十分钟快速入门 Pandas

本文由 Python 翻译组 最新翻译出品，原作者为 Jamal Moir，译者为 liubj2016，并由编程派作者 EarlGrey 校对。这是使用 Python 进行科学计算的系列文章，上一篇可点此查看：Matplotlib 快速入门。

译者简介：liubj2016，中南财经政法大学，金融工程系学生。Python使用方向：数据分析，机器学习和量化投资。

本文独家发布于编程派。未经许可，禁止转载。

Pandas 是我最喜爱的库之一。通过带有标签的列和索引， Pandas 使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。 Pandas 真是超级棒。

我觉得它和 Numpy 、 Matplotlib 一起构成了一个 Python 数据探索和分析的强大基础。 Scipy （将会在下一篇推文里介绍）当然也是一大主力并且是一个绝对赞的库，但是我觉得前三者才是 Python 科学计算真正的顶梁柱。

那么，赶紧看看 python 科学计算系列的第三篇推文，一窥 Pandas 的芳容吧。如果你还没看其它几篇文章的话，别忘了去看看。

导入 Pandas

第一件事当然是请出我们的明星 —— Pandas。

import pandas as pd # This is the standard

这是导入 pandas 的标准方法。我们不想一直写 pandas 的全名，但是保证代码的简洁和避免命名冲突都很重要，所以折中使用 pd 。如果你去看别人使用 pandas 的代码，就会看到这种导入方式。

Pandas 中的数据类型

Pandas 基于两种数据类型，series 和 dataframe。

series 是一种一维的数据类型，其中的每个元素都有各自的标签。如果你之前看过这个系列关于Numpy 的推文，你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。

dataframe 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的 dataframe 可以储存许多不同类型的数据，并且每个轴都有标签。你可以把它当作一个 series 的字典。

将数据导入 Pandas

在对数据进行修改、探索和分析之前，我们得先导入数据。多亏了 Pandas ，这比在 Numpy 中还要容易。

这里我鼓励你去找到自己感兴趣的数据并用来练习。你的（或者别的）国家的网站就是不错的数据源。如果要举例的话，首推 英国政府数据 和 美国政府数据 。 Kaggle 也是个很好的数据源。

我将使用英国降雨数据，这个数据集可以很容易地从英国政府网站上下载到。此外，我还下载了一些日本降雨量的数据。

英国降雨数据： 下载地址 日本的数据实在是没找到，抱歉。

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

译者注：如果你的数据集中有中文的话，最好在里面加上 encoding = 'gbk' ，以避免乱码问题。后面的导出数据的时候也一样。

这里我们从 csv 文件里导入了数据，并储存在 dataframe 中。这一步非常简单，你只需要调用 read_csv 然后将文件的路径传进去就行了。 header 关键字告诉 Pandas 哪些是数据的列名。如果没有列名的话就将它设定为 None 。Pandas 非常聪明，所以这个经常可以省略。

准备好要进行探索和分析的数据

现在数据已经导入到 Pandas 了，我们也许想看一眼数据来得到一些基本信息，以便在真正开始探索之前找到一些方向。

查看前 x 行的数据：

# Getting first x rows.
df.head(5)

我们只需要调用 head() 函数并且将想要查看的行数传入。

得到的结果如下：

你可能还想看看最后几行：

# Getting last x rows.
df.tail(5)

跟 head 一样，我们只需要调用 tail 并且传入想要查看的行数即可。注意，它并不是从最后一行倒着显示的，而是按照数据原来的顺序显示。

得到的结果如下：

你通常使用列的名字来在 Pandas 中查找列。这一点很好而且易于使用，但是有时列名太长，比如调查问卷的一整个问题。不过你把列名缩短之后一切就好说了。

# Changing column labels.
df.columns = ['water_year','rain_octsep', 'outflow_octsep',
              'rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']

df.head(5)

需要注意的一点是，我故意没有在每列的标签中使用空格和破折号。之后你会看到这样为变量命名可以使我们少打一些字符。

你得到的数据与之前的一样，只是换了列的名字：

你通常会想知道数据的另一个特征——它有多少条记录。在 Pandas 中，一条记录对应着一行，所以我们可以对数据集调用 len 方法，它将返回数据集的总行数：

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

上面的代码返回一个表示数据行数的整数，在我的数据集中，这个值是 33 。

你可能还想知道数据集的一些基本的统计数据，在 Pandas 中，这个操作简单到哭：

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

这将返回一张表，其中有诸如总数、均值、标准差之类的统计数据：

过滤

在探索数据的时候，你可能经常想要抽取数据中特定的样本，比如你有一个关于工作满意度的调查表，你可能就想要提取特定行业或者年龄的人的数据。

在 Pandas 中有多种方法可以实现提取我们想要的信息：

有时你想提取一整列，使用列的标签可以非常简单地做到：

# Getting a column by label
df['rain_octsep']

注意，当我们提取列的时候，会得到一个 series ，而不是 dataframe 。记得我们前面提到过，你可以把 dataframe 看作是一个 series 的字典，所以在抽取列的时候，我们就会得到一个 series。

