前言
本文其实属于：Python的进阶之道【AIoT阶段一】的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 pandas 高级，读本文之前建议先修：pandas 入门，pandas 高级
1.数据重塑
🚩数据重塑其实就是行变列，列变行
1.1 一般数据
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100, size = (10, 3)),
index = list('ABCDEFHIJK'),
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
display(df)
# 转置
df.T
1.2 多层索引
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100, size = (20, 3)),
index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCDEFHIJK'),
['期中', '期末']]),#多层索引
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
df2
我们来解释一下这个复杂的代码：ndex = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCDEFHIJK'), ['期中', '期末']])，我们的第一个参数：ABCDEFHIJK，共是 个字母，第二个参数是两个字符串，所以我们一共会有
行的数据，这正好对应了前面的代码
size = (20, 3)，读者自行理解下面这个代码：
df3 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100, size = (10, 6)),
index = list('ABCDEFHIJK'),
columns = pd.MultiIndex.from_product([['Python', 'Math', 'English'],
['期中', '期末']]))
df3
我们用 unstack() 完成多层索引行变列的数据重塑：
# 行索引变列索引,结构改变
# 默认情况下,最里层调整
df2.unstack()
可以看出来，只是把行索引最里层的期中期末 移到了列索引的位置，我们也可以把行索引外层的 ABCDEFHIJK 移动至列索引的位置：
df2.unstack(level = 0)
我们用 stack() 完成多层索引列变行的数据重塑：
# 列索引变行索引,结构改变
# 默认情况下,最里层调整
df3.stack()
同样，我们通过调整参数可以实现使得列索引的最外层变成行索引：
df3.stack(level = 0)
1.3 多层索引的运算
sum() 求和运算：
df2.sum()
当然，这样的数据一般是没有意义的，我们一般想要求出每一位同学的总分，而不是每门科目的总分：
df2.sum(axis = 1)
# 期中，期末消失
# 计算的是每个人，期中期末的总分数
df2.sum(level = 0)
mean() 用来计算平均分：
# 同学消失
# 计算的是所有同学期中期末平均分
df2.mean(level = 1)
接下来简单介绍一下如何取数据：
# df3是多层列索引,可以直接使用[],根据层级关系取数据
# 取出 A 同学的 Python 科目的期中成绩
df3['Python', '期中']['A']
df2['Python']['A', '期中']
2.数学和统计方法
🚩pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。它们属于汇总统计，对Series汇总计算获取mean、max值或者对DataFrame行、列汇总计算返回一个Series。
2.1 简单统计指标
创建数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100,size = (20, 3)),
index = list('ABCDEFHIJKLMNOPQRSTU'),
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
df
我们现在来把一部分数据设置为空：
def convert(x):
if x > 80:
return np.NaN
else:
return x
df['Python'] = df['Python'].map(convert)
df['Tensorflow'] = df['Tensorflow'].apply(convert)
df['Keras'] = df['Keras'].transform(convert)
df
现在我们想知道到底有多少个空数据，我们可以自己去数，但这显然是低效的方法，使用 count() 函数可以直接去统计有多少个非空数据：
df.count() # 统计非空数据的个数
我们重新来构造数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 100,size = (20, 3)),
index = list('ABCDEFHIJKLMNOPQRSTU'),
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
df
使用 median() 可以计算数据的中位数：
df.median() # 中位数
display(df.quantile(q = 0.5)) # 返回位于数据 50% 位置的数
display(df.quantile(q = 0.8)) # 返回位于数据 80% 位置的数
我们也可以使用如下的方法实现同样的效果：
df.quantile(q = [0.5, 0.8])
2.2 索引标签、位置获取
display(df['Python'].argmin()) # 计算最小值位置
display(df['Keras'].argmax()) # 最大值位置
display(df.idxmax()) # 最大值索引标签
display(df.idxmin()) # 最小值索引标签
索引就是自然数，标签就是我们初始设置的 ABCD…，索引和标签是一一对应的，如 0 对应的就是 A
2.3 更多统计指标
创建数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 5,size = (20, 3)),
index = list('ABCDEFHIJKLMNOPQRSTU'),
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
df
使用 value_counts() 可以统计元素出现的次数：
# 统计元素出现次数
df['Python'].value_counts()
