd64.dllstacklevel=1)

另外可以导入Series和DataFrame，因为这两个经常被用到：

from pandas import Series, DataFrame

5.1 Introduction to pandas Data Structures

数据结构其实就是Series和DataFrame。

1 Series

这里series我就不翻译成序列了，因为之前的所有笔记里，我都是把sequence翻译成序列的。

series是一个像数组一样的一维序列，并伴有一个数组表示label，叫做index。创建一个series的方法也很简单：

obj = pd.Series([4, 7, -5, 3])
obj

0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

可以看到，左边表示index，右边表示对应的value。可以通过value和index属性查看：

obj.values

array([ 4,  7, -5,  3], dtype=int64)

obj.index # like range(4)

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

当然我们也可以自己指定index的label：

obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])

obj2

d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

obj2.index

Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')

可以用index的label来选择：

obj2['a']

-5

obj2['d'] = 6

obj2[['c', 'a', 'd']]

c    3
a   -5
d    6
dtype: int64

这里[‘c’, ‘a’, ‘d’]其实被当做了索引，尽管这个索引是用string构成的。

使用numpy函数或类似的操作，会保留index-value的关系：

obj2[obj2 > 0]

d    6
b    7
c    3
dtype: int64

obj2 * 2

d    12
b    14
a   -10
c     6
dtype: int64

import numpy as np
np.exp(obj2)

d     403.428793
b    1096.633158
a       0.006738
c      20.085537
dtype: float64

另一种看待series的方法，它是一个长度固定，有顺序的dict，从index映射到value。在很多场景下，可以当做dict来用：

'b' in obj2

True

'e' in obj2

False

还可以直接用现有的dict来创建series：

sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon':16000, 'Utah': 5000}

obj3 = pd.Series(sdata)
obj3

Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

series中的index其实就是dict中排好序的keys。我们也可以传入一个自己想要的顺序：

states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']

obj4 = pd.Series(sdata, index=states)
obj4

California        NaN
Ohio          35000.0
Oregon        16000.0
Texas         71000.0
dtype: float64

顺序是按states里来的，但因为没有找到california,所以是NaN。NaN表示缺失数据，用之后我们提到的话就用missing或NA来指代。pandas中的isnull和notnull函数可以用来检测缺失数据：

pd.isnull(obj4)

California     True
Ohio          False
Oregon        False
Texas         False
dtype: bool

pd.notnull(obj4)

California    False
Ohio           True
Oregon         True
Texas          True
dtype: bool

series也有对应的方法：

obj4.isnull()

California     True
Ohio          False
Oregon        False
Texas         False
dtype: bool

关于缺失数据，在第七章还会讲得更详细一些。

series中一个有用的特色自动按index label来排序（Data alignment features）：

obj3

Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

obj4

California        NaN
Ohio          35000.0
Oregon        16000.0
Texas         71000.0
dtype: float64

obj3 + obj4

California         NaN
Ohio           70000.0
Oregon         32000.0
Texas         142000.0
Utah               NaN
dtype: float64

这个Data alignment features（数据对齐特色）和数据库中的join相似。

series自身和它的index都有一个叫name的属性，这个能和其他pandas的函数进行整合：

obj4.name = 'population'

obj4.index.name = 'state'

obj4

state
California        NaN
Ohio          35000.0
Oregon        16000.0
Texas         71000.0
Name: population, dtype: float64

series的index能被直接更改：

obj

0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
obj

Bob      4
Steve    7
Jeff    -5
Ryan     3
dtype: int64

2 DataFrame

DataFrame表示一个长方形表格，并包含排好序的列，每一列都可以是不同的数值类型（数字，字符串，布尔值）。DataFrame有行索引和列索引（row index, column index）；可以看做是分享所有索引的由series组成的字典。数据是保存在一维以上的区块里的。

（其实我是把dataframe当做excel里的那种表格来用的，这样感觉更直观一些）

构建一个dataframe的方法，用一个dcit，dict里的值是list：

data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'], 'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003], 'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}frame = pd.DataFrame(data)frame

dataframe也会像series一样，自动给数据赋index, 而列则会按顺序排好。

对于一个较大的DataFrame，用head方法会返回前5行（注：这个函数在数据分析中经常使用，用来查看表格里有什么东西）：

frame.head()

如果指定一列的话，会自动按列排序：

pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop'])