还记得我在命名列标签的时候特意指出的吗？不用空格、破折号之类的符号，这样我们就可以像访问对象属性一样访问数据集的列——只用一个点号。

# Getting a column by label using .
df.rain_octsep

这句代码返回的结果与前一个例子完全一样——是我们选择的那列数据。

如果你读过这个系列关于 Numpy 的推文，你可能还记得一个叫做 布尔过滤 （boolean masking） 的技术，通过在一个数组上运行条件来得到一个布林数组。在 Pandas 里也可以做到。

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

上面的代码将会返回一个由布尔值构成的 dataframe。 True 表示在十月-九月降雨量小于 1000 mm， False 表示大于等于 1000 mm。

我们可以用这些条件表达式来过滤现有的 dataframe。

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

这条代码只返回十月-九月降雨量小于 1000 mm 的记录：

也可以通过复合条件表达式来进行过滤：

# Filtering by multiple conditionals
df[(df.rain_octsep < 1000) & (df.outflow_octsep < 4000)] # Can't use the keyword 'and'

这条代码只会返回 rain_octsep 中小于 1000 的和 outflow_octsep 中小于 4000 的记录：

注意重要的一点：这里不能用 and 关键字，因为会引发操作顺序的问题。必须用 & 和圆括号。

如果你的数据中字符串，好消息，你也可以使用字符串方法来进行过滤：

# Filtering by string methods
df[df.water_year.str.startswith('199')]

注意，你必须用 .str.[string method] ，而不能直接在字符串上调用字符方法。上面的代码返回所有 90 年代的记录：

索引

之前的部分展示了如何通过列操作来得到数据，但是 Pandas 的行也有标签。行标签可以是基于数字的或者是标签，而且获取行数据的方法也根据标签的类型各有不同。

如果你的行标签是数字型的，你可以通过 iloc 来引用：

# Getting a row via a numerical index
df.iloc[30]

iloc 只对数字型的标签有用。它会返回给定行的 series，行中的每一列都是返回 series 的一个元素。

也许你的数据集中有年份或者年龄的列，你可能想通过这些年份或者年龄来引用行，这个时候我们就可以设置一个（或者多个）新的索引：

# Setting a new index from an existing column
df = df.set_index(['water_year'])
df.head(5)

上面的代码将 water_year 列设置为索引。注意，列的名字实际上是一个列表，虽然上面的例子中只有一个元素。如果你想设置多个索引，只需要在列表中加入列的名字即可。

上例中我们设置的索引列中都是字符型数据，这意味着我们不能继续使用 iloc 来引用，那我们用什么呢？用 loc 。

# Getting a row via a label-based index
df.loc['2000/01']

和 iloc 一样， loc 会返回你引用的列，唯一一点不同就是此时你使用的是基于字符串的引用，而不是基于数字的。

还有一个引用列的常用常用方法—— ix 。如果 loc 是基于标签的，而 iloc 是基于数字的，那 ix 是基于什么的？事实上， ix 是基于标签的查询方法，但它同时也支持数字型索引作为备选。

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

与 iloc 、 loc 一样，它也会返回你查询的行。

如果 ix 可以同时起到 loc 和 iloc 的作用，那为什么还要用后两个？一大原因就是 ix 具有轻微的不可预测性。还记得我说过它所支持的数字型索引只是备选吗？这一特性可能会导致 ix 产生一些奇怪的结果，比如讲一个数字解释为一个位置。而使用 iloc 和 loc 会很安全、可预测并且让人放心。但是我要指出的是， ix 比 iloc 和 loc 要快一些。

将索引排序通常会很有用，在 Pandas 中，我们可以对 dataframe 调用 sort_index 方法进行排序。

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

我的索引本来就是有序的，为了演示，我将参数 ascending 设置为 false ，这样我的数据就会呈降序排列。

当你将一列设置为索引的时候，它就不再是数据的一部分了。如果你想将索引恢复为数据，调用 set_index 相反的方法 reset_index 即可：

# Returning an index to data
df = df.reset_index('water_year')
df.head(5)

这一语句会将索引恢复成数据形式：

对数据集应用函数

有时你想对数据集中的数据进行改变或者某种操作。比方说，你有一列年份的数据，你需要新的一列来表示这些年份对应的年代。Pandas 中有两个非常有用的函数， apply 和 applymap 。

# Applying a function to a column
def base_year(year):
    base_year = year[:4]
    base_year= pd.to_datetime(base_year).year
    return base_year

df['year'] = df.water_year.apply(base_year)
df.head(5)

