如何系统地学习Python 中 matplotlib, numpy, scipy, pandas？

系统性总结了 Numpy/Pandas 所有知识点

原文链接：

1.0. 引入Numpy库

#引入numpy库
import numpy as np

1.1. 使用np.array创建数组

# 1. 使用np.array创建数组
a = np.array([1,2,




    
3,4])
#打印数组
print(a)
#查看类型
print(type(a))

1.2. 使用np.arange创建数组

#2. 使用np.arange创建数组
#创建0-10步数为2的数组 结果为[0,2,4,6,8]
b = np.arange(0,10,2)

1.3. np.random.random创建数组

#3. np.random.random创建一个N行N列的数组
# 其中里面的值是0-1之间的随机数
# 创建2行2列的数组
c = np.random.random((2,2))

1.4. np.random.randint创建数组

#4. np.random.randint创建一个N行N列的数组
# 其中值的范围可以通过前面2个参数来指定
# 创建值的范围为[0,9)的4行4列数组
d = np.random.randint(0,9,size=(4,4))

1.5. 特殊函数

#5. 特殊函数
#5.1 zeros
## N行N列的全零数组
### 例如：3行3列全零数组
array_zeros = np.zeros((3,3))
#5.2 ones
## N行N列的全一数组
### 例如：4行4列全一数组
array_ones = np.ones((4,4))
#5.3 full
## 全部为指定值的N行N列数组
### 例如：值为0的2行3列数组
array_full = np.full((2,3),9)
#5.4 eye
## 生成一个在斜方形上元素为1，其他元素都为0的N行N列矩阵
### 例如：4行4列矩阵
array_eye = np.eye(4)

1.6. 注意

 数组中的数据类型必须一致，要么全部为整型，要么全部为浮点类型，要么全部为字符串类型
 不能同时出现多种数据类型

2. 数组数据类型

2.1 数据类型

2.2 创建数组指定数据类型

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5],dtype='i1')
a = np.array([1,2,3,4,5],dtype=int32)

2.3 查询数据类型

class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
d = np.array([Person('test1',18),Person('test2',20)])
print(d)
print(d.dtype)

2.4 修改数据类型

f = a.astype('f2')

2.5 总结

（1） Numpy是基于C语言编写，引用了C语言的数据类型，所以Numpy的数组中数据类型多样
（2） 不同的数据类型有利于处理海量数据，针对不同数据赋予不同数据类型，从而节省内存空间

3. 多维数组

3.1 数组维度查询

import numpy as np
# 数组维度
## 维度为1
a1 = np.array([1,2,3])
print(a1.ndim)
## 维度为2
a2 = np.array([[1,2,3],[4,5




    
,6]])
print(a2.ndim)
## 维度为3
a3 = np.array([
        [1,2,3],
        [4,5,6]
        [7,8,9],
        [10,11,12]
print(a3.ndim)

3.2 数组形状查询

a1 = np.array([1,2,3])
# 结果为(3,)
print(a1.shape)
a2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 结果为(2,3)
print(a2.shape)
a3 = np.array([
        [1,2,3],
        [4,5,6]
        [7,8,9],
        [10,11,12]
# 结果为(2,2,3)
print(a3.shape)

3.3 修改数组形状

a1 = np.array([
        [1,2,3],
        [4,5,6]
        [7,8,9],
        [10,11,12]
a2 = a1.reshape((2,6))
print(a2)
#结果为(2, 6)
print(a2.shape)
# 扁平化 （多维数组转化为一维数组）
a3 = a2.flatten()
print(a3)
print(a3.ndim)

3.4 数组元素个数与所占内存

a1 = np.array([
        [1,2,3],
        [4,5,6]
        [7,8,9],
        [10,11,12]
#数组的元素个数
count = a1.size
print(count)
#各元素所占内存
print(a1.itemsize)
#各元素数据类型
print(a1.dtype)
#数组所占内存
print(a1.itemsize * a1.size)

3.5 总结

（1）一般情况下，数组维度最大到三维，一般会把三维以上的数组转化为二维数组来计算
（2）ndarray.ndmin查询数组的维度
（3）ndarray.shape可以看到数组的形状（几行几列），shape是一个元组，里面有几个元素代表是几维数组
（4）  ndarray.reshape可以修改数组的形状。条件只有一个，就是修改后的形状的元素个数必须和原来的个数一致。比如原来是（2,6），那么修改完成后可以变成（3,4），但是不能变成（1,4）。reshape不会修改原来数组的形状，只会将修改后的结果返回。
（5）ndarray.size查询数组元素个数
（6） ndarray.itemsize可以看到数组中每个元素所占内存的大小，单位是字节。（1个字节=8位）

4. 数组索引和切片

4.1 一维数组

import numpy as np
# 1. 一维数组的索引和切片
a1 = np.arange(10)
## 结果为：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(a1)
# 1.1 进行索引操作
## 结果为：4
print(a1[4])
# 1.2 进行切片操作
## 结果为：[4 5]
print(a1[4:6])
# 1.3 使用步长
## 结果为：[0 2 4 6 8]
print(a1[::2])
# 1.4 使用负数作为索引
## 结果为：9
print(a1[-1])

4.2 二维数组

# 2. 多维数组
# 通过中括号来索引和切片，在中括号中使用逗号进行分割
#逗号前面的是行，逗号后面的是列，如果多维数组中只有一个值，那么这个值就是行
a2 = np.random.randint(0,10,size=(4,6))
print(a2)
#获取第0行数据
print(a2[0])
#获取第1,2行数据
print(a2[1:3])
#获取多行数据 例0,2,3行数据
print(a2[[0,2,3]])
#获取第二行第一列数据
print(a2[2,1])
#获取多个数据 例:第一行第四列、第二行第五列数据
print(a2[[1,2],[4,5]])
#获取多个数据 例:第一、二行的第四、五列的数据
print(a2[1:3,4:6])
#获取某一列数据 例:第一列的全部数据
print(a2[:,1])
#获取多列数据 例:第一、三列的全部数据
print(a2[:,[1,3]])

4.3 总结

1. 如果数组是一维的，那么索引和切片就是和python的列表是一样的
2. 如果是多维的（这里以二维为例），那么在中括号中，给两个值，两个值是通过逗号分隔的，逗号前面的是行，逗号后面的是列。如果中括号中只有一个值，那么就是代表行。
3. 如果是多维数组（以二维为例），那么行的部分和列的部分，都是遵循一维数组的方式，可以使用整型、切片，还可以使用中括号的形式代表不连续的。比如a[[1,2],[3,4]]，那么返回的就是第一行第三列、第二行第四列的两个值。

5. 布尔索引

#生成1-24的4行6列的二维数组
a2 = np.arange(24).reshape((4,6))
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
a2[a2<10]
#array([ 0,  1,  2,  3,  4, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22,23])
a2[(a2<5) | (a2>10)]

5.1总结

（1） 布尔索引是通过相同数据上的True还是False来进行提取的。
（2） 提取条件可以为一个或多个，当提取条件为多个时使用&代表且，使用|代表或
（3） 当提取条件为多个时，每个条件要使用圆括号括起来

6. 数组元素值的替换

6.1 方式一：索引

#利用索引可以做值的替换，把满足条件的位置的值替换成其他值
#创建数组元素值为[0,10)随机数的3行5列数组
a3 = np.random.randint(0




    
,10,size=(3,5))
print(a3)
#将a3数组第一行数据全部更换为0
a3[1] = 0
print(a3)
#将a3数组第一行数据更换为[1,2,3,4,5] -- 数据个数要对应
a3[1] = np.array([1,2,3,4,5])
print(a3)

6.2 方式二：条件索引

#数组中值小于3的元素全部替换为1
a3[a3 < 3] = 1
print(a3)

