从零开始学Python数据分析【5】-- pandas(序列部分)

作者：刘顺祥

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上一期我们介绍了数据分析中常用的numpy模块，从数组的创建、元素的获取、数学+统计函数、随机数的生成、到外部文件的读取。这期我们再来介绍另一个重磅的数据分析常用模块--pandas。该模块更像是R语言中的向量、数据框的处理，接下来我们就一一介绍里面的小知识点。

序列

序列（Series）可以理解成是R语言中的向量，Python中的列表、元组的高级版本。为什么说是高级版本呢？因为序列与上期介绍的一维数组类似，具有更好的广播效应，既可以与一个标量进行运算，又可以进行元素级函数的计算。如下例子所示：

列表与常数10相加，报错，显示无法将列表与整形值连接，“+”运算在列表中是连接操作。

将上面的列表转换成一个序列后，就可以正常的完成运算，这就是序列的广播能力。同样，列表也不能用于元素级的数学函数，对比如下：

除了上面介绍序列功能，再来说说其他序列常用的场景，如序列的索引、成员关系、排重、排序、计数、抽样、统计运算等。

序列的索引：

由于序列是列表的扩张版，故序列也有一套类似于列表的索引方法，具体如下：

用倒数的方式取元素，序列就显得不是很方便了，我们推荐使用非常棒的iat方法，该方法不管应用于序列还是数据框都非常优秀，主要体现在简介而高速。

然而，实际工作中很少通过位置索引（下标）的方法获取到序列中的某些元素，例如1000个元素构造的序列，查出属于某个范围值总不能一个个去数吧？序列提供了另一种索引的方法--布尔索引。具体用法如下：

我们知道，在R语言中一个向量的元素是否包含于另一个向量，可以使用%in%函数进行判断，同理，Python中也有类似的方法。对于一个一维数组，in1d函数实现该功能；对于一个序列，isin方法可实现该功能。

numpy模块中的in1d函数也可以用于序列的成员关系的比较。

如果手中有一离散变量的序列，想查看该序列都有哪些水平，以及各个水平的频次，该如何操作？

没错，只要借助于unique函数（与R语言一样的函数）实现序列的排重，获得不同的水平值；通过使用value_counts函数（对应于R语言的table函数）对各个水平进行计数，并按频次降序呈现。

有的时候需要对某个序列进行升序或降序排序，虽然这样的场景并不多，但排序在数据框中的应用还是非常常用的，先来看看如何对序列进行排序：

抽样也是数据分析中常用的方法，通过从总体中抽取出一定量的样本来推断总体水平；或者通过抽样将数据拆分成两部分，一部分建模，一部分测试。pandas模块提供了sample函数（与R语言的sample函数一致）帮我们完成抽样的任务。

s.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

n：指定抽取的样本量；

frac：指定抽取的样本比例；

replace：是否有放回抽样，默认无放回；

weights：指定样本抽中的概率，默认等概论抽样；

random_state：指定抽样的随机种子；

由于总体就是男、女性别两个值，故需要抽出10个样本，必须有放回的抽，而且男女被抽中的概率还不一致，女被抽中的概率是0.8。

统计运算

pandas模块提供了比numpy模块更丰富的统计运算函数，而且还提供了类似于R语言中的summary汇总函数，即describe函数。

其中count是序列中非缺失元素的个数。哦，对了，如何判断一个序列元素是否为缺失呢？可以使用isnull函数，等同于R语言中的is.na函数。

除此，我们再来罗列一些常用的统计函数：

s.min()  # 最小值

s.quantile(q=[0,0.25,0.5,0.75,1]) # 分位数函数

s.median()  # 中位数

s.mode()  # 众数

s.mean()  # 平均值

s.mad()  # 平均绝对误差

s.max  # 最大值

s.sum()  # 和

s.std()  # 标准差

s.var()  # 方差

s.skew()  # 偏度

s.kurtosis()  # 峰度

s.cumsum()  # 和的累计，返回序列

s.cumprod()  # 乘积的累积，返回序列

s.product()  # 序列元素乘积

s.diff()  # 序列差异（微分），返回序列

s.abs()  # 绝对值，返回序列

s.pct_change()  # 百分比变化 ，返回序列

s.corr(s2)  # 相关系数

s.ptp()  # 极差  R中的range函数

今天我们的内容就介绍到这边，欢迎大家拍砖。下期我们来聊聊pandas模块的数据框DataFrame部分。

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