上面的代码创建了一个叫做 year 的列，它只将 water_year 列中的年提取了出来。这就是 apply 的用法，即对一列数据应用函数。如果你想对整个数据集应用函数，就要使用 applymap 。

操作数据集的结构

另一常见的做法是重新建立数据结构，使得数据集呈现出一种更方便并且（或者）有用的形式。

掌握这些转换最简单的方法就是观察转换的过程。比起这篇文章的其他部分，接下来的操作需要你跟着练习以便能掌握它们。

首先，是 groupby ：

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

groupby 会按照你选择的列对数据集进行分组。上例是按照年代分组。不过仅仅这样做并没有什么用，我们必须对其调用函数，比如 max 、 min 、 mean 等等。例中，我们可以得到 90 年代的均值。

你也可以按照多列进行分组：

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

接下来是 unstack ，最开始可能有一些困惑，它可以将一列数据设置为列标签。最好还是看看实际的操作：

# Unstacking
decade_rain.unstack(0)

这条语句将上例中的 dataframe 转换为下面的形式。它将第 0 列，也就是 year 列设置为列的标签。

让我们再操作一次。这次使用第 1 列，也就是 rain_octsep 列：

# More unstacking
decade_rain.unstack(1)

在进行下次操作之前，我们先创建一个用于演示的 dataframe :

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

上面的代码将会产生如下的 dataframe ，我们将会在上面演示 轴向旋转（pivoting） 。

轴旋转其实就是我们之前已经看到的那些操作的一个集合。首先，它会设置一个新的索引（ set_index() ），然后对索引排序（ sort_index() ），最后调用 unstack 。以上的步骤合在一起就是 pivot 。接下来看看你能不能搞清楚下面的代码在干什么：

#Pivoting
#does set_index, sort_index and unstack in a row
high_rain.pivot('year', 'rain_octsep')[['outflow_octsep', 'outflow_decfeb', 'outflow_junaug']].fillna('')

注意，最后有一个 .fillna('') 。 pivot 产生了很多空的记录，也就是值为 NaN 的记录。我个人觉得数据集里面有很多 NaN 会很烦，所以使用了 fillna('') 。你也可以用别的别的东西，比方说 0 。我们也可以使用 dropna(how = 'any') 来删除有 NaN 的行，不过这样就把所有的数据都删掉了，所以不这样做。

上面的 dataframe 展示了所有降雨超过 1250 的 outflow 。诚然，这并不是讲解 pivot 实际应用最好的例子，但希望你能明白它的意思。看看你能在你的数据集上得到什么结果。

合并数据集

有时你有两个相关联的数据集，你想将它们放在一起比较或者合并它们。好的，没问题，在 Pandas 里很简单：

# Merging two datasets together
rain_jpn = pd.read_csv('jpn_rain.csv')
rain_jpn.columns = ['year', 'jpn_rainfall']

uk_jpn_rain = df.merge(rain_jpn, on='year')
uk_jpn_rain.head(5)

首先你需要通过 on 关键字来指定需要合并的列。通常你可以省略这个参数，Pandas 将会自动选择要合并的列。

如下图所示，两个数据集在年份这一类上合并了。 jpn_rain 数据集只有年份和降雨量两列，通过年份列合并之后， jpn_rain 中只有降雨量那一列合并到了 UK_rain 数据集中。

使用 Pandas 快速作图

Matplotlib 很棒，但是想要绘制出还算不错的图表却要写不少代码，而有时你只是想粗略的做个图来探索下数据，搞清楚数据的含义。Pandas 通过 plot 来解决这个问题：

# Using pandas to quickly plot graphs
uk_jpn_rain.plot(x='year', y=['rain_octsep', 'jpn_rainfall'])

这会调用 Matplotlib 快速轻松地绘出了你的数据图。通过这个图你就可以在视觉上分析数据，而且它能在探索数据的时候给你一些方向。比如，看到我的数据图，你会发现在 1995 年的英国好像有一场干旱。

你会发现英国的降雨明显少于日本，但人们却说英国总是下雨。

保存你的数据集

在清洗、重塑、探索完数据之后，你最后的数据集可能会发生很大改变，并且比最开始的时候更有用。你应该保存原始的数据集，但是你同样应该保存处理之后的数据。

# Saving your data to a csv
df.to_csv('uk_rain.csv')

上面的代码将会保存你的数据到 csv 文件以便下次使用。

我们对 Pandas 的介绍就到此为止了。就像我之前所说的， Pandas 非常强大，我们只是领略到了一点皮毛而已，不过你现在知道的应该足够你开始清洗和探索数据了。

像以前一样，我建议你用自己感兴趣的数据集做一下练习，坐下来，一杯啤酒配数据。这确实是你唯一熟悉 Pandas 以及这个系列其他库的方式。而且你也许会发现一些有趣的东西。

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