6.3 方式三：函数

#将a3数组中小于5的值替换为0，剩余值替换为1
result = np.where(a3<5,0,1)
result

6.4 总结

（1）使用索引或者切片来替换值
（2）使用条件索引来替换值
（3）使用where函数来实现替换值

7. 数组的广播机制

7.0. 数组的广播原则

如果两个数组的后缘维度（即从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为他们是广播兼容的。广播会在全是和（或）长度为1的维度上进行。
案例分析：

1. shape为(3,8,2)的数组能和(8,3)的数组进行运算吗？分析： 不能 ，因为安装广播原则，从后面网前面数，(3,8,2)和(8,3)中的2和3不相等，所以不能进行运算
2. shape为(3,8,2)的数组能和(8,1)的数组进行运算吗？分析： 能 ，因为按照广播原则，从后面往前面数，(3,8,2)和(8,1)中的2和1虽然不相等，但因为有一方的长度为1，所以能参加运算
3. shape为(3,1,8)的数组能和(8,1)的数组进行运算吗？分析： 能 ，因为按照广播原则，从后面往前面数，(3,1,8)和(8,1)中的4和1虽然不相等且1和8不相等，但是因为这两项中有一方的长度为1，所以能参加运算

7.1. 数组与数字运算

import numpy as np
#生成3行5列 值为0-5随机整数的数组
a1 = np.random.randint(0,5,size=(3,5))
#数组中的所有元素都乘2
print(a1*2)
#数组中所有的元素只保留2位小数
print(a1.round(2))

7.2. 数组与数组运算

#数组形状一致时 各个元素相加减(满足数组广播机制)
a2 = np.random.randint(0,5,size=(3,5))
a1+a2
#形状不一致的数组不能相加减(不满足数组广播机制)
a3 = np.random.randint(0,5,size=(3,4))
# a1+a3 报错
#两个数组行数相同 ，其中一个数组列数为1(满足数组广播机制)
a4 = np.random.randint(0,5,size=(3,1))
a1+a4
#两个数组列数相同 ，其中一个数组行数为1(满足数组广播机制)
a5 = np.random.randint(0,5,size=(1,5))
a1+a5

7.3总结

(1) 数组和数字直接进行运算是没有问题的
(2) 两个shape想要的数组是可以进行运算的
(3) 如果两个shape不同的数组，想要进行运算，那么需要看他们是否满足广播原则

8. 数组形状的操作

8.1. 数组形状的改变

8.1.1 reshape与resize

import numpy as np
# reshape与resize都是用来修改数组形状的，但是存在不同
a1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
# reshape是将数组转换成指定的形状，然后返回转换后的结果，对于原数组的形状是不会发生改变的
a2 = a1.reshape((2,6))
# resize是将数组转换成指定的形状，会直接修改数组本身，并且不会返回任何值
a1.resize((4,3))
print(a1)

8.1.2 flatten与ravel

# faltten与ravel都是将多维数组转换为一维数组，但是存在不同
 a3 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
 # flatten是将数组转换为一维数组后，然后将这个拷贝返回回去，然后后续对这个返回值进行修改不会影响之前的数组
 a4 = a3.flatten()
 a4[0] = 100
 # 结果为：2
 print(a3[0,0])
 # 结果为：100
 print(a4[0])
 # ravel是将数组转换为一维数组后，将这个视图（引用）返回回去，后续对这个返回值进行修改会影响之前的数组
 a5 = a3.ravel()
 a5[0] = 100
 # 结果为：100
 print(a3[0,0])
  # 结果为：100
 print(a5[0])

8.2 数组的叠加

#vstack代表在垂直方向叠加，如果想要叠加成功，那么列数必须一致
#hstack代表在水平方向叠加，如果想要叠加成功，那么行数必须一致
#concatenate可以手动的指定axis参数具体在哪个方向叠加
##（1）如果axis=0，代表在水平方向叠加
##（2）如果axis=1，代表在垂直方向叠加
##（3）如果axis=None，会先进行叠加，再转化为1维数组
vstack1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
print(vstack1)
vstack2 = np.random.randint(0,10,size=(2,4))
print(vstack2)
#垂直方向叠加的两种方式
vstack3 = np.vstack([vstack1,vstack2])
print(vstack3)
vstack4 = np.concatenate([vstack1,vstack2],axis=0)
print(vstack4)
h1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
print(h1)
h2 = np.random.randint(0,10,size=(3,1))
print(h2)
#水平方向叠加的两种方式
h3 = np.hstack([h2,h1])
print(h3)
h4 = np.concatenate([h2,h1




    
],axis=1)
print(h4)
#先识别垂直叠加或水平叠加 后转换为一维数组
h5 = np.concatenate([h2,h1],axis=None)
print(h5)

8.3. 数组的切割

#hsplit代表在水平方向切割，按列进行切割。
#hsplit切割方式两种，第一种直接指定平均切割成多少列，第二种是指定切割的下标值
#vsplit代表在垂直方向切割，按行进行切割。切割方式与hsplit相同
#split/array_split是手动的指定axis参数，axis=0代表按行进行切割，axis=1代表按列进行切割
hs1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
print(hs1)
#水平方向平均分为2份  (要求列数可被此数整除)
np.hsplit(hs1,2)
#水平方向分为1,1,2列（在下标为1,2处切割）
np.hsplit(hs1,(1,2))
vs1 = np.random.randint(0,10,size=(4,5))
print(vs1)
#垂直方向平均分为4份
np.vsplit(vs1,4)
#垂直方向分为1,2,1
np.vsplit(vs1,(1,3))
#split/array_split(array,indicate_or_section,axis):用于指定切割方式，在切割的时候需要指定按照行还是列，axis=1代表按照列，axis=0代表按照行
#按列平均切割
np.split(hs1,4,axis=1)
#按行平均切割
np.split(vs1,4,axis=0)

8.4. 矩阵转置

#通过ndarray.T的形式进行转置
t1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4))
print(t1)
#数组t1转置
t1.T
#矩阵相乘
t1.dot(t1.T)
#通过ndarray.transpose()进行转置
#transpose返回的是一个View，所以对返回值上进行修改会影响到原来的数组。
t2 = t1.transpose()

8.5 总结

1. 数据的形状改变
（1）reshape和resize都是重新定义形状的，但是reshape不会修改数组本身，而是将修改后的结果返回回去，而resize是直接修改数组本身的
（2）flatten和ravel都是用来将数组变成一维数组的，并且他们都不会对原数组造成修改，但是flatten返回的是一个拷贝，所以对flatten的返回值的修改不会影响到原来数组，而ravel返回的是一个View，那么对返回值的修改会影响到原来数组的值
2. 数据的叠加
（1）hstack代表在水平方向叠加，如果想要叠加成功，那么他们的行必须一致
（2）vastack代表在垂直方向叠加，如果想要叠加成功，那么他们的列必须一致
（3）concatenate可以手动指定axis参数具体在哪个方向叠加，如果axis=0，代表在水平方向叠加，如果axis=1，代表在垂直方向叠加，如果axis=None，那么会先进行叠加，再转化成一维数组
3. 数组的切割
（1）hsplit代表在水平方向切割，按列进行切割。切割方式有两种，第一种就是直接指定平均切割成多少列，第二种就是指定切割的下标值
（2）vsplit代表在垂直方向切割，按行进行切割。切割方式与hsplit一致。
（3）split/array_split是手动的指定axis参数，axis=0代表按行进行切割，axis=1代表按列进行切割
4. 矩阵转置
（1）可以通过ndarray.T的形式进行转置
（2）也可以通过ndarray.transpose()进行转置，这个方法返回的是一个View，所以对返回值上进行修改，会影响到原来的数组

9. View或者浅拷贝

9.1 不拷贝

如果只是简单的赋值，那么就不会进行拷贝

import numpy as np
a = np.arange(12)
#这种情况不会进行拷贝
b = a
#返回True，说明b和a是相同的
print(b is a)

