数据分析 | Pandas中文官档 ~ 基础用法（一）
呆鸟云：“在学习 Python 数据分析的过程中，呆鸟发现直接看官档就是牛逼啊，内容全面、丰富、详细，而 Python 数据分析里最核心的莫过于 pandas，于是就想翻译 pandas 官档，于是就发现了 pypandas.cn 这个项目，于是就加入了 pandas 中文官档翻译小组，于是就没时间更新公众号，于是就犯懒想把翻译与校译的 pandas 当公众号文章发上来，于是今后大家就可以在这里看了。”
本节介绍 pandas 数据结构的基础用法。下列代码创建示例数据对象：
In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index,
...: columns=['A', 'B', 'C'])
...:
Head 与 Tail
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
In [4]: long_series = pd.Series(np.random.randn(1000))
In [5]: long_series.head()
Out[5]:
0 -1.157892
1 -1.344312
2 0.844885
3 1.075770
4 -0.109050
dtype: float64
In [6]: long_series.tail(3)
Out[6]:
997 -0.289388
998 -1.020544
999 0.589993
dtype: float64
属性与底层数据
Pandas 可以通过多个属性访问元数据：
shape: 输出对象的轴维度，与 ndarray 一致 轴标签 Series: Index (仅有此轴) DataFrame: Index (行) 与列
注意： 为属性赋值是安全的！
In [7]: df[:2]
Out[7]:
A B C
2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929
In [8]: df.columns = [x.lower() for x in df.columns]
In [9]: df
Out[9]:
a b c
2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929
2000-01-03 1.071804 0.721555 -0.706771
2000-01-04 -1.039575 0.271860 -0.424972
2000-01-05 0.567020 0.276232 -1.087401
2000-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427
2000-01-07 0.524988 0.404705 0.577046
2000-01-08 -1.715002 -1.039268 -0.370647
Pandas 对象（Index， Series， DataFrame）相当于数组的容器，用于存储数据，并执行计算。大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过，pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。
获取 Index 或 Series 里的数据，请用 .array 属性。
In [10]: s.array
Out[10]:
<PandasArray>
[ 0.4691122999071863, -0.2828633443286633, -1.5090585031735124,
-1.1356323710171934, 1.2121120250208506]
Length: 5, dtype: float64
In [11]: s.index.array
Out[11]:
<PandasArray>
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
Length: 5, dtype: object
array 一般指 ExtensionArray。至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 为什么要用 ExtensionArray 不是本节要说明的内容。更多信息请参阅数据类型。
提取 Numpy 数组，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。
In [12]: s.to_numpy()
Out[12]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121])
In [13]: np.asarray(s)
Out[13]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121])
Series 与 Index 的类型是 ExtensionArray 时， to_numpy() 会复制数据，并强制转换值。详情见数据类型。
to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的数据类型。以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式：
一种是带
Timestamp的numpy.ndarray，提供了正确的tz信息。另一种是
datetime64[ns]，这也是numpy.ndarray，值被转换为 UTC，但去掉了时区信息。
时区信息可以用 dtype=object 保存。
In [14]: ser = pd.Series(pd.date_range('2000', periods=2, tz="CET"))
In [15]: ser.to_numpy(dtype=object)
Out[15]:
array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D'),
Timestamp('2000-01-02 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D')],
dtype=object)
或用 dtype='datetime64[ns]' 去除。
In [16]: ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]")
Out[16]:
array(['1999-12-31T23:00:00.000000000', '2000-01-01T23:00:00.000000000'],
dtype='datetime64[ns]')
获取 DataFrame 里的原数据略显复杂。DataFrame 里所有列的数据类型都一样时，DataFrame.to_numpy() 返回底层数据：
In [17]: df.to_numpy()
Out[17]:
array([[-0.1732, 0.1192, -1.0442],
[-0.8618, -2.1046, -0.4949],