使用 unique() 可以实现去重：
# 去重
df['Python'].unique()
调用 cumsum() 实现累加，调用 cumprod() 实现累乘：
# 累加
display(df.cumsum())
# 累乘
display(df.cumprod())
cummin() 的作用是累计最小值，即碰到更小的数后，该数往后所有数都变成这个更小的数，cummax() 的作用是累计最大值，即碰到更大的数后，该数往后所有的数都变成这个更大的数：
# 累计最小值
display(df.cummin())
# 累计最大值
display(df.cummax())
计算标准差调用 std()，计算方差调用 var()
# 计算标准差
display(df.std())
# 计算方差
display(df.var())
计算差分使用 diff()，差分就是这一行减上一行的结果，计算百分比的变化使用 pct_change()：
# 计算差分
# 差分:和上一行相减
display(df.diff())
# 计算百分比变化
display(df.pct_change())
2.4 高级统计指标
我们使用 cov() 和 corr() 用来分别计算协方差和相关性系数：
协方差：
相关性系数：
# 属性的协方差
display(df.cov())
# Python和Keras的协方差
display(df['Python'].cov(df['Keras']))
# 所有属性相关性系数
display(df.corr())
# 单一属性相关性系数
display(df.corrwith(df['Tensorflow']))
3.数据排序
创建数据
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 30, size = (30, 3)),
index = list('qwertyuioijhgfcasdcvbnerfghjcf'),
columns = ['Python', 'Keras', 'Pytorch'])
df
是一个看起来乱糟糟的数据，我们排序介绍三种方法
3.1 根据索引行列名进行排序
# 按行名排序，升序
display(df.sort_index(axis = 0, ascending = True))
# 按列名排序，降序
display(df.sort_index(axis = 1, ascending = False))
当然，按照索引行列名进行排序是不常用的，我们一般都是对数据进行排序
3.2 属性值排序
# 按Python属性值排序
display(df.sort_values(by = ['Python']))
# 先按Python，再按Keras排序
display(df.sort_values(by = ['Python', 'Keras']))
3.3 返回属性n大或者n小的值
# 根据属性Keras排序,返回最大3个数据
display(df.nlargest(3, columns = 'Keras'))
# 根据属性Python排序，返回最小5个数据
display(df.nsmallest(5, columns = 'Python'))
4.分箱操作
🚩分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。比如将连续的身高数据划分为：矮中高。
分箱操作分为等距分箱和等频分箱。
分箱操作也叫面元划分或者离散化。
我们先来创建数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0, 150, size = (100, 3)),
columns = ['Python', 'Tensorflow', 'Keras'])
df
4.1 等宽分箱
🚩等宽分箱在实际操作中意义不大，因为我们一般都会给一个特定的分类标准，比如高于 60 是及格，等分在生活中应用并不多
# bins = 3 表示把 Python 成绩划分成三份
pd.cut(df.Python, bins = 3)
4.2 指定宽度分箱
🚩下述代码就实现了自行定义宽度进行分箱操作，在下述带啊中，不及格是 ，中等是
，良好是
，优秀是
均为左闭右开，这个是由
right = False 设定的
pd.cut(df.Keras, #分箱数据
bins = [0, 60, 90, 120, 150], # 分箱断点
right = False, # 左闭右开
labels=['不及格', '中等', '良好', '优秀'])# 分箱后分类
4.3 等频分箱
🚩等频分箱是按照大家的普遍情况进行等分的操作
pd.qcut(df.Python,q = 4, # 4等分
labels=['差', '中', '良', '优']) # 分箱后分类
5.分组聚合
首先来创建数据：
import numpy as np
import pandas as pd
# 准备数据
df = pd.DataFrame(data = {'sex':np.random.randint(0, 2, size = 300), # 0男，1女
'class':np.random.randint(1, 9, size = 300),# 1~8八个班
'Python':np.random.randint(0, 151, size = 300),# Python成绩
'Keras':np.random.randint(0, 151, size =300),# Keras成绩
'Tensorflow':np.random.randint(0, 151, size = 300),
'Java':np.random.randint(0, 151,size = 300),
'C++':np.random.randint(0, 151, size = 300)})
df['sex'] = df['sex'].map({0:'男', 1:'女'}) # 将0，1映射成男女
df
5.1 分组
🚩根据性别分组并求出平均值，并把平均值保留一位小数：
df.groupby(by = 'sex').mean().round(1)
分组统计男女的数量：
df.groupby(by = 'sex').size()
根据性别和班级两个属性进行分组：
df.groupby(by = ['sex', 'class']).size()
获取每个班，男生女生 最高分
df.groupby(by = ['sex', 'class'])[['Python', 'Java']].max()
我们通过多层索引的思想对上述代码稍作调整：
df.groupby(by = ['class', 'sex'])[['Python', 'Java']].max()
再用之前学过的数据重塑，又可以稍加变形：
df.groupby(by = ['class', 'sex'])[['Python', 'Java']].max().unstack()