9.2 浅拷贝

有些情况，会进行变量的拷贝，但是他们所指向的内存空间都是一样的，那么这种情况叫做浅拷贝，或者叫做View(视图)

c = a.view()
#返回false,说明c与a在栈区空间不同，但是所指向的内存空间是一样的
print(c is a)
#对c的值修改 同时也会对a进行修改
c[0] = 100
#array([100,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
print(a)

9.3 深拷贝

将之前数据完完整整的拷贝一份放到另外一块内存空间中，这样就是两个完全不同的值了

d = a.copy()
#返回False 说明在不同栈区
print(d is a)
#数组d值被修改，数组a值不会被修改 说明内存空间不同
d[1]=200

9.4 总结

在数组操作中分成三种拷贝：
（1）不拷贝：直接赋值，那么栈区没有拷贝，只是用同一个栈区定义了不同的名称
（2）浅拷贝：只拷贝栈区，栈区指定的堆区并没有拷贝
（3）深拷贝：栈区和堆区都拷贝

10. 文件操作

10.1 操作CSV文件

10.1.1 文件保存

np.savetxt(frame,array,fmt="%.18e",delimiter=None)
函数功能 ：将数组保存到文件中
参数说明 ：
· frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
· array：存入文件的数组
· fmt：写入文件的格式，例如：%d %.2f %.18e
· delimter：分割字符串，默认是空格

import numpy as np
scores = np.random.randint(0,100,size=(10,2))
#保存csv文件
np.savetxt("score.csv",scores,fmt="%d",delimiter=",",header="英语,数学",comments="")

10.1.2 读取文件

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)
函数功能 ：将数组保存到文件中
参数说明 ：
· frame：文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件
· dtype：数据类型，可选
· delimiter：分割字符串，默认是任何空格
· skiprows：跳过前面x行
· usecols：读取指定的列，用元组组合
· unpack：如果True，读取出来的数组是转置后的

#读取csv文件 跳过第一行的表头
b = np.loadtxt("score.csv",dtype=np.int,delimiter=",",skiprows=




    
1)

10.2 np独有的存储解决方案

numpy中还有一种独有的存储解决方案。文件名是以.npy或者npz结尾的。以下是存储和加载的函数：

1. 存储
np.save(fname,a rray)
或 np.savez(fname,array)
其中，前者函数的扩展名是.npy，后者的扩展名是.npz，后者是经过压缩的。

2.加载
np.load(fname)

c = np.random.randint(0,10,size=(2,3))
np.save("c",c)
c1 = np.load("c.npy")

10.3 总结

1. np.savetxt和np.loadtxt一般用来操作CSV文件，可以设置header，但是不能存储3维以上的数组。
2. np.save和np.load一般用来存储非文本类型的文件，不可以设置header，但是可以存储3维以上的数组
3. 如果想专门的操作csv文件，还存在另一个模块叫做csv，这个模块是python内置的，不需要安装

11. NAN和INF值处理

11.1 介绍

NAN ：Not A number,不是一个数字的意思，但是他是浮点类型的，所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型

import numpy as np
data = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
data = data.astype(np.float)
#将数组中某个位置的值设置为NAN
data[0,1]=np.NAN

INF ：Infinity，代表的是无穷大的意思，也是属于浮点类型。np.inf表示正无穷大，-np.inf表示负无穷大，一般在出现除数为0的时候为无穷大。比如2/0

11.2 NAN特点

1. NAN和NAN不相等。比如 np.NAN != np.NAN 这个条件是成立的
2. NAN和任何值做运算，结果都是NAN

11.3 处理缺失值的方式

11.3.1 删除缺失值

有时候，我们想要将数组中的NAN删掉，那么我们可以换一种思路，就是 只提取不为NAN的值

#第一种方式： 删除所有NAN的值，因为删除了值后数组将不知道该怎么变化，所以会被变成一维数组
data[~np.isnan(data)]
#第二种方式： 删除NAN所在行
## 获取哪些行有NAN
lines = np.where(np.isnan(data))[0]
## 使用delete方法删除指定的行，lines表示删除的行号，axis=0表示删除行
np.delete(data,lines,axis=0)

11.3.2 用其他值进行替代

#从文件中读取数据
scores = np.loadtxt("scores.csv",delimiter=",",skiprows=1,dtype=np.str)
#将空数据转换成NAN
scores[scores == ""] = np.NAN
#转化成float类型
scores1 = scores.astype(np.float)
#将NAN替换为0
scores1[np.isnan(scores1)]=0
#除了delete用axis=0表示行以外，其他的大部分函数都是axis=1来表示行
#对指定轴求和 axis=1按行
scores1.sum(axis=1)
#将空值替换为均值
#对scores进行深拷贝
scores2 = scores.astype()
#循环遍历每一列
for x in range(score2.shape[1]):
    col = scores2[:,x]
    #去除该列中值为NAN
    non_nan_col = col[~np.isnan(col)]
    #求平均值
    mean = non_nan_col.mean()
    #将该列中值为NAN的数值替换为平均值
    col[np.isnan(col)] = mean
scores2

11.4 总结

（1）NAN：Not A Number的简写，不是一个数字，但是是属于浮点类型
（2）INF：无穷大，在除数为0的情况下会出现INF
（3）NAN和所有的值进行计算结果都是等于NAN
（4）NAN != NAN
（5）可以通过np.isnan来判断某个值是不是NAN
（6）处理值的时候，可以通过删除NAN的形式进行处理，也可以通过值的替换进行处理
（7）np.delete比较特殊，通过axis=0来代表行，而其他大部分函数通过axis=1来代表行

12. random模块

12.1 np.random.seed

用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异不同。一般没有特殊要求不用设置。

np.random.seed(1)
#打印0.417022004702574
np.random.rand()
#打印其他的值，因为随机数种子支队下一次随机数的产生会有影响
np.random.rand()

12.2 np.random.rand

生成一个值为 [0,1) 之间的数组，形状由参数指定，如果没有参数，那么将返回一个随机值

#产生随机数
np.random.rand()
#产生随机数组 两行三列
np.random.rand(2,3)

12.3 np.random.randn

生成均值(μ)为0，标准差(σ)为1的标准正态分布的值

#生成一个2行3列的数组，数组中的值都满足标准正态分布
data = np.random.randn(2,3)

12.4 np.random.randint

生成指定范围内的随机数，并且可以通过size参数指定维度

#生成值在0-10之间，3行5列的数组
data1 = np.random.randint(10,size=(3,5))
#生成值在1-20之间，3行6列的数组
data2 = np.random.randint(1,20,size=(3,6))

12.5 np.random.choice

从一个列表或者数组中，随机进行采样。或者是从指定的区间中进行采样，采样个数可以通过参数

#从数组中随机选择三个值
np.random.choice(data,3)
#从数组中获取值组成新的数组
np.random.choice(data,size=(3,4))
#从指定值随机取值 (示例:从0-10之间随机取3个值)
np.random.choice(10,3)

12.6 np.random.shuffle

把原来数组的元素的 位置打乱

a = np.arange(10)
#将数组a的元素的位置都会进行随机更换
#shuffle没有返回值，直接打乱原数组位置
np.random.shuffle(a)

13. Axis理解

13.1 Axis

简单来说， 最外面的括号代表着axis=0，依次往里的括号对应的axis的计数就依次加1

如下图，最外面的括号就是axis=0，里面两个子括号axis=1

操作方式：如果指定轴进行相关的操作，那么他会使用轴下的每一个直接子元素的第0个，第1个，第2个…分别进行相关的操作
示例：

x = np.array([[0,1],[2,3]])

1.求 x 数组在axis = 0 和 axis=1 两种情况下的和

#结果为[2,4]
x.sum(axis=0)

分析：按照axis=0的方式相加，那么就会把 最外面轴下的所有直接子元素的第0个位置进行相加，第1个位置进行相加…依次类推 ，得到的就是 0+2 以及 2+3 ，然后进行相加，得到的结果就是 [2,4]

