【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第5章（上）pandas入门

作者：SeanCheney   Python爱好者社区专栏作者

简书专栏：https://www.jianshu.com/u/130f76596b02

前文传送门：

pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。

虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。

自从2010年pandas开源以来，pandas逐渐成长为一个非常大的库，应用于许多真实案例。开发者社区已经有了800个独立的贡献者，他们在解决日常数据问题的同时为这个项目提供贡献。

在本书后续部分中，我将使用下面这样的pandas引入约定：

In [1]: import pandas as pd

因此，只要你在代码中看到pd.，就得想到这是pandas。因为Series和DataFrame用的次数非常多，所以将其引入本地命名空间中会更方便：

In [2]: from pandas import Series, DataFrame

5.1 pandas的数据结构介绍

要使用pandas，你首先就得熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。虽然它们并不能解决所有问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。

Series

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（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。仅由一组数据即可产生最简单的Series：

In [11]: obj = pd.Series([4, 7, -5, 3]) In [12]: obj Out[12]: 0    4 1    7 2   -5 3    3 dtype: int64

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。你可以通过Series 的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象：

In [13]: obj.values Out[13]: array([ 4,  7, -5,  3]) In [14]: obj.index  # like range(4) Out[14]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

通常，我们希望所创建的Series带有一个可以对各个数据点进行标记的索引：

In [15]: obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c']) In [16]: obj2 Out[16]: d    4 b    7 a   -5 c    3 dtype: int64 In [17]: obj2.index Out[17]: Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')

与普通NumPy数组相比，你可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值：

In [18]: obj2['a'] Out[18]: -5 In [19]: obj2['d'] = 6 In [20]: obj2[['c', 'a', 'd']] Out[20]: c    3 a   -5 d    6 dtype: int64

['c', 'a', 'd']是索引列表，即使它包含的是字符串而不是整数。

使用NumPy函数或类似NumPy的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接：

In [21]: obj2[obj2 > 0] Out[21]: d    6 b    7 c    3 dtype: int64 In [22]: obj2 * 2 Out[22]: d    12 b    14 a   -10 c     6 dtype: int64 In [23]: np.exp(obj2) Out[23]: d     403.428793 b    1096.633158 a       0.006738 c      20.085537 dtype: float64

还可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。它可以用在许多原本需要字典参数的函数中：

In [24]: 'b' in obj2 Out[24]: True In [25]: 'e' in obj2 Out[25]: False

如果数据被存放在一个Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series：

In [26]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000} In [27]: obj3 = pd.Series(sdata) In [28]: obj3 Out[28]: Ohio      35000 Oregon    16000 Texas     71000 Utah       5000 dtype: int64

如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。你可以传入排好序的字典的键以改变顺序：

In [29]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas'] In [30]: obj4 = pd.Series(sdata, index=states) In [31]: obj4 Out[31]: California        NaN Ohio          35000.0 Oregon        16000.0 Texas         71000.0 dtype: float64

在这个例子中，sdata中跟states索引相匹配的那3个值会被找出来并放到相应的位置上，但由于"California"所对应的sdata值找不到，所以其结果就为NaN（即“非数字”（not a number），在pandas中，它用于表示缺失或NA值）。因为‘Utah’不在states中，它被从结果中除去。

我将使用缺失（missing）或NA表示缺失数据。pandas的isnull和notnull函数可用于检测缺失数据：

In [32]: pd.isnull(obj4) Out[32]: California     True Ohio          False Oregon        False Texas         False dtype: bool In [33]: pd.notnull(obj4) Out[33]: California    False Ohio           True Oregon         True Texas          True dtype: bool

Series也有类似的实例方法：

In [34]: obj4.isnull() Out[34]: California     True Ohio          False Oregon        False Texas         False dtype: bool

我将在第7章详细讲解如何处理缺失数据。

对于许多应用而言，Series最重要的一个功能是，它会根据运算的索引标签自动对齐数据：

In [35]: obj3 Out[35]: Ohio      35000 Oregon    16000 Texas     71000 Utah       5000 dtype: int64 In [36]: obj4 Out[36]: California        NaN Ohio          35000.0 Oregon        16000.0 Texas         71000.0 dtype: float64 In [37]: obj3 + obj4 Out[37]: California         NaN Ohio           70000.0 Oregon         32000.0 Texas         142000.0 Utah               NaN dtype: float64

数据对齐功能将在后面详细讲解。如果你使用过数据库，你可以认为是类似join的操作。

Series对象本身及其索引都有一个name属性，该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切：

In [38]: obj4.name = 'population' In [39]: obj4.index.name = 'state' In [40]: obj4 Out[40]: state California        NaN Ohio          35000.0 Oregon        16000.0 Texas         71000.0 Name: population, dtype: float64

Series的索引可以通过赋值的方式就地修改：

In [41]: obj Out[41]: 0    4 1    7 2   -5 3    3 dtype: int64 In [42]: obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan'] In [43]: obj Out[43]: Bob      4 Steve    7 Jeff    -5 Ryan     3 dtype: int64

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。有关DataFrame内部的技术细节远远超出了本书所讨论的范围。

笔记：虽然DataFrame是以二维结构保存数据的，但你仍然可以轻松地将其表示为更高维度的数据（层次化索引的表格型结构，这是pandas中许多高级数据处理功能的关键要素，我们会在第8章讨论这个问题）。

建DataFrame的办法有很多，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典：

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)

结果DataFrame会自动加上索引（跟Series一样），且全部列会被有序排列：

In [45]: frame Out[45]:   pop   state  year 0  1.5    Ohio  2000 1  1.7    Ohio  2001 2  3.6    Ohio  2002 3  2.4  Nevada  2001 4  2.9  Nevada  2002 5  3.2  Nevada  2003

如果你使用的是Jupyter notebook，pandas DataFrame对象会以对浏览器友好的HTML表格的方式呈现。

对于特别大的DataFrame，head方法会选取前五行：

In [46]: frame.head() Out[46]:   pop   state  year 0  1.5    Ohio  2000 1  1.7    Ohio  2001 2  3.6    Ohio  2002 3  2.4  Nevada  2001 4  2.9  Nevada  2002

如果指定了列序列，则DataFrame的列就会按照指定顺序进行排列：

In [47]: pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop']) Out[47]:   year   state  pop 0  2000    Ohio  1.5 1  2001    Ohio  1.7 2  2002    Ohio  3.6 3  2001  Nevada  2.4 4  2002  Nevada  2.9 5  2003  Nevada  3.2

如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：

In [48]: frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'],   ....:                       index=['one', 'two', 'three', 'four',   ....:                              'five', 'six']) In [49]: frame2 Out[49]:       year   state  pop debt one    2000    Ohio  1.5  NaN two    2001    Ohio  1.7  NaN three  2002    Ohio  3.6  NaN four   2001  Nevada  2.4  NaN five   2002  Nevada  2.9  NaN six    2003  Nevada  3.2  NaN In [50]: frame2.columns Out[50]: Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')

通过类似字典标记的方式或属性的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series：

In [51]: frame2['state'] Out[51]: one        Ohio two        Ohio three      Ohio four     Nevada five     Nevada six      Nevada Name: state, dtype: object In [52]: frame2.year Out[52]: one      2000 two      2001 three    2002 four     2001 five     2002 six      2003 Name: year, dtype: int64

笔记：IPython提供了类似属性的访问（即frame2.year）和tab补全。
frame2[column]适用于任何列的名，但是frame2.column只有在列名是一个合理的Python变量名时才适用。

注意，返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且其name属性也已经被相应地设置好了。

行也可以通过位置或名称的方式进行获取，比如用loc属性（稍后将对此进行详细讲解）：

In [53]: frame2.loc['three'] Out[53]: year     2002 state    Ohio pop       3.6 debt      NaN Name: three, dtype: object

列可以通过赋值的方式进行修改。例如，我们可以给那个空的"debt"列赋上一个标量值或一组值：

In [54]: frame2['debt'] = 16.5 In [55]: frame2 Out[55]:       year   state  pop  debt one    2000    Ohio  1.5  16.5 two    2001    Ohio  1.7  16.5 three  2002    Ohio  3.6  16.5 four   2001  Nevada  2.4  16.5 five   2002  Nevada  2.9  16.5 six    2003  Nevada  3.2  16.5 In [56]: frame2['debt'] = np.arange(6.) In [57]: frame2 Out[57]:       year   state  pop  debt one    2000    Ohio  1.5   0.0 two    2001    Ohio  1.7   1.0 three  2002    Ohio  3.6   2.0 four   2001  Nevada  2.4   3.0 five   2002  Nevada  2.9   4.0 six    2003  Nevada  3.2   5.0

将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配。如果赋值的是一个Series，就会精确匹配DataFrame的索引，所有的空位都将被填上缺失值：

In [58]: val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five']) In [59]: frame2['debt'] = val In [60]: frame2 Out[60]:       year   state  pop  debt one    2000    Ohio  1.5   NaN two    2001    Ohio  1.7  -1.2 three  2002    Ohio  3.6   NaN four   2001  Nevada  2.4  -1.5 five   2002  Nevada  2.9  -1.7 six    2003  Nevada  3.2   NaN

