技术学习分享_一航技术 技术资讯 Pandas的介绍及 Series、 DataFrame的创建

Pandas的介绍及 Series、 DataFrame的创建

广告位

1. Pandas 是什么?

Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)和 DataFrame(二维数据)。

2. Series

Series 是一种类似于一维数组的对象,是由一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

创建 Series 对象的语法为 ​​my_series = pd.Series(data, index=index)​​,这里的 data 可以是 ndarray、字典或者一个标量。下面我们就来讲下创建 Series 对象的不同方法。

2.1. 通过 ndarray 来创建

最简单的 Series 对象可以由一组数据生成。例如:

import numpy as np
import pandas as pd

my_series = pd.Series(np.array([4, -7, 6, -5, 3, 2]))

print(my_series)

上面代码的输出结果中,左边的一列为索引,右边的一列为值。如果创建 Series 对象时没有明确指定索引,会自动创建一个从 0 到 n-1(n 为数据的长度) 的整数型索引。Series 对象创建完成后,我们可以通过它的 values 和 index 属性来获取数据和索引。例如:

import numpy as np
import pandas as pd

my_series = pd.Series(np.array([4, -7, 6, -5, 3, 2]))

print(my_series.values)
print(my_series.index)

上面的例子中,在创建 Series 对象时没有明确指定索引,系统自动创建了一个索引,除了让系统自动生成索引之外,我们也可以明确指定索引。例如:

import numpy as np
import pandas as pd

my_series = pd.Series(np.array([4, -7, 6, -5, 3, 2]), index=["a", "b", "c", "d", "e", "f"])

print(my_series)

在上面的代码中,我们通过列表 ​​["a", "b", "c", "d", "e", "f"]​​ 指定了 Series 对象 my_series 的索引。

2.2 通过字典来创建

Series 对象同样可以通过字典来实例化。例如:

import pandas as pd

my_dict = {"f": 2, "c": 6, "d": -5, "e": 3, "a": 4, "b": -7}
my_series = pd.Series(my_dict)

print(my_series)
print(my_series.values)
print(my_series.index)

从上述代码的输出结果中,我们可以看出,在通过字典来实例化 Series 对象时,字典的 key 会成为 Series 对象的索引,字典的 value 会成为 Series 对象的值。当数据的类型是字典并且在没有明确指定索引的情况下,如果使用的 Python 版本 >= 3.6 并且 pandas 版本 >= 0.23,Series 对象中索引的顺序和字典中 {key: value} 的插入顺序相同;如果 Python 版本 < 3.6 或者 pandas 版本 < 0.23,Series 对象中索引的顺序为字典中 key 的词典顺序。在使用字典来实例化 Series 对象时,我们同样可以明确指定索引。当明确指定的索引和字典中的 key 完全匹配时,Series 对象的索引和数据的内容不会变化,只是索引的顺序按照明确指定的索引的顺序。例如:

import pandas as pd

my_dict = {"f": 2, "c": 6, "d": -5, "e": 3, "a": 4, "b": -7}
my_series = pd.Series(my_dict, index=["a", "b", "c", "d", "e", "f"])

print(my_series)
print(my_series.values)
print(my_series.index)

当明确指定的索引和字典中的 key 不完全匹配时,有两种情况。一种情况是,当字典 key 的集合为指定索引的真子集时,匹配不上的 key 对应的 value 为 ​​NaN​​(代表缺失值)。例如:

import pandas as pd

my_dict = {"f": 2, "c": 6, "d": -5, "e": 3, "a": 4, "b": -7}
my_series = pd.Series(my_dict, index=["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"])

print(my_series)
print(my_series.values)
print(my_series.index)

在上面的代码中,指定索引中的 g 是没有 key 与之对应的,所以 g 对应的 value 为 ​​nan​​。另一种情况是,当指定的索引为字典 key 集合的真子集时,没有匹配上的 key 在 Series 对象中不存在。例如:

import pandas as pd

my_dict = {"f": 2, "c": 6, "d": -5, "e": 3, "a": 4, "b": -7}
my_series = pd.Series(my_dict, index=["a", "b", "c", "d", "f"])

print(my_series)
print(my_series.values)
print(my_series.index)