2.用np.max求 axis=0 和 axis=1 两种情况下的最大值

np.random.seed(100)
x = np.random.randint(1,10,size=(3,5))
#输出结果为：
#[[9 9 4 8 8]
# [1 5 3 6 3]
# [3 3 2 1 9]]
print(x)
#结果为[9, 9, 4, 8, 9]
x.max(axis=0)
#结果为[9, 6, 9]
x.max(axis=1)

分析：按照axis=0进行求最大值，那么就会在最外面轴里面找直接子元素，然后将每个子元素的第0个值放在一起求最大值，将第1个值放在一起求最大值，以此类推。而如果axis=1，那么就是拿到每个直接子元素，然后求每个子元素中的最大值

3.用 np.delete 在 axis=0 和 axis=1 两种情况下删除元素

np.random.seed(100)
x = np.random.randint(1,10,size=(3,5))
#输出结果为：
#[[9 9 4 8 8]
# [1 5 3 6 3]
# [3 3 2 1 9]]
print(x)
#删除第0行
#结果为：
#[[1, 5, 3, 6, 3],
# [3, 3, 2, 1, 9]]
np.delete(x,0,axis=0)

分析： np.delete是个例外 ，按照 axis=0 的方式进行删除，那么会首先找到最外面的括号下的直接子元素的第0个，然后直接删掉，剩下最后一行的数据。同理，如果我们按照 axis=1 进行删除，那么会把第一列的数据删掉

13.2 三维数组及多维数组

#生成一个三维数组
#[[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
#       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11]],
#       [[12, 13, 14, 15, 16, 17],
#        [18, 19, 20, 21, 22, 23]]]
y = np.arange(24).reshape(2,2,6)
#取最大值
#结果为：
#[[12, 13, 14, 15, 16, 17],
#       [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
y.max(axis=0)

13.3 总结

（1）最外面的括号代表着 axis=0，依次往里的括号对应的 axis 的计数就依次加1
（2）操作方式：如果指定轴进行相关的操作，那么他会使用轴下面的每个直接子元素的第0个，第1个，第2个...分别进行相关的操作
（3）np.delete是直接删除指定轴下的第几个直接子元素

14. 通用函数

14.1 一元函数

14.2 二元函数

14.3 聚合函数

补充 ：使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候， 可以指定具体哪个轴 。同样python中也内置了sum函数，但是python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高。

14.4 布尔数组的函数

#查看数组中是不是所有元素都为0 
np.all(a==0)
(a==0).all()
#查看数组中是否有等于0的数
np.any(a==0)
(a==0).any()

14.5 排序

14.5.1 np.sort

函数说明： 指定轴进行排序。默认是使用数组的最后一个轴进行排序 。

还有ndarray.sort()，这个方法会直接影响到原来的数组，而不是返回一个新的排序后的数组

#生成数组
a = np.random.randint(0,10,size=(5,5))
#按照行进行排序，因为最后一个轴是1，那么就是将最里面的元素进行排序
np.sort(a)
#按照列进行排序，因为指定了axis=0
np.sort(a,axis=0)
#该方法进行排序会影响原数组
a.sort()

14.5.2 np.argsort

函数说明： 返回排序后的下标值 。

#返回排序后的下标值
np.argsort(a)

14.5.3 np.sort（降序）

np.sort()默认会采用升序排序，用一下方案来实现降序排序

#方式一：使用负号
-np.sort(-a)
#方式二：使用sort和argsort以及take
#排序后的结果就是降序的
indexes = np.argsort(-a)
#从a中根据下标提取相应的元素
np.take(a,indexes)

14.6 其他函数

14.6.1 np.apply_along_axis

函数说明： 沿着某个轴执行指定的函数

#求数组a按行求平均值，并且要去掉最大值和最小值
def get_mean(x):
    #排除最大值和最小值后求平均值
   y=x[np.logical_and(x!=x.max,x!=x.min)].mean()
    return y
#方式一：调用函数
np.apply_along_axis(get_mean,axis=1,arr=c)
#方式二：lambda表达式
np.apply_along_axis(lambda x:x[np.logical_and(x!=x.max,x!=x.min)].mean(),axis=1,arr=c)

14.6.2 np.linspace

函数说明： 用来将指定区间内的值平均分成多少份

#将0-10分成12份，生成一个数组
np.linspace(0,10,12)

14.6.3 np.unique

函数说明： 返回数组中的唯一值

#返回数组a中的唯一值
np.unique(d)
#返回数组a中的唯一值，并且会返回每个唯一值出现的次数
np.unique(d,return_counts=True)

系统性总结了Pandas所有知识点

1、Pandas数据结构

• 2008年WesMcKinney开发出的库
• 专门用于数据挖掘的开源python库
• 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势
• 基于matplotlib，能够简便的画图
• 独特的数据结构

1.1 为什么使用Pandas

Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

（1）增强图表可读性

• 在numpy当中创建学生成绩表样式：
• 返回结果：

array([[92, 55, 78, 50, 50],
       [71, 76, 50, 48, 96],
       [45, 84, 78, 51, 68],
       [81, 91, 56, 54, 76],
       [86, 66, 77, 67, 95],
       [46, 86, 56, 61, 99],
       [46, 95, 44, 46, 56],
       [80, 50, 45, 65, 57],
       [41, 93, 90, 41, 97],
       [65, 83, 57, 57, 40]])

如果数据展示为这样，可读性就会更友好：

（2）便捷的数据处理能力

（3）读取文件方便

（4）封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

1.2 Pandas数据结构

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。

其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。

1.2.1 Series

Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

1、Series的创建

# 导入pandas
import pandas as pd
pd.Series(data=None, index=None, dtype=None)

参数：

• data：传入的数据，可以是ndarray、list等
• index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
• dtype：数据的类型

通过已有数据创建:

（1）指定内容，默认索引：

pd.Series(np.arange(10))
# 运行结果
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int64

（2）指定索引：

pd.Series([6.7,5.6,3,10,2], index=[1,2,3,4,5])
# 运行结果
1     6.7
2     5.6
3     3.0
4    10.0
5     2.0
dtype: float64

（3）通过字典数据创建

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})
color_count
# 运行结果
blue       200
green      500
red        100
yellow    1000
dtype: int64

2、Series的属性

为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values：

• index：

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})
color_count.index
Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object')

• values：

color_count.values
array([ 200,  500,  100, 1000])

也可以使用索引来获取数据：

color_count[2]

1.2.2 DataFrame

DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引：

• 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
• 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

1、DataFrame的创建

# 导入pandas
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)

参数：

• index：行标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
• columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。

举例一：通过已有数据创建

pd.DataFrame(np.random.randn(2,3))

结果：

举例二：创建学生成绩表

使用np创建的数组显示方式，比较两者的区别。

# 生成10名同学，5门功课的数据
score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))#均匀分布
array([[92, 55, 78, 50, 50],
       [71, 76, 50, 48, 96],
       [45, 84, 78, 51, 68],
       [81, 91, 56, 54, 76],
       [86, 66, 77, 67, 95],
       [46, 86, 56, 61, 99],
       [46, 95, 44, 46, 56],
       [80, 50, 45, 65, 57],
       [41, 93, 90, 41, 97],
       [65, 83, 57, 57, 40]])

但是这样的数据形式很难看到存储的是什么的样的数据，可读性比较差！！

问题：如何让数据更有意义的显示？

# 使用Pandas中的数据结构
score_df = pd.DataFrame(score)

结果：

给分数数据增加行列索引,显示效果更佳：

• 增加行、列索引：

# 构造行索引序列
subjects = ["语文", "数学", "英语", "政治", "体育"]
# 构造列索引序列
stu = ['同学' + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]
# 添加行索引
data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu)

结果：

2、DataFrame的属性

（1）shape

data.shape
(10, 5)