[ 1.0718, 0.7216, -0.7068],
[-1.0396, 0.2719, -0.425 ],
[ 0.567 , 0.2762, -1.0874],
[-0.6737, 0.1136, -1.4784],
[ 0.525 , 0.4047, 0.577 ],
[-1.715 , -1.0393, -0.3706]])
DataFrame 为同质型数据时，pandas 直接修改原始 ndarray，所做修改会直接反应在数据结构里。对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。
::: tip 注意
处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。要是只有浮点数或整数，则输出结果的数据类型是浮点数。
:::
以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。旧有代码库或在线教程里仍在用这种操作，但其实 pandas 已经对此做出了改进，现在推荐用 .array 或 to_numpy 这两种方式提取数据，别再用 .values 了。.values 有以下几个缺点：
Series 含扩展类型时，Series.values 无法判断到底是该返回 Numpy
array，还是返回ExtensionArray。而Series.array则只返回ExtensionArray，且不会复制数据。Series.to_numpy()则返回 Numpy 数组，其代价是需要复制、并强制转换数据的值。DataFrame 含多种数据类型时，
DataFrame.values会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。DataFrame.to_numpy()则返回 Numpy 数组，这种方式更清晰，也不会把 DataFrame 里的数据都当作一种类型。
加速操作
借助 numexpr 与 bottleneck 支持库，pandas 可以加速特定类型的二进制数值与布尔操作。
处理大型数据集时，这两个支持库特别有用，加速效果也非常明显。 numexpr 使用智能分块、缓存与多核技术。bottleneck 是一组专属 cython 例程，处理含 nans 值的数组时，特别快。
请看下面这个例子（DataFrame 包含 100 列 X 10 万行数据）:
| 操作 | 0.11.0版 (ms) | 旧版 (ms) | 提升比率 |
|---|---|---|---|
df1 > df2 | 13.32 | 125.35 | 0.1063 |
df1 * df2 | 21.71 | 36.63 | 0.5928 |
df1 + df2 | 22.04 | 36.50 | 0.6039 |
强烈建议安装这两个支持库，了解更多信息，请参阅推荐支持库。
这两个支持库默认为启用状态，可用以下选项设置：
0.20.0 版新增
pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)
pd.set_option('compute.use_numexpr', False)
二进制操作
多维（DataFrame）与低维（Series）对象之间的广播机制； 计算中的缺失值处理。
这两个问题可以同时处理，但下面先介绍怎么分开处理。
匹配/广播机制
DataFrame 支持 add()、sub()、mul()、div() 及 radd()、rsub() 等方法执行二进制操作。广播机制重点关注输入的 Series。通过 axis 关键字，匹配 index 或 columns 即可调用这些函数。
In [18]: df = pd.DataFrame({
....: 'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']),
....: 'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']),
....: 'three': pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])})
....:
In [19]: df
Out[19]:
one two three
a 1.394981 1.772517 NaN
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [20]: row = df.iloc[1]
In [21]: column = df['two']
In [22]: df.sub(row, axis='columns')
Out[22]:
one two three
a 1.051928 -0.139606 NaN
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.352192 -0.433754 1.277825
d NaN -1.632779 -0.562782
In [23]: df.sub(row, axis=1)
Out[23]:
one two three
a 1.051928 -0.139606 NaN
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.352192 -0.433754 1.277825
d NaN -1.632779 -0.562782
In [24]: df.sub(column, axis='index')
Out[24]:
one two three
a -0.377535 0.0 NaN
b -1.569069 0.0 -1.962513
c -0.783123 0.0 -0.250933
d NaN 0.0 -0.892516
In [25]: df.sub(column, axis=0)
Out[25]:
one two three
a -0.377535 0.0 NaN
b -1.569069 0.0 -1.962513
c -0.783123 0.0 -0.250933
d NaN 0.0 -0.892516
还可以用 Series 对齐多重索引 DataFrame 的某一层级。
In [26]: dfmi = df.copy()
In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (1, 'b'),
....: (1, 'c'), (2, 'a')],
....: names=['first', 'second'])
....:
In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level='second')
Out[28]:
one two three
first second
1 a -0.377535 0.000000 NaN
b -1.569069 0.000000 -1.962513
c -0.783123 0.000000 -0.250933
2 a NaN -1.493173 -2.385688