5.2 分组聚合apply、transform
🚩 返回的是汇总后的情况，对于每一个分组大类都只返回一个结果：
df.groupby(by = ['class','sex'])[['Python','Keras']].apply(np.mean).round(1)
是把所有的元素全部返回：
df.groupby(by = ['class','sex'])[['Python','Keras']].transform(np.mean).round(1)
5.3 分组聚合agg
🚩agg 比起 apply 和 transform 来说，功能更加的强大
# 按照班级和性别进行划分,统计 Tensorflow 和 Keras 这两门学科的最大值,最小值,个数
df.groupby(by = ['class','sex'])[['Tensorflow','Keras']].agg(
[np.max, np.min, pd.Series.count])
# 分组后不同属性应用多种不同统计汇总
# 对 Python 计算最大值和最小值
# 对 Keras 计数和计算中位数
df.groupby(by = ['class','sex'])[['Python','Keras']].agg(
{'Python':[('最大值',np.max),('最小值',np.min)],
'Keras':[('计数',pd.Series.count),('中位数',np.median)]})
5.4 透视表pivot_table
🚩所谓透视，其实就是发现事物的一定规律
def count(x):
return len(x)
df.pivot_table(values=['Python', 'Keras', 'Tensorflow'],# 要透视分组的值
index=['class', 'sex'], # 分组透视指标,相当于之前的 by
aggfunc={'Python':[('最大值', np.max)], # 聚合运算
'Keras':[('最小值', np.min),('中位数', np.median)],
'Tensorflow':[('最小值', np.min),('平均值', np.mean),('计数', count)]})
6.数据可视化
🚩修本章节之前需要安装 ，建议先修：matplotlib的安装教程以及简单调用
6.1 线形图
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(1000, 4),
index = pd.date_range(start = '23/1/2022', periods = 1000),
columns=list('ABCD'))
df1.cumsum().plot()
6.2 条形图
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(10, 4),
columns = list('ABCD'))
display(df2.plot.bar(stacked = True)) # stacked 堆叠
display(df2.plot.bar(stacked = False))# stacked 不堆叠
6.3 饼图
# 饼图用来表示百分比,百分比是自动计算的,颜色可以更换
df3 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(4, 2),
index = list('ABCD'),
columns = ['One', 'Two'])
# subplots 表示两个图,多个图
# figsize 表示尺寸
df3.plot.pie(subplots = True,figsize = (8, 8))
更换颜色：
# 更换颜色
df3 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(4, 2),
index = list('ABCD'),
columns = ['One', 'Two'])
df3.plot.pie(subplots = True,figsize = (8, 8),
colors = np.random.random(size = (4, 3)))
6.4 散点图
# 横纵坐标,表示两个属性之间的关系
df4 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 50, size = (50, 4)), columns = list('ABCD'))
display(df4.plot.scatter(x = 'A', y = 'B')) # A和B关系绘制
df4['F'] = df4['C'].map(lambda x : x + np.random.randint(-5, 5, size = 1)[0])
display(df4.plot.scatter(x = 'C', y = 'F'))
6.5 面积图
df5 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(10, 4),
columns = list('ABCD'))
display(df5.plot.area(stacked = True)) # stacked 堆叠
display(df5.plot.area(stacked = False)) # stacked 不堆叠
同样，我们可以调节它的颜色：
df5 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(10, 4),
columns = list('ABCD'))
display(df5.plot.area(stacked = True,
color = np.random.rand(4, 3)))
# 解释一下 random.rand(4, 3)
# 3就代表三个颜色:红绿蓝(三基色)
# 4就代表 ABCD
7.训练场
首先我们需要下载一个 Excel 文件：
链接：https://pan.baidu.com/s/1gkEEH1yVA1RdaXTrFbw3ww?pwd=rm9t
提取码：rm9t
下载完成之后，把该文件和我们的代码放到同一个文件夹下，这一操作我们在之前的博客中已经反复说到，这里就不再进行演示
7.1 找到一班（名字后面跟的数字表示班级），获取班级将其男生1000米跑，成绩绘制线形图
import numpy as np
import pandas as pd
# 获取1班数据
df = pd.read_excel('./分数汇总.xlsx', sheet_name = 0)
# 获取1班的名字
cnt = df['姓名'].str[3:].astype(np.int16) == 1
df2 = df[cnt]
s = df2['男1000米跑分数']