（2）index

DataFrame的行索引列表

data.index
Index(['同学0', '同学1', '同学2', '同学3', '同学4', '同学5', '同学6', '同学7', '同学8', '同学9'], dtype='object')

（3）columns

DataFrame的列索引列表

data.columns
Index(['语文', '数学', '英语', '政治', '体育'], dtype='object')

（4）values

直接获取其中array的值

array([[54, 82, 62, 81, 47],
       [50, 58, 73, 72, 48],
       [88, 89, 49, 99, 83],
       [79, 81, 69, 45, 87],
       [87, 64, 62, 74, 85],
       [68, 56, 58, 77, 53],
       [77, 49, 82, 48, 82],
       [96, 49, 67, 94, 71],
       [98, 77, 44, 99, 41],
       [71, 52, 74, 90, 44]])

（5）T

转置

data.T

结果：

（6）head(5)：显示前5行内容

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示前N行

data.head(5)

结果：

（7）tail(5):显示后5行内容

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示后N行

data.tail(5)

结果：

3、DatatFrame索引的设置

现在要将下图的行索引改变，变成下下图所示样子，怎么做呢？

(1)修改行列索引值

stu = ["学同学_" + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]
# 必须整体全部修改
data.index = stu

注意：以下修改方式是错误的，说明不能单独修改

# 错误修改方式，不能单个修改
data.index[3] = '学生_3'

（2）重设索引

设置新的下标索引

• drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值
• reset_index(drop=False)

# 重置索引,drop=False
data.reset_index()

结果：

# 重置索引,drop=True
data.reset_index()

结果：

（3）以某列值设置为新的索引

set_index(keys, drop=True)

• keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
• drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

设置新索引案例：

1、创建

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
   month  sale  year
0  1      55    2012
1  4      40    2014
2  7      84    2013
3  10     31    2014

2、以月份设置新的索引

df.set_index('month')
       sale  year
month
1      55    2012
4      40    2014
7      84    2013
10     31    2014

3、设置多个索引，以年和月份

df = df.set_index(['year', 'month'])
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。

1.2.3 MultiIndex与Panel

1、MultiIndex

MultiIndex是三维的数据结构;

多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。

（1）multiIndex的特性

打印刚才的df的行索引结果

df
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31
df.index
MultiIndex(levels=[[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]],
           labels=[[0, 2, 1, 2], [0, 1, 2, 3]],
           names=['year', 'month'])

多级或分层索引对象。

index属性

• names:levels的名称
• levels：每个level的元组值

df.index.names
# FrozenList(['year', 'month'])
df.index.levels
# FrozenList([[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]])

（2）multiIndex的创建

arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]
pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))
MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']],
           codes=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]],
           names=['number', 'color'])

2、Panel

（1）panel的创建

作用：存储3维数组的Panel结构

参数：

• data : ndarray或者dataframe
• items : 索引或类似数组的对象，axis=0
• major_axis : 索引或类似数组的对象，axis=1
• minor_axis : 索引或类似数组的对象，axis=2
• class pandas.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None)

p = pd.Panel(data=np.arange(24).reshape(4,3,2),
                 items=list('ABCD'),
                 major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3),
                 minor_axis=['first', 'second'])
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 4 (items) x 3 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: A to D
Major_axis axis: 2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-03 00:00:00
Minor_axis axis: first to second

（2）查看panel数据

p[:,:,"first"]
p["B",:,:]

注：Pandas从版本0.20.0开始弃用：推荐的用于表示3D数据的方法是通过DataFrame上的MultiIndex方法。

2、基本数据操作

为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作，后面在介绍，这里只先用一下API。

# 读取文件
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")
# 删除一些列，让数据更简单些，再去做后面的操作
data = data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"], axis=1)

2.1 索引操作

Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择，pandas也支持类似的操作，也可以直接使用列名、行名称，甚至组合使用。

2.2.1 直接使用行列索引(先列后行)

获取’2018-02-27’这天的’open’的结果：

# 直接使用行列索引名字的方式（先列后行）
data['open']['2018-02-27']
23.53
# 不支持的操作
data['2018-02-27']['open']
data[:1, :2]

2.2.2 结合loc或者iloc使用索引

获取从’2018-02-27’到’2018-02-22’，'open’的结果：

# 使用loc:只能指定行列索引的名字
data.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'open']
2018-02-27    23.53
2018-02-26    22.80
2018-02-23    22.88
Name: open, dtype: float64
# 使用iloc可以通过索引的下标去获取
# 获取前3天数据,前5列的结果
data.iloc[:3, :5]
            open    high    close    low
2018-02-27    23.53    25.88    24.16    23.53
2018-02-26    22.80    23.78    23.53    22.80
2018-02-23    22.88    23.37    22.82    22.71

2.2.3 使用ix组合索引（混合索引:下标和名称）

获取行第1天到第4天，[‘open’, ‘close’, ‘high’, ‘low’]这个四个指标的结果：

# 使用ix进行下表和名称组合做引
data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']]
# 推荐使用loc和iloc来获取的方式
data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']]
data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])]
            open    close    high    low
2018-02-27    23.53    24.16    25.88    23.53
2018-02-26    22.80    23.53    23.78    22.80
2018-02-23    22.88    22.82    23.37    22.71
2018-02-22    22.25    22.28    22.76    22.02

2.2 赋值操作

对DataFrame当中的close列进行重新赋值为1。

# 直接修改原来的值
data['close'] = 1 # 这一列都变成1
data.close = 1

2.3 排序

排序有两种形式，一种对于索引进行排序，一种对于内容进行排序:

2.3.1 DataFrame排序

（1）使用 df.sort_values(by=, ascending=)

参数：

• by：指定排序参考的键
  
• 单个键或者多个键进行排序
  
• ascending:默认升序
• ascending=False:降序
• ascending=True:升序

如下：

例一：

# 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序
data.sort_values(by="open", ascending=True).head()

结果：

例二：

# 按照多个键进行排序
data.sort_values(by=['open', 'high'])

结果：

（2）使用 df.sort_index(ascending=) 给索引进行排序

这个股票的日期索引原来是从大到小，现在重新排序，从小到大:

# 对索引进行排序
data.sort_index()

结果：

2.3.2 Series排序

（1）使用 series.sort_values(ascending=True) 进行排序

series排序时，只有一列，不需要参数

data['p_change'].sort_values(ascending=True).head()
2015-09-01   -10.03
2015-09-14   -10.02
2016-01-11   -10.02
2015-07-15   -10.02
2015-08-26   -10.01
Name: p_change, dtype: float64

（2）使用 series.sort_index() 进行排序

与df一致

# 对索引进行排序
data['p_change'].sort_index().head()
2015-03-02    2.62
2015-03-03    1.44
2015-03-04    1.57
2015-03-05    2.02
2015-03-06    8.51
Name: p_change, dtype: float64

2.4 总结

3、DataFrame运算

3.1 算术运算

（1） add(other)

比如进行数学运算加上具体的一个数字

data['open'].head().add(1)
2018-02-27    24.53
2018-02-26    23.80
2018-02-23    23.88
2018-02-22    23.25
2018-02-14    22.49
Name: open, dtype: float64

（2） sub(other)

整个列减一个数

data.open.head().sub(2)
2018-02-27    21.53
2018-02-26    20.80
2018-02-23    20.88
2018-02-22    20.25
2018-02-14    19.49
Name: open, dtype: float64

3.2 逻辑运算

3.2.1 逻辑运算符号

例如筛选data[“open”] > 23的日期数据

• data[“open”] > 23返回逻辑结果

data["open"] > 23
2018-02-27     True
2018-02-26    False
2018-02-23    False
2018-02-22    False
2018-02-14    False
# 逻辑判断的结果可以作为筛选的依据
data[data["open"] > 23].head()

结果：

• 完成多个逻辑判断：

data[(data["open"] > 23) & (data["open"] < 24)].head()