Series 与 Index 还支持 divmod() 内置函数，该函数同时执行向下取整除与模运算，返回两个与左侧类型相同的元组。示例如下：
In [29]: s = pd.Series(np.arange(10))
In [30]: s
Out[30]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
In [31]: div, rem = divmod(s, 3)
In [32]: div
Out[32]:
0 0
1 0
2 0
3 1
4 1
5 1
6 2
7 2
8 2
9 3
dtype: int64
In [33]: rem
Out[33]:
0 0
1 1
2 2
3 0
4 1
5 2
6 0
7 1
8 2
9 0
dtype: int64
In [34]: idx = pd.Index(np.arange(10))
In [35]: idx
Out[35]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='int64')
In [36]: div, rem = divmod(idx, 3)
In [37]: div
Out[37]: Int64Index([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3], dtype='int64')
In [38]: rem
Out[38]: Int64Index([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0], dtype='int64')
divmod() 还支持元素级运算：
In [39]: div, rem = divmod(s, [2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6])
In [40]: div
Out[40]:
0 0
1 0
2 0
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1
dtype: int64
In [41]: rem
Out[41]:
0 0
1 1
2 2
3 0
4 0
5 1
6 1
7 2
8 2
9 3
dtype: int64
缺失值与填充缺失值操作
Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项，即用指定值替换某个位置的缺失值。比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代 NaN，当然，也可以用 fillna 把 NaN 替换为想要的值。
In [42]: df
Out[42]:
one two three
a 1.394981 1.772517 NaN
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [43]: df2
Out[43]:
one two three
a 1.394981 1.772517 1.000000
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [44]: df + df2
Out[44]:
one two three
a 2.789963 3.545034 NaN
b 0.686107 3.824246 -0.100780
c 1.390491 2.956737 2.454870
d NaN 0.558688 -1.226343
In [45]: df.add(df2, fill_value=0)
Out[45]:
one two three
a 2.789963 3.545034 1.000000
b 0.686107 3.824246 -0.100780
c 1.390491 2.956737 2.454870
d NaN 0.558688 -1.226343
比较操作
与上一小节的算数运算类似，Series 与 DataFrame 还支持 eq、ne、lt、gt、le、ge 等二进制比较操作的方法：
| 序号 | 缩写 | 英文 | 中文 |
|---|---|---|---|
| 1 | eq | equal to | 等于 |
| 2 | ne | not equal to | 不等于 |
| 3 | lt | less than | 小于 |
| 4 | gt | greater than | 大于 |
| 5 | le | less than or equal to | 小于等于 |
| 6 | ge | greater than or equal to | 大于等于 |
In [46]: df.gt(df2)
Out[46]:
one two three
a False False False
b False False False
c False False False
d False False False
In [47]: df2.ne(df)
Out[47]:
one two three
a False False True
b False False False
c False False False
d True False False
这些操作生成一个与左侧输入对象类型相同的 pandas 对象，即，dtype 为 bool。这些 boolean 对象可用于索引操作，参阅布尔索引小节。
布尔简化
empty、any()、all()、bool() 可以把数据汇总简化至单个布尔值。
In [48]: (df > 0).all()
Out[48]:
one False
two True
three False
dtype: bool
In [49]: (df > 0).any()
Out[49]:
one True
two True
three True
dtype: bool
还可以进一步把上面的结果简化为单个布尔值。
In [50]: (df > 0).any().any()
Out[50]: True
通过 empty 属性，可以验证 pandas 对象是否为空。
In [51]: df.empty
Out[51]: False
In [52]: pd.DataFrame(columns=list('ABC')).empty
Out[52]: True
用 bool() 方法验证单元素 pandas 对象的布尔值。
In [53]: pd.Series([True]).bool()
Out[53]: True
In [54]: pd.Series([False]).bool()
Out[54]: False
In [55]: pd.DataFrame([[True]]).bool()
Out[55]: True
In [56]: pd.DataFrame([[False]]).bool()
Out[56]: False
::: danger 警告
以下代码：
if df:
pass
或
df and df2
上述代码试图比对多个值，因此，这两种操作都会触发错误：
ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().
