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【python与数据分析】Pandas统计分析基础_pandas quantstats

作者：神奇cpp | 2024-07-29 07:19:01

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pandas quantstats

（2）使用日期时间做索引，创建Series对象

（3）period_range生成时间序列

3.二维表格（DataFrame）与常用操作

（1）DataFrame的创建

（2）DataFrame创建时指定列名和索引

（2）对DataFrame的索引和列的测试

二、pandas索引操作

1.重新索引（Series）

2.重新索引时填充缺失值（Series中）

3.缺失值的前后向填充（Series）

4.重新索引（DateFrame中）

5.重新索引，传入fill_value=n填充缺失值（DateFrame中）

（3）head,tail,sample方法选取行

（2）apply函数与applymap函数的使用方法

前言

熟练掌握pandas一维数组series结构的使用
熟练掌握pandas时间序列对象的使用
熟练掌握pandas二维数组DataFrame结构的创建
熟练掌握DataFrame结构中数据的选择与查看
熟练掌握查看DataFrame结构中数据特征的方法
数量掌握DataFrame结构的排序方法
数量掌握DataFrame结构中数据的分组和聚合方法
数量掌握DataFrame结构中异常值的查看与处理
数量掌握DataFrame结构中缺失值的查看与处理
数量掌握DataFrame结构重复值的查看与处理
数量掌握DataFrame结构中数据差分的使用
熟练掌握pandas提供的透视表与交叉表技术
数量掌握DataFrame结构中数据的重采样技术

一、pandas常用数据类型

综述

扩展库pandas是基于扩展库numpy和matplotlib的数据分析模块，是一个开源项目，提供了大量标准数据模型和高校操作大型数据集所需要的功能。可以说pandas是使得python能够称为高效且强大的数据分析行业首选语言的重要因素之一。

扩展库pandas常用的数据结构有：

Series：带标签的一维数组
DatetimeIndex：时间序列
DateFrame：带标签且大小可变的二维表格结构

1.一维数组（Series）与常用操作

Series是pandas提供的一维数组，由索引和值两部分组成，是一个类似于字典的结构。其中值的类型可以不同，如果在创建时没有明确指定索引则会自动使用从0开始的非零整数作为索引。

格式：

（1）通过列表创建Series


>>> import pandas as pd
>>> obj=pd.Series([1,-2,3,-4])    #仅有一个数组构成
>>> obj
0    1
1   -2
2    3
3   -4
dtype: int64

（2）创建Series时指定索引

尽管创建Series指定了index参数，实际pandas还是有隐藏的index位置信息的。所以Series有两套描述某条数据的手段：位置和标签。


>>> i=["a","c","d","a"]
>>> v=[2,4,5,7]
>>> t=pd.Series(v,index=i,name="col")
>>> print(t)
a    2
c    4
d    5
a    7
Name: col, dtype: int64
>>> t
a    2
c    4
d    5
a    7
Name: col, dtype: int64

（3）Series位置和标签的使用


>>> val=[2,3,5,6]
>>> idex1=range(10,14)
>>> idex2="hello the cruel world".split()
>>> s0=pd.Series(val)
>>> s0    #显示了index位置信息
0    2
1    3
2    5
3    6
dtype: int64
>>> s0.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
>>> s0[0]
2
>>> s1=pd.Series(val,index=idex1)
>>> s1
10    2
11    3
12    5
13    6
dtype: int64
>>> print(s1.index)
RangeIndex(start=10, stop=14, step=1)
>>> t=pd.Series(val,index=idex2)
>>> t    #隐藏了index位置信息
hello    2
the      3
cruel    5
world    6
dtype: int64
>>> print(t.index)
Index(['hello', 'the', 'cruel', 'world'], dtype='object')
>>> print(s1[10])
2
>>> print('default:',t[0],'label:',t['hello'])
default: 2 label: 2

（4）通过字典创建Series


>>> sdata={'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
>>> obj3=pd.Series(sdata)    #字典的键直接成为索引
>>> obj3
Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

（5）键值和指定的索引不匹配


>>> sdata={"a":100,"b":200,"e":300}
>>> letter=["a","c","e"]
>>> obj=pd.Series(sdata,index=letter)
>>> type(obj)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> print(obj)    #以index为准，不匹配的值为NAN
a    100.0
c      NaN
e    300.0
dtype: float64

（6）不同索引数据的自动对齐


>>> sdata={'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
>>> obj1=pd.Series(sdata)
>>> obj1
Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64
>>> states=['Calofornia','Ohio','Oregon','Texas']
>>> obj2=pd.Series(sdata,index=states)
>>> obj2
Calofornia        NaN
Ohio          35000.0
Oregon        16000.0
Texas         71000.0
dtype: float64
>>> obj1+obj2    #按相同索引自动加，只一个索引值为NAN
Calofornia         NaN
Ohio           70000.0
Oregon         32000.0
Texas         142000.0
Utah               NaN
dtype: float64