3.2.2 逻辑运算函数

（1） query(expr)

• expr:查询字符串

通过query使得刚才的过程更加方便简单，下面是使用的例子：

data.query("open<24 & open>23").head()

结果：

（2） isin(values)

例如判断’open’是否为23.53和23.85：

# 可以指定值进行一个判断，从而进行筛选操作
data[data["open"].isin([23.53, 23.85])]

3.2.3 统计运算

1、escribe

综合分析: 能够直接得出很多统计结果,count, mean, std, min, max 等

# 计算平均值、标准差、最大值、最小值
data.describe()

2、统计函数

看一下 min(最小值) , max(最大值) , mean(平均值) , median(中位数) , var(方差) , std(标准差) , mode(众数) 是怎么操作的:

对于单个函数去进行统计的时候，坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default)，如果要对行“index” 需要指定(axis=1)。

（1） max()、min()

# 使用统计函数：0 代表列求结果， 1 代表行求统计结果
data.max(axis=0) # 最大值
open                   34.99
high                   36.35
close                  35.21
low                    34.01
volume             501915.41
price_change            3.03
p_change               10.03
turnover               12.56
my_price_change         3.41
dtype: float64

（2） std()、var()

# 方差
data.var(axis=0)
open               1.545255e+01
high               1.662665e+01
close              1.554572e+01
low                1.437902e+01
volume             5.458124e+09
price_change       8.072595e-01
p_change           1.664394e+01
turnover           4.323800e+00
my_price_change    6.409037e-01
dtype: float64
# 标准差
data.std(axis=0)
open                   3.930973
high                   4.077578
close                  3.942806
low                    3.791968
volume             73879.119354
price_change           0.898476
p_change               4.079698
turnover               2.079375
my_price_change        0.800565
dtype: float64

（3） median() ：中位数

中位数为将数据从小到大排列，在最中间的那个数为中位数。如果没有中间数，取中间两个数的平均值。

data.median(axis=0)
open               21.44
high               21.97
close              10.00
low                20.98
volume          83175.93
price_change        0.05
p_change            0.26
turnover            2.50
dtype: float64

（4） idxmax()、idxmin()

# 求出最大值的位置
data.idxmax(axis=0)
open               2015-06-15
high               2015-06-10
close              2015-06-12
low                2015-06-12
volume             2017-10-26
price_change       2015-06-09
p_change           2015-08-28
turnover           2017-10-26
my_price_change    2015-07-10
dtype: object
# 求出最小值的位置
data.idxmin(axis=0)
open               2015-03-02
high               2015-03-02
close              2015-09-02
low                2015-03-02
volume             2016-07-06
price_change       2015-06-15
p_change           2015-09-01
turnover           2016-07-06
my_price_change    2015-06-15
dtype: object

3、累计统计函数

那么这些累计统计函数怎么用？

以上这些函数可以对series和dataframe操作，这里我们按照时间的从前往后来进行累计

• 排序

# 排序之后，进行累计求和
data = data.sort_index()

• 对p_change进行求和

stock_rise = data['p_change']
stock_rise.cumsum()
2015-03-02      2.62
2015-03-03      4.06
2015-03-04      5.63
2015-03-05      7.65
2015-03-06     16.16
2015-03-09     16.37
2015-03-10     18.75
2015-03-11     16.36
2015-03-12     15.03
2015-03-13     17.58
2015-03-16     20.34
2015-03-17     22.42
2015-03-18     23.28
2015-03-19     23.74
2015-03-20     23.48
2015-03-23     23.74

那么如何让这个连续求和的结果更好的显示呢？

如果要使用plot函数，需要导入matplotlib.下面是绘图代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# plot显示图形, plot方法集成了直方图、条形图、饼图、折线图
stock_rise.cumsum().plot()
# 需要调用show，才能显示出结果
plt.show()

结果：

关于plot，稍后会介绍API的选择。

4、自定义运算

apply(func, axis=0)

• func:自定义函数
• axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算

定义一个对列，最大值-最小值的函数

下面看个例子：

data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)
open     22.74
close    22.85
dtype: float64

特定需求需要用这个。

4、Pandas画图

4.1 pandas.DataFrame.plot

DataFrame.plot(kind='line')

• ‘line’ : 折线图
• ‘bar’ : 条形图
• ‘barh’ : 横放的条形图
• ‘hist’ : 直方图
• ‘pie’ : 饼图
• ‘scatter’ : 散点图
• kind : str，需要绘制图形的种类

关于“barh”的解释： http:// pandas.pydata.org/panda s-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.barh.html

更多细节： https:// pandas.pydata.org/panda s-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html?highlight=plot#pandas.DataFrame.plot

看个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
# plot显示图形, plot方法集成了直方图、条形图、饼图、折线图
stock_rise.cumsum().plot(kind="line")
# 需要调用show，才能显示出结果
plt.show()

结果：

4.2 pandas.Series.plot

更多细节： https:// pandas.pydata.org/panda s-docs/stable/generated/pandas.Series.plot.html?highlight=plot#pandas.Series.plot

注：使用的时候查看。

5、文件读取与存储

我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5。

注：最常用的HDF5和CSV文件

接下来重点看一下，应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储。

5.1 CSV

5.1.1 read_csv

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',', usecols )

• filepath_or_buffer:文件路径
• sep :分隔符，默认用","隔开
• usecols:指定读取的列名，列表形式

举例：读取之前的股票的数据：

# 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])
            open    close
2018-02-27    23.53    24.16
2018-02-26    22.80    23.53
2018-02-23    22.88    22.82
2018-02-22    22.25    22.28
2018-02-14    21.49    21.92

5.1.2 to_csv

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ’, columns=None, header=True, index=True, mode='w', encoding=None)

• path_or_buf :文件路径
• sep :分隔符，默认用","隔开
• columns :选择需要的列索引
• header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
• index:是否写进行索引
• mode:‘w’：重写, ‘a’ 追加

举例：保存读取出来的股票数据 保存’open’列的数据，然后读取查看结果：

# 选取10行数据保存,便于观察数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'])
# 读取，查看结果
pd.read_csv("./data/test.csv")
     Unnamed: 0    open
0    2018-02-27    23.53
1    2018-02-26    22.80
2    2018-02-23    22.88
3    2018-02-22    22.25
4    2018-02-14    21.49
5    2018-02-13    21.40
6    2018-02-12    20.70
7    2018-02-09    21.20
8    2018-02-08    21.79
9    2018-02-07    22.69

会发现将索引存入到文件当中，变成单独的一列数据。如果需要删除，可以指定index参数,删除原来的文件，重新保存一次。

下面例子把index指定为False，那么保存的时候就不会保存行索引了：

# index:存储不会将索引值变成一列数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False)

当然我们也可以这么做，就是把索引保存到文件中，读取的时候变成了一列，那么可以把这个列再变成索引，如下：

# 把Unnamed: 0这一列，变成行索引
open.set_index(["Unnamed: 0"])
# 把索引名字变成index
open.index.name = "index"

5.2 HDF5

5.2.1 read_hdf与to_hdf

HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame

（1） pandas.read_hdf(path_or_buf，key =None，** kwargs)

• path_or_buffer:文件路径
• key:读取的键
• return:Theselected object

（2） DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)

5.2.2 案例

读取文件

day_close = pd.read_hdf("./data/day_close.h5")

如果读取的时候出现以下错误

需要安装安装tables模块避免不能读取HDF5文件

pip install tables

存储文件

day_close.to_hdf("./data/test.h5", key="day_close")

再次读取的时候, 需要指定键的名字

new_close = pd.read_hdf("./data/test.h5", key="day_close")

注意：优先选择使用HDF5文件存储

• HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的
• 使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间
• HDF5还是跨平台的，可以轻松迁移到hadoop 上面

5.3 JSON

JSON是我们常用的一种数据交换格式，在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

5.3.1 read_json

pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', lines=False)