# 把 Series 数据转为 DataFrame
# 重置行索引，0、1、2、3......
score = s.reset_index()[['男1000米跑分数']]
# 绘图
score.plot()
绘图虽然绘制出来了，但是报错一大堆，这是因为有中文的原因，我们接着继续处理：
接下来的处理方法涉及 ，属于超纲内容，可以不进行模拟，安装
见博文：matplotlib的安装教程以及简单调用
这是字体需要导包：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取1班数据
df = pd.read_excel('./分数汇总.xlsx', sheet_name = 0)
# 获取1班的名字
cnt = df['姓名'].str[3:].astype(np.int16) == 1
df2 = df[cnt]
s = df2['男1000米跑分数']
# 把 Series 数据转为 DataFrame
# 重置行索引，0、1、2、3......
score = s.reset_index()[['男1000米跑分数']]
# 把字体设置为楷体(你的电脑上需有这个字体才能进行设置)
plt.rcParams['font.family'] = 'STKaiti'
# 调整字体大小
plt.rcParams['font.size'] = 18
# 绘图
score.plot()
7.2 对各项体侧指标进行分箱操作：不及格（0~59）、及格（60~69）、中等(70~79)、良好(80~89)、优秀(90~100)
columns = df.columns
for col in columns:
if col.endswith('分数'):
df[col] = pd.cut(df[col], bins = [0, 60, 70, 80, 90, 101],
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'],
right = False)
df2 = pd.read_excel('./分数汇总.xlsx', sheet_name = 1)
columns = df2.columns
for col in columns:
if col.endswith('分数'):
df2[col] = pd.cut(df2[col], bins = [0, 60, 70, 80, 90, 101],
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'],
right = False)
7.3 绘制全校男生1000米跑和男跳远的条形图（分箱操作后统计各个成绩水平数量）
# 获取男1000米跑分数的数据
s1 = df['男1000米跑分数'].value_counts()
s1.sort_index()
# 获取男跳远分数的数据
s2 = df['男跳远分数'].value_counts()
s2.sort_index()
# 合并成为一个新的 DataFrame
df3 = pd.DataFrame({'男1000米跑分数':s1, '男跳远分数':s2})
# 绘图
df3.plot.bar()
7.4 绘制全校女生50米跑和女仰卧的饼图（分箱操作后统计各个成绩水平的数量）
# 获取女50米跑分数的数据
s3 = df2['女50米跑分数'].value_counts()
s3 = s3.sort_index()
# 获取女仰卧分数的数据
s4 = df2['女仰卧分数'].value_counts()
s4 = s3.sort_index()
# 合并数据
df4 = pd.DataFrame({'女50米跑分数':s3, '女仰卧分数':s4})
df4.plot.pie(subplots = True)
更改一下我们的图像尺寸：
# 获取女50米跑分数的数据
s3 = df2['女50米跑分数'].value_counts()
s3 = s3.sort_index()
# 获取女仰卧分数的数据
s4 = df2['女仰卧分数'].value_counts()
s4 = s3.sort_index()
# 合并数据
df4 = pd.DataFrame({'女50米跑分数':s3, '女仰卧分数':s4})
df4.plot.pie(subplots = True, figsize = (16, 16))
显示各部分的百分比：
# 获取女50米跑分数的数据
s3 = df2['女50米跑分数'].value_counts()
s3 = s3.sort_index()
# 获取女仰卧分数的数据
s4 = df2['女仰卧分数'].value_counts()
s4 = s3.sort_index()
# 合并数据
df4 = pd.DataFrame({'女50米跑分数':s3, '女仰卧分数':s4})
# 显示百分比，百分比保留两位小数
df4.plot.pie(subplots = True, figsize = (16, 16), autopct = '%0.2f%%')
7.5 绘制男跳远、女跳远的堆叠条形图（分箱操作后统计各个成绩水平的数量）
# 获取男跳远分数的数据
s5 = df['男跳远分数'].value_counts()
s5 = s5.sort_index()
# 获取女跳远分数的数据
s6 = df2['女跳远分数'].value_counts()
s6 = s6.sort_index()
# 数据合并
df5 = pd.DataFrame({'男跳远分数':s5, '女跳远分数':s6})
# 绘制堆叠条形图
df5.plot.bar(stacked = True)
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