（7）Series索引的修改


>>> obj=pd.Series([4,7,-3,2])
>>> obj
0    4
1    7
2   -3
3    2
dtype: int64
>>> obj.index=['张三','李四','王五','赵六']   
>>> obj    
张三    4
李四    7
王五   -3
赵六    2
dtype: int64

2.时间序列与常用操作

（1）创建时间序列

时间序列对象一般使用pandas的date_range()函数生成，可以指定日期时间的起始和结束范围、时间间隔以及数据数量等参数，语法为：

其中参数start和end分别用来指定起止日期时间；参数periods用来指定要生成的数据数量；参数freq用来指定时间间隔，默认为'D'，表示相邻两个日期之间相差一天，更多取值和含义见：

http://pandas.pydata.org/pandasdocs/stable/user_guide/timeseries.html#timeseries-offset-aliases

另外，pandas的Timestamp类也支持很多日期时间有关的操作。

start表示起始日期，end指定结束日期，periods指定生产的数据数量
freq指定间隔，D表示天，W表示周，H表示小时
M表示月末最后一天，MS表示月初第一天
T表示分钟，Y表示年末最后一天，YS表示年初第一天


>>> import pandas as pd
>>> print(pd.date_range(start='20190601',end='20190630',freq='5D'))    #间隔五天
DatetimeIndex(['2019-06-01', '2019-06-06', '2019-06-11', '2019-06-16',
               '2019-06-21', '2019-06-26'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='5D')
>>> print(pd.date_range(start='20190601',end='20190630',freq='W'))    #间隔一周
DatetimeIndex(['2019-06-02', '2019-06-09', '2019-06-16', '2019-06-23',
               '2019-06-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')
>>> print(pd.date_range(start='20190601',periods=5,freq='2D'))    #间隔两天
DatetimeIndex(['2019-06-01', '2019-06-03', '2019-06-05', '2019-06-07',
               '2019-06-09'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='2D')
>>> print(pd.date_range(start='20190601',periods=8,freq='2H'))    #2小时，8个数据
DatetimeIndex(['2019-06-01 00:00:00', '2019-06-01 02:00:00',
               '2019-06-01 04:00:00', '2019-06-01 06:00:00',
               '2019-06-01 08:00:00', '2019-06-01 10:00:00',
               '2019-06-01 12:00:00', '2019-06-01 14:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='2H')
>>> print(pd.date_range(start='201906010300',periods=12,freq='T'))    #间隔一分钟
DatetimeIndex(['2019-06-01 03:00:00', '2019-06-01 03:01:00',
               '2019-06-01 03:02:00', '2019-06-01 03:03:00',
               '2019-06-01 03:04:00', '2019-06-01 03:05:00',
               '2019-06-01 03:06:00', '2019-06-01 03:07:00',
               '2019-06-01 03:08:00', '2019-06-01 03:09:00',
               '2019-06-01 03:10:00', '2019-06-01 03:11:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='T')
>>> pd.date_range(start='20190101',end='20191231',freq='M')    #一月，月末最后一天
DatetimeIndex(['2019-01-31', '2019-02-28', '2019-03-31', '2019-04-30',
               '2019-05-31', '2019-06-30', '2019-07-31', '2019-08-31',
               '2019-09-30', '2019-10-31', '2019-11-30', '2019-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')
>>> pd.date_range(start='20190101',periods=6,freq='A')    #间隔一年，年末最后一天
DatetimeIndex(['2019-12-31', '2020-12-31', '2021-12-31', '2022-12-31',
               '2023-12-31', '2024-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='A-DEC')
>>> pd.date_range(start='20190101',periods=6,freq='AS')    #间隔一年，年初第一天
DatetimeIndex(['2019-01-01', '2020-01-01', '2021-01-01', '2022-01-01',
               '2023-01-01', '2024-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='AS-JAN')

（2）使用日期时间做索引，创建Series对象


>>>data=pd.Series(index=pd.date_range(start='20190701',periods=24,freq='H'),data=range(24))
>>> print(data[:5])    #前5条数据
2019-07-01 00:00:00    0
2019-07-01 01:00:00    1
2019-07-01 02:00:00    2
2019-07-01 03:00:00    3
2019-07-01 04:00:00    4
Freq: H, dtype: int64
>>> print(data.resample('3H').mean())    #3分钟重采样，计算均值
2019-07-01 00:00:00     1.0
2019-07-01 03:00:00     4.0
2019-07-01 06:00:00     7.0
2019-07-01 09:00:00    10.0
2019-07-01 12:00:00    13.0
2019-07-01 15:00:00    16.0
2019-07-01 18:00:00    19.0
2019-07-01 21:00:00    22

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【python与数据分析】Pandas统计分析基础_pandas quantstats

前言

一、pandas常用数据类型

综述

1.一维数组（Series）与常用操作

（1） 通过列表创建Series

（2）创建Series时指定索引

（3）Series位置和标签的使用

（4）通过字典创建Series

（5）键值和指定的索引不匹配

（6）不同索引数据的自动对齐

（7）Series索引的修改

2.时间序列与常用操作

（1）创建时间序列

（2）使用日期时间做索引，创建Series对象

（1）通过列表创建Series