• 按照每行读取json对象
  
• （1）‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引，列名到列名，数据到数据。将三部分都分开了
• （2）‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns：values的形式输出
• （3）‘index’ : dict like {index -> {column -> value}} index 以index：{columns：values}…的形式输出
• （4）‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。colums 以columns:{index:values}的形式输出
• （5）‘values’ : just the values array。values 直接输出值
• path_or_buf : 路径
• orient : string,以什么样的格式显示.下面是5种格式：
• lines : boolean, default False
• typ : default ‘frame’， 指定转换成的对象类型series或者dataframe

*案例：*

数据介绍：

这里使用一个新闻标题讽刺数据集，格式为json。is_sarcastic：1讽刺的，否则为0；headline：新闻报道的标题；article_link：链接到原始新闻文章。存储格式为：

{"article_link": "https://www.huffingtonpost.com/entry/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5", "headline": "former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers", "is_sarcastic": 0}
{"article_link": "https://www.huffingtonpost.com/entry/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365", "headline": "the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse", "is_sarcastic": 0}

读取

orient指定存储的json格式，lines指定按照行去变成一个样本：

json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True)

结果为：

5.3.2 to_json

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False)

• 将Pandas 对象存储为json格式
• path_or_buf=None：文件地址
• orient:存储的json形式，{‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}
• lines:一个对象存储为一行

*案例：*

存储文件

# 不指定lines=Treu，则保存成一行
json_read.to_json("./data/test.json", orient='records')

结果：

[{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365","headline":"the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/local.theonion.com\/mom-starting-to-fear-son-s-web-series-closest-thing-she-1819576697","headline":"mom starting to fear son's web series closest thing she will have to grandchild","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/politics.theonion.com\/boehner-just-wants-wife-to-listen-not-come-up-with-alt-1819574302","headline":"boehner just wants wife to listen, not come up with alternative debt-reduction ideas","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/jk-rowling-wishes-snape-happy-birthday_us_569117c4e4b0cad15e64fdcb","headline":"j.k. rowling wishes snape happy birthday in the most magical way","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/advancing-the-worlds-women_b_6810038.html","headline":"advancing the world's women","is_sarcastic":0},....]

修改 lines 参数为True

# 指定lines=True，则多行存储
json_read.to_json("./data/test.json", orient='records', lines=True)

结果：

{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0}
{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365","headline":"the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse","is_sarcastic":0}
{"article_link":"https:\/\/local.theonion.com\/mom-starting-to-fear-son-s-web-series-closest-thing-she-1819576697","headline":"mom starting to fear son's web series closest thing she will have to grandchild","is_sarcastic":1}
{"article_link":"https:\/\/politics.theonion.com\/boehner-just-wants-wife-to-listen-not-come-up-with-alt-1819574302","headline":"boehner just wants wife to listen, not come up with alternative debt-reduction ideas","is_sarcastic":1}
{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/jk-rowling-wishes-snape-happy-birthday_us_569117c4e4b0cad15e64fdcb","headline":"j.k. rowling wishes snape happy birthday in the most magical way","is_sarcastic":0}...

6、高级处理-缺失值处理

在pandas中，缺失值使用NaN来标记，如下图所示：

6.1 如何处理nan

按如下步骤进行：

（1）获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式)

（2）如果缺失值的标记方式是NaN

1、删除存在缺失值的: dropna(axis='rows') 注：不会修改原数据，需要接受返回值 2、替换缺失值: fillna(value, inplace=True)

• value:替换成的值
• inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象
• pd.isnull(df),
• pd.notnull(df)
• 判断数据中是否包含NaN：
• 存在缺失值nan:

（3）如果缺失值没有使用NaN标记，比如使用"？"

• 先替换‘?’为np.nan，然后继续处理

步骤就是上面的这样，下面通过例子来看看怎么使用pandas处理的：

6.2 电影数据的缺失值处理

电影数据文件获取

# 读取电影数据
movie = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv")

6.2.1 判断缺失值是否存在

（1） pd.notnull()

# 判断是否是缺失值，是则返回False
pd.notnull(movie)
# 结果：
Rank    Title    Genre    Description    Director    Actors    Year    Runtime (Minutes)    Rating    Votes    Revenue (Millions)    Metascore
0    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
1    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
2    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
3    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
4    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
5    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
6    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True
7    True    True    True    True    True    True    True    True    True    True    False    True

但是上面这样显然不好观察，我们可以借助 np.all() 来返回是否有缺失值。 np.all() 只要有一个就返回False，下面看例子：

np.all(pd.notnull(movie))
False

（2） pd.isnull()

这个和上面的正好相反，判断是否是缺失值，是则返回True。

# 判断是否是缺失值，是则返回True
pd.isnull(movie).head()
# 结果：
 Rank Title Genre Description Director Actors Year Runtime (Minutes) Rating Votes Revenue (Millions) Metascore
0 False False False False False False False False False False False False
1 False False False False False False False False False False False False
2 False False False False False False False False False False False False
3 False False False False False False False False False False False False
4 False False False False False False False False False False False False

这个也不好观察，我们利用 np.any() 来判断是否有缺失值，若有则返回True，下面看例子：

np.any(pd.isnull(movie))

6.2.2 存在缺失值nan,并且是np.nan

1、删除

pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan

# 不修改原数据
movie.dropna()
# 可以定义新的变量接受或者用原来的变量名
data = movie.dropna()

2、替换缺失值

# 替换存在缺失值的样本的两列
# 替换填充平均值，中位数
movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)

替换所有缺失值：

# 这个循环，每次取出一列数据，然后用均值来填充
for i in movie.columns:
    if np.all(pd.notnull(movie[i])) == False:
        print(i)
        movie[i].fillna(movie[i].mean(), inplace=True)

6.2.3 不是缺失值nan，有默认标记的

直接看例子：

数据是这样的：

# 读入数据
wis = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data")

以上数据在读取时，可能会报如下错误：

URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:833)>

解决办法：

# 全局取消证书验证
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

处理思路分析：

1、先替换‘?’为np.nan

• to_replace:替换前的值
• value:替换后的值
• df.replace(to_replace=, value=)

# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan
wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)

2、再进行缺失值的处理

# 删除
wis = wis.dropna()

3、验证：

np.all(pd.notnull(wis))
# 返回True，说明没有了缺失值
np.any(pd.isnull(wis))
# 返回False，说明没有了缺失值

7、高级处理-数据离散化

7.1 为什么要离散化

连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。

7.2 什么是数据的离散化

连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。

离散化有很多种方法，这里使用一种最简单的方式去操作：

• 原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184
• 假设按照身高分几个区间段：150~165, 165~180,180~195

这样我们将数据分到了三个区间段，对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个"哑变量"矩阵。

下面通过股票数据的例子来看看，具体是怎么操作的。

7.3 股票的涨跌幅离散化

我们对股票每日的"p_change"这一列进行离散化，下图便是离散化后的结果，当前数据存在哪个区间，则这个区间标记为1，否则为0。

那具体怎么做的呢？接着看：

7.3.1 读取股票的数据

先读取股票的数据，筛选出p_change数据。

data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")
p_change= data['p_change']

7.3.2 将股票涨跌幅数据进行分组

下面是所在区间的个数。

使用的工具：

pd.qcut(data, q) ：

• 对数据进行分组，将数据分成q组，一般会与 value_counts 搭配使用，统计每组的个数

series.value_counts() ：统计每个分组中有多少数据。

# 自行分组
qcut = pd.qcut(p_change, 10)
# 计算分到每个组数据个数
qcut.value_counts()
# 运行结果：
(5.27, 10.03]                    65
(0.26, 0.94]                     65
(-0.462, 0.26]                   65
(-10.030999999999999, -4.836]    65
(2.938, 5.27]                    64
(1.738, 2.938]                   64
(-1.352, -0.462]                 64
(-2.444, -1.352]                 64
(-4.836, -2.444]                 64
(0.94, 1.738]                    63
Name: p_change, dtype: int64