为不存在的列赋值会创建出一个新列。关键字del用于删除列。

作为del的例子，我先添加一个新的布尔值的列，state是否为'Ohio'：

In [61]: frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio' In [62]: frame2 Out[62]:       year   state  pop  debt  eastern one    2000    Ohio  1.5   NaN     True two    2001    Ohio  1.7  -1.2     True three  2002    Ohio  3.6   NaN     True four   2001  Nevada  2.4  -1.5    False five   2002  Nevada  2.9  -1.7    False six    2003  Nevada  3.2   NaN    False

注意：不能用frame2.eastern创建新的列。

del方法可以用来删除这列：

In [63]: del frame2['eastern'] In [64]: frame2.columns Out[64]: Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')

注意：通过索引方式返回的列只是相应数据的视图而已，并不是副本。因此，对返回的Series所做的任何就地修改全都会反映到源DataFrame上。通过Series的copy方法即可指定复制列。

另一种常见的数据形式是嵌套字典：

In [65]: pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9}, ....:        'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}

如果嵌套字典传给DataFrame，pandas就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引：

In [66]: frame3 = pd.DataFrame(pop) In [67]: frame3 Out[67]:      Nevada  Ohio 2000     NaN   1.5 2001     2.4   1.7 2002     2.9   3.6

你也可以使用类似NumPy数组的方法，对DataFrame进行转置（交换行和列）：

In [68]: frame3.T Out[68]:        2000  2001  2002 Nevada   NaN   2.4   2.9 Ohio     1.5   1.7   3.6

内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。如果明确指定了索引，则不会这样：

In [69]: pd.DataFrame(pop, index=[2001, 2002, 2003]) Out[69]:      Nevada  Ohio 2001     2.4   1.7 2002     2.9   3.6 2003     NaN   NaN

由Series组成的字典差不多也是一样的用法：

In [70]: pdata = {'Ohio': frame3['Ohio'][:-1], ....:          'Nevada': frame3['Nevada'][:2]} In [71]: pd.DataFrame(pdata) Out[71]:      Nevada  Ohio 2000     NaN   1.5 2001     2.4   1.7

表5-1列出了DataFrame构造函数所能接受的各种数据。

如果设置了DataFrame的index和columns的name属性，则这些信息也会被显示出来：

In [72]: frame3.index.name = 'year'; frame3.columns.name = 'state' In [73]: frame3 Out[73]: state  Nevada  Ohio year 2000      NaN   1.5 2001      2.4   1.7 2002      2.9   3.6

跟Series一样，values属性也会以二维ndarray的形式返回DataFrame中的数据：

In [74]: frame3.values Out[74]: array([[ nan,  1.5],       [ 2.4,  1.7],       [ 2.9,  3.6]])

如果DataFrame各列的数据类型不同，则值数组的dtype就会选用能兼容所有列的数据类型：

In [75]: frame2.values Out[75]: 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)

索引对象

pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index：

In [76]: obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c']) In [77]: index = obj.index In [78]: index Out[78]: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') In [79]: index[1:] Out[79]: Index(['b', 'c'], dtype='object')

Index对象是不可变的，因此用户不能对其进行修改：

index[1] = 'd'  # TypeError

不可变可以使Index对象在多个数据结构之间安全共享：

In [80]: labels = pd.Index(np.arange(3)) In [81]: labels Out[81]: Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64') In [82]: obj2 = pd.Series([1.5, -2.5, 0], index=labels) In [83]: obj2 Out[83]: 0    1.5 1   -2.5 2    0.0 dtype: float64 In [84]: obj2.index is labels Out[84]: True

注意：虽然用户不需要经常使用Index的功能，但是因为一些操作会生成包含被索引化的数据，理解它们的工作原理是很重要的。

除了类似于数组，Index的功能也类似一个固定大小的集合：

In [85]: frame3 Out[85]: state  Nevada  Ohio year               2000      NaN   1.5 2001      2.4   1.7 2002      2.9   3.6 In [86]: frame3.columns Out[86]: Index(['Nevada', 'Ohio'], dtype='object', name='state') In [87]: 'Ohio' in frame3.columns Out[87]: True In [88]: 2003 in frame3.index Out[88]: False

与python的集合不同，pandas的Index可以包含重复的标签：

In [89]: dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar']) In [90]: dup_labels Out[90]: Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar'], dtype='object')

选择重复的标签，会显示所有的结果

。

每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。表5-2列出了这些函数。

赞赏作者

Python爱好者社区历史文章大合集：

福利：文末扫码立刻关注公众号，“Python爱好者社区”，开始学习Python课程：

关注后在公众号内回复“课程”即可获取：

小编的Python入门视频课程！！！

崔老师爬虫实战案例免费学习视频。

丘老师数据科学入门指导免费学习视频。

陈老师数据分析报告制作免费学习视频。

玩转大数据分析！Spark2.X+Python 精华实战课程免费学习视频。

丘老师Python网络爬虫实战免费学习视频。