如果你导入一个不存在的列名，那么会显示为缺失数据：

frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'])

frame2

frame2.columns

Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')

从DataFrame里提取一列的话会返回series格式，可以以属性或是dict一样的形式来提取：

frame2['state']

one        Ohio
two        Ohio
three      Ohio
four     Nevada
five     Nevada
six      Nevada
Name: state, dtype: object

frame2.year

one      2000
two      2001
three    2002
four     2001
five     2002
six      2003
Name: year, dtype: int64

注意：frame2[column]能应对任何列名，但frame2.column的情况下，列名必须是有效的python变量名才行。

返回的series有DataFrame种同样的index，而且name属性也是对应的。

对于行，要用在loc属性里用 位置或名字：

frame2.loc['three']

year     2002
state    Ohio
pop       3.6
debt      NaN
Name: three, dtype: object

列值也能通过赋值改变。比如给debt赋值：

frame2['debt'] = 16.5
frame2

frame2['debt'] = np.arange(6.)
frame2

如果把list或array赋给column的话，长度必须符合DataFrame的长度。如果把一二series赋给DataFrame，会按DataFrame的index来赋值，不够的地方用缺失数据来表示：

val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five'])
frame2['debt'] = val
frame2

如果列不存在，赋值会创建一个新列。而del也能像删除字典关键字一样，删除列：

frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio'
frame2

然后用del删除这一列：

del frame2['eastern']

frame2.columns

Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')

注意：columns返回的是一个view，而不是新建了一个copy。因此，任何对series的改变，会反映在DataFrame上。除非我们用copy方法来新建一个。

另一种常见的格式是dict中的dict：

pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}

把上面这种嵌套dict传给DataFrame，pandas会把外层dict的key当做列，内层key当做行索引：

frame3 = pd.DataFrame(pop)
frame3

另外DataFrame也可以向numpy数组一样做转置：

frame3.T

指定index：

pd.DataFrame(pop, index=[2001, 2002, 2003])

series组成的dict：

pdata = {'Ohio': frame3['Ohio'][:-1],'Nevada': frame3['Nevada'][:2]}

pd.DataFrame(pdata)

如果DataFrame的index和column有自己的name属性，也会被显示：

frame3.index.name = 'year'; frame3.columns.name = 'state'

frame3

values属性会返回二维数组：

frame3.values

array([[ nan,  1.5],[ 2.4,  1.7],[ 2.9,  3.6]])

如果column有不同的类型，dtype会适应所有的列：

frame2.values

array([[2000, 'Ohio', 1.5, nan],[2001, 'Ohio', 1.7, -1.2],[2002, 'Ohio', 3.6, nan],[2001, 'Nevada', 2.4, -1.5],[2002, 'Nevada', 2.9, -1.7],[2003, 'Nevada', 3.2, nan]], dtype=object)

3 Index Objects (索引对象)

pandas的Index Objects (索引对象)负责保存axis labels和其他一些数据（比如axis name或names）。一个数组或其他一个序列标签，只要被用来做构建series或DataFrame，就会被自动转变为index：

obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c'])

index = obj.index
index

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

index[1:]

Index(['b', 'c'], dtype='object')

index object是不可更改的：

index[1] = 'd'

---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-67-676fdeb26a68> in <module>()
----> 1 index[1] = 'd'/Users/xu/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)1243 1244     def __setitem__(self, key, value):
-> 1245         raise TypeError("Index does not support mutable operations")1246 1247     def __getitem__(self, key):TypeError: Index does not support mutable operations

正因为不可修改，所以data structure中分享index object是很安全的：

labels = pd.Index(np.arange(3))
labels

Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

obj2 = pd.Series([1.5, -2.5, 0], index=labels)
obj2

0    1.5
1   -2.5
2    0.0
dtype: float64

obj2.index is labels

True

index除了想数组，还能像大小一定的set：

frame3

frame3.columns

Index(['Nevada', 'Ohio'], dtype='object', name='state')

'Ohio' in frame3.columns

True

2003 in frame3.columns

False

与python里的set不同，pandas的index可以有重复的labels：

dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar'])
dup_labels

Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar'], dtype='object')

在这种重复的标签中选择的话，会选中所有相同的标签。

这篇关于pandas教程：Introduction to pandas Data Structures pandas的数据结构的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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