自定义区间分组：

pd.cut(data, bins)
# 自己指定分组区间
bins = [-100, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 100]
p_counts = pd.cut(p_change, bins)
p_counts.value_counts()
# 运行结果：
(0, 3]        215
(-3, 0]       188
(3, 5]         57
(-5, -3]       51
(7, 100]       35
(5, 7]         35
(-100, -7]     34
(-7, -5]       28
Name: p_change, dtype: int64

7.3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码

什么是one-hot编码

把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。

把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示：

下面看看pandas中是怎么实现的：

pandas.get_dummies(data, prefix=None)

• data:array-like, Series, or DataFrame
• prefix:分组名字

下面是例子：

# 得出one-hot编码矩阵
dummies = pd.get_dummies(p_counts, prefix="rise")

运行结果：

8、高级处理-合并

如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析

8.1 pd.concat实现数据合并

pd.concat([data1, data2], axis=1)

• 按照行或列进行合并,axis=0为列索引，axis=1为行索引

比如我们将刚才处理好的one-hot编码与原数据合并:

# 按照行索引进行
pd.concat([data, dummies], axis=1)

结果：

8.2 pd.merge

pd.merge(left, right, how='inner', on=None)

• 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自
  
• left : DataFrame
• right : 另一个DataFrame
• on : 指定的共同键
• how :按照什么方式连接，下面的表格是说明

例子：

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                        'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                        'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                        'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                        'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                        'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

内连接：健相同的取上，不同的删掉

# 默认内连接
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

结果：

左连接：按左边的数据进行合并

result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

结果：

右连接：按右边的数据进行合并

result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])

外链接：无论健是否相同都取上，对应不上的使用NaN填充。

result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])

结果：

9、高级处理-交叉表与透视表

9.1 交叉表与透视表什么作用

探究股票的涨跌与星期几有关？

以下图当中表示，week代表星期几，1,0代表这一天股票的涨跌幅是好还是坏，里面的数据代表比例

可以理解为所有时间为星期一等等的数据当中涨跌幅好坏的比例

交叉表：交叉表用于计算一列数据对于另外一列数据的分组个数(用于统计分组频率的特殊透视表)

• pd.crosstab(value1, value2)

透视表：透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数

• data.pivot_table(）
• DataFrame.pivot_table([], index=[])

9.2 案例分析

9.2.1 数据准备

• 准备两列数据，星期数据以及涨跌幅是好是坏数据
• 进行交叉表计算

# 寻找星期几跟股票张得的关系
# 1、先把对应的日期找到星期几
date = pd.to_datetime(data.index).weekday
data['week'] = date  # 增加一列
# 2、假如把p_change按照大小去分个类0为界限
data['posi_neg'] = np.where(data['p_change'] > 0, 1, 0)
# 通过交叉表找寻两列数据的关系
count = pd.crosstab(data['week'], data['posi_neg'])

结果：

但是我们看到count只是每个星期日子的好坏天数，并没有得到比例，该怎么去做？

对于每个星期一等的总天数求和，运用除法运算求出比例

# 算数运算，先求和
sum = count.sum(axis=1).astype(np.float32)
# 进行相除操作，得出比例
pro = count.div(sum, axis=0)

结果：

9.2.2 查看效果

使用plot画出这个比例，使用stacked的柱状图

pro.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

9.2.3 使用pivot_table(透视表)实现

使用透视表，刚才的过程更加简单

# 通过透视表，将整个过程变成更简单一些
data.pivot_table(['posi_neg'], index='week')

结果：

10、高级处理-分组与聚合

分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况

10.1 什么分组与聚合

下图展示了分组与聚合的概念：

10.2 分组API

DataFrame.groupby(key, as_index=False)

• key: 分组的列数据，可以多个

案例: 不同颜色的不同笔的价格数据

col =pd.DataFrame({'color': ['white','red','green','red','green'], 'object': ['pen','pencil','pencil','ashtray','pen'],'price1':[5.56,4.20,1.30,0.56,2.75],'price2':[4.75,4.12,1.60,0.75,3.15]})
# 结果：
color    object    price1    price2
0    white    pen    5.56    4.75
1    red    pencil    4.20    4.12
2    green    pencil    1.30    1.60
3    red    ashtray    0.56    0.75
4    green    pen    2.75    3.15

进行分组，对颜色分组，price进行聚合：

# 按color分组，再取出price1列求平均值
col.groupby(['color'])['price1'].mean()
# 和上述一个功能
col['price1'].groupby(col['color']).mean()
# 结果：
color
green    2.025
red      2.380
white    5.560
Name: price1, dtype: float64
# 分组，数据的结构不变
col.groupby(['color'], as_index=False)['price1'].mean()
# 结果：
color    price1
0    green    2.025
1    red    2.380
2    white    5.560

10.3 星巴克零售店铺数据

现在我们有一组关于全球星巴克店铺的统计数据，如果我想知道美国的星巴克数量和中国的哪个多，或者我想知道中国每个省份星巴克的数量的情况，那么应该怎么办？

数据来源： https://www. kaggle.com/starbucks/st ore-locations/data

10.3.1 数据获取

从文件中读取星巴克店铺数据

# 导入星巴克店的数据
starbucks = pd.read_csv("./data/starbucks/directory.csv")

10.3.2 进行分组聚合

# 按照国家分组，求出每个国家的星巴克零售店数量
count = starbucks.groupby(['Country']).count()

画图显示结果:

count['Brand'].plot(kind='bar', figsize=(20, 8))
plt.show()

假设我们加入省市一起进行分组:

# 设置多个索引，set_index()
starbucks.groupby(['Country', 'State/Province']).count()

结果：

11、电影案例分析

11.1 需求

现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据

数据来源： https://www. kaggle.com/damianpanek/ sunday-eda/data

• 问题1：我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？
• 问题2：对于这一组电影数据，如果我们想rating，runtime的分布情况，应该如何呈现数据？
• 问题3：对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？

11.2 实现

首先获取导入包，获取数据:

%matplotlib inline
import pandas  as pd 
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#文件的路径
path = "./data/IMDB-Movie-Data.csv"
#读取文件
df = pd.read_csv(path)

11.2.1 问题一：

我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？

• 得出评分的平均分

使用mean函数

df["Rating"].mean()
# 结果：
6.723200000000003

• 得出导演人数信息

求出唯一值，然后进行形状获取

## 导演的人数
# df["Director"].unique().shape[0] # 方法一
np.unique(df["Director"]).shape[0] # 方法二

11.2.2 问题二：

对于这一组电影数据，如果我们想Rating的分布情况，应该如何呈现数据？

• 直接呈现，以直方图的形式

选择分数列数据，进行plot

df["Rating"].plot(kind='hist',figsize=(20,8))
plt.show()

效果：

发现直接通过pandas的plot画图，显示的下标不合适，这个时候我们需要借助matplotlib来改变。

• Rating进行分布展示

进行绘制直方图

# 1.添加画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
# 2.画图
plt.hist(df["Rating"].values,bins=20)
# 2.1 添加刻度线
max_ = df["Rating"].max()
min_ = df["Rating"].min()
x_ticks = np.linspace(min_, max_, num=21)
plt.xticks(x_ticks)
# 2.2添加网格线
plt.grid()
# 3.显示
plt.show()

数据分析：从上图中就可以发现，评分主要分布在5~8分之间

11.2.3 问题三：

对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？

思路分析

• 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df
• 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1- 3、求和
• 思路

下面接着看：

1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df

# 进行字符串分割
temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]]
# 获取电影的分类
genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) 
# 增加新的列，创建全为0的dataframe
temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list)

2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1

for i in range(1000):
    #temp_list[i] 就是['Action','Adventure','Animation']等