:::
了解详情，请参阅各种坑小节的内容。
比较对象是否等效
一般情况下，多种方式都能得出相同的结果。以 df + df 与 df * 2 为例。应用上一小节学到的知识，测试这两种计算方式的结果是否一致，一般人都会用 (df + df == df * 2).all()，不过，这个表达式的结果是 False：
In [57]: df + df == df * 2
Out[57]:
one two three
a True True False
b True True True
c True True True
d False True True
In [58]: (df + df == df * 2).all()
Out[58]:
one False
two True
three False
dtype: bool
注意：布尔型 DataFrame df + df == df * 2 中有 False 值！这是因为两个 NaN 值的比较结果为不等：
In [59]: np.nan == np.nan
Out[59]: False
为了验证数据是否等效，Series 与 DataFrame 等 N 维框架提供了 equals() 方法，，用这个方法验证 NaN 值的结果为相等。
In [60]: (df + df).equals(df * 2)
Out[60]: True
注意：Series 与 DataFrame 索引的顺序必须一致，验证结果才能为 True：
In [61]: df1 = pd.DataFrame({'col': ['foo', 0, np.nan]})
In [62]: df2 = pd.DataFrame({'col': [np.nan, 0, 'foo']}, index=[2, 1, 0])
In [63]: df1.equals(df2)
Out[63]: False
In [64]: df1.equals(df2.sort_index())
Out[64]: True
比较 array 型对象
用标量值与 pandas 数据结构对比数据元素非常简单：
In [65]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[65]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
In [66]: pd.Index(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[66]: array([ True, False, False])
pandas 还能对比两个等长 array 对象里的数据元素：
In [67]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Index(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[67]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
In [68]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == np.array(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[68]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
对比不等长的 Index 或 Series 对象会触发 ValueError：
In [55]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo', 'bar'])
ValueError: Series lengths must match to compare
In [56]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo'])
ValueError: Series lengths must match to compare
注意：这里的操作与 Numpy 的广播机制不同：
In [69]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([2])
Out[69]: array([False, True, False])
Numpy 无法执行广播操作时，返回 False:
In [70]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([1, 2])
Out[70]: False
合并重叠数据集
有时会合并两个近似数据集，两个数据集中，其中一个的数据比另一个多。比如，展示特定经济指标的两个数据序列，其中一个是“高质量”指标，另一个是“低质量”指标。一般来说，低质量序列可能包含更多的历史数据，或覆盖更广的数据。因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。要实现这一操作，请用下列代码中的 combine_first() 函数。
In [71]: df1 = pd.DataFrame({'A': [1., np.nan, 3., 5., np.nan],
....: 'B': [np.nan, 2., 3., np.nan, 6.]})
....:
In [72]: df2 = pd.DataFrame({'A': [5., 2., 4., np.nan, 3., 7.],
....: 'B': [np.nan, np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
....:
In [73]: df1
Out[73]:
A B
0 1.0 NaN
1 NaN 2.0
2 3.0 3.0
3 5.0 NaN
4 NaN 6.0
In [74]: df2
Out[74]:
A B
0 5.0 NaN
1 2.0 NaN
2 4.0 3.0
3 NaN 4.0
4 3.0 6.0
5 7.0 8.0
In [75]: df1.combine_first(df2)
Out[75]:
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 2.0
2 3.0 3.0
3 5.0 4.0
4 3.0 6.0
5 7.0 8.0
通用的 DataFrame 合并方法
上述 combine_first() 方法调用了更普适的 DataFrame.combine() 方法。该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。
下面的代码复现了上述的 combine_first() 函数：
In [76]: def combiner(x, y):
....: return np.where(pd.isna(x), y, x)
....: