Pandas（数据表）深入应用经验小结（查询、分组、上下行间计算等）

Pandas是Python中一个功能强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能，使数据分析流程变得简单高效。

DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。

Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。

本人在实际应用中，越发感觉到此工具的强大和方便，现分享个人的经验，欢迎反馈。

1. 案例一：读写到数据表

1.1. 从Mongo DB读取数据到Pandas DataFrame

import pymongo
import xgboost as xgb
import numpy as np
from datetime import datetime 
import pandas as pddef get_data():client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017')db = client["oildepot"]collection = db["OilCanHistory"]#创建一个空的Dataframedf = pd.DataFrame(columns=('OilCanID','OilCode',...))CanStatus = {'出油':-1,'静止':0,'进油':1}    #永不超时，游标连接不会主动关闭，需要手动关闭with collection.find({'OilStockCode':'K1060030002','MearsureTime':{'$gt':'2019/7/1'}},{'OilCanID':1,'OilCode':1,..},no_cursor_timeout = True).batch_size(10) as cursor: #只要程序退出了with的缩进，游标自动就会关闭。如果程序中途报错，游标也会关闭for rowdat in cursor:OilCanID = rowdat['OilCanID']    #油罐代码OilCode = rowdat['OilCode']      #油罐代码...OilCanStatus = rowdat['OilCanStatus']        #油罐状态   OilCanStatus = OilCanStatus[0:2]OilCanStatus = CanStatus.get(OilCanStatus)   #转换字符串为数值...                  MearsureTime = MearsureTime[:MearsureTime.index(".")]#将计算结果逐行插入df,注意变量要用[]括起来,同时ignore_index=True，否则会报错，ValueError: If using all scalar values, you must pass an indexdf = df.append(pd.DataFrame({'OilCanID':[OilCanID],'OilCode':[OilCode],...}),ignore_index=True)cursor.close()  #手动关闭游标        return df

额外注：Mongo读数据使用游标，存在大量数据超时问题，需要设置不允许超时，但需要手动关闭游标。

1.2. 从Excel读取数据到Pandas DataFrame

  def get_DataFromExcel():df = pd.read_excel('e:/Candata1.xlsx')return df

1.3. 写Pandas DataFrame数据到Excel

df1.to_excel('e:/CandINCata.xlsx')

2. 案例二：与表中上一行数据做差处理

2.1. 取上行数据构建到同一行中

基于不自己再造轮子的原则，也就不使用遍历表的方法自行编码实现“与表中上一行数据做差处理”，而是使用Pandas工具组合完成此项功能。解决方案是按条件分组数据，提取分组后各个组数据子表分布处理：

（1）计算数据列下移一行合并到表中，注意合并后表假设为A，则A首行将会出现“NaN”，需要剔除；
（2）删除A表中的首行，同理下一个表B的首行也要删除；
（3）合并所有子表为新表；

（4）表内两列间做差处理（见下一小节）。

'''
Created on 2020年8月7日
@author: xiaoyw
'''
import pymongo
import numpy as np
from datetime import datetime 
import pandas as pddef add_prevdata(df):#分组，准备按分组拆分数据表   df=df.groupby('OilCanID').apply(lambda x:x.sort_values('MearsureTime',ascending=True)).reset_index(drop=True)df_group_id = df['OilCanID']  #返回是Series，取出分组标签数据df_group_id = df_group_id.drop_duplicates(keep='first')  #去掉分组数据重复数据count= df_group_id.shape[0]print("Begin")df_new = pd.DataFrame()   #创建空数据表，用扩展增存增加上一条记录值（移位）for i in range(count):df_tmp = df.loc[df['OilCanID']==df_group_id.iat[i]]  #按油罐提取数据子表#df_tmp['precvolume'] = df_tmp['LiquidVolume'].shift(1)  #下移一行df_shift = pd.DataFrame(columns=('precvolume','INCVol','preTime','INCPeriod'))df_shift.loc[:,'precvolume']= df_tmp['LiquidVolume'].shift(1)  #下移一行df_shift.loc[:,'preTime']= df_tmp['MearsureTime'].shift(1)  #下移一行df_tmp = pd.concat([df_tmp,df_shift],axis=1)        df_tmp=df_tmp.reset_index(drop=True)                    #重建索引，为了删除首行，因为首行没有上一条记录值，表示为NaNdf_tmp = df_tmp.drop(index=[0])                         #删除首行，因为首行没有上一条记录值，表示为NaNprint(df_tmp)df_new = df_new.append(df_tmp)print("进度为：{0:.2f}%".format(i/count*100))return df_newdf0 = get_DataFromExcel()
df1 = add_prevdata(df0)
#df1.to_excel('e:/CandINCata.xlsx')
print("End")

注：为什么不直接用“列”模式直接计算呢？
因为数据需要分组的原因，跨组数据存在不连续的情况，不知如何处理，欢迎专家赐教。

2.2. 表内同一行数据数学运算——差

def get_INCdata(df):df.loc[:,'INCVol'] = df['LiquidVolume'] - df['precvolume']df.loc[:,'INCPeriod'] =  pd.to_datetime(df['MearsureTime']) -  pd.to_datetime(df['preTime'])df.loc[:,'MearsureTime'] =  pd.to_datetime(df['MearsureTime']).dt.datereturn df

注意数据类型，例如时间数据可能变成Object，而不能直接处理，需要转换。

3. 问题篇

3.1. 数据表更新值的问题

Python报警如下：
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
对应报警代码和改造后代码如下所示：

        #df_tmp['precvolume'] = df_tmp['LiquidVolume'].shift(1)  #下移一行df_shift = pd.DataFrame(columns=('precvolume','INCVol','preTime','INCPeriod'))df_shift.loc[:,'precvolume']= df_tmp['LiquidVolume'].shift(1)  #下移一行df_shift.loc[:,'preTime']= df_tmp['MearsureTime'].shift(1)  #下移一行df_tmp = pd.concat([df_tmp,df_shift],axis=1)        

解释：被注释掉的代码，容易出现表中数据不被更新的问题，原理见官方解释。

3.2. 数据类型问题

df0 = get_DataFromExcel()print(df0.dtypes)
df0['MearsureTime'] = df0['MearsureTime'].astype('datetime64')

dataframe中的 object 类型来自于 Numpy, 他描述了每一个元素 在 ndarray 中的类型 （也就是Object类型）。

3.3. DataFrame与Series

（1）从DataFrame取出单列返回的是Series：

df_group = df['OilCanID']  #返回是Series

（2）创建无数据表时，如果是单列则是Series：

df_shift = pd.DataFrame(columns=('precvolume'))

这样的代码将报错，提示单列创建的是Series。可以使用如下方法创建空的Series。

ds = pd.Series('Name')
print(ds)

输出结果为：0 Name

欢迎大家反馈指点。

参考：
《Indexing and selecting data》 pandas.pydata.org UserGuide
《基于Pandas实现皮尔逊相关与余弦相似度在工业大数据分析中的应用实践》 CSDN博客 ，肖永威 2020年8月
《机器学习与深度学习开发环境Python3.6（win10-64）全新自主安装过程》 CSDN博客 ，肖永威 2020年7月