在上面的代码中,字典中的键 e 没有匹配上,所以键 e 以及对应的值 3 都不会出现在最终的 Series 对象中。

2.3 通过标量来创建

当 data 为标量时,必须明确指定索引,标量会被重复一定的次数以匹配索引的长度。例如:

import pandas as pd

my_series = pd.Series(3, index=["a", "b", "c", "d", "e", "f"])

print(my_series)
print(my_series.values)
print(my_series.index)

在上面的例子中,由于索引的长度为 6,所以 3 被重复了 6 次。

3.DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame 对象既有行索引也有列索引,可以被看做由 Series 对象组成的字典。

3.1 通过 Series 对象的字典来创建

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143, 145], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
}

df = pd.DataFrame(d)
print(df)
print(df.index)
print(df.values)
print(type(df.values))

在上面的代码中,​​d​​ 为一个字典,字典的 ​​key​​ 分别为 ​​Open, High, Low, Close​​,字典的值为 4 个 Series 对象。在最后生成的 DataFrame 对象中,​​Index(['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08','2021-07-09'],dtype='object')​​ 为行的索引;​​Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close'], dtype='object')​​ 为列的索引;DataFrame 对象值的类型为 ​​ndarray​​。在上面的例子中,每个 Series 对象的索引是相同的,如果某个 Series 对象缺失了索引 ​​'2021-07-09'​​ 以及对应的值,则在最后生成的 DataFrame 对象中,这个缺失的索引对应的值为 ​​NaN​​。例如:

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08'])
}

df = pd.DataFrame(d)

print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(type(df.values))

虽然 Series 对象的索引会成为 DataFrame 对象行的索引,我们也可以明确指定索引,当明确指定索引时,以明确指定的索引为准,例如:

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143, 145], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07'])

print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(type(df.values))

上面的例子中,明确指定的索引为 Series 对象索引的真子集,在最后生成的 DataFrame 对象中,行的索引便为明确指定的索引,没有明确指定的行索引对应的值不会出现在 DataFrame 对象中。当 Series 对象的索引为明确指定索引的真子集时,在最后生成的 DataFrame 对象中,Series 对象中不存在的索引对应的值为 ​​NaN​​。例如:

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143, 145], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09', '2021-07-10'])

print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(type(df.values))

在上面的例子中,2021-07-10 这一行的值都为 NaN。当不明确指定列的索引时,DataFrame 对象的列索引用的是字典的 key。和明确指定行索引一样,我们也可以明确指定列索引,当明确指定索引时,以指定的索引为准。例如:

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143, 145], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'], columns=['Open', 'High', 'Low'])

print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(type(df.values))

上面的例子中,明确指定的列索引为字典的 key 集合的真子集,在最后生成的 DataFrame 对象中,列的索引便为明确指定的索引,没有明确指定的索引对应的值不会出现在 DataFrame 对象中。当字典 key 的集合为明确指定索引的真子集时,在最后生成的 DataFrame 对象中,Series 对象中不存在的列索引对应的值为 ​​NaN​​。例如:

import pandas as pd

d = {
"Open": pd.Series([136, 137, 140, 143, 141, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"High": pd.Series([137, 140, 143, 144, 144, 145], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Low": pd.Series([135, 137, 140, 142, 140, 142], index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09']),
"Close": pd.Series([137, 139, 142, 144, 143, 145], index = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'], columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'])

print(df)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
print(type(df.values))

在上面例子中,明确指定的 ​​Volume​​ 没有对应的值,所以在最后生成的 DataFrame 对象中,Volume 列的值为 ​​NaN​​。上面讲的是通过 Series 对象的字典来创建 DataFrame 对象,下面来讲下创建 DataFrame 对象其他几种方式。

3.2 通过 ndarray 的字典来创建

import pandas as pd
import numpy as np

d = {
"Open": np.array([136, 137, 140, 143, 141, 142]),
"High": np.array([137, 140, 143, 144, 144, 145]),
"Low": np.array([135, 137, 140, 142, 140, 142]),
"Close": np.array([137, 139, 142, 144, 143, 145])
}

df = pd.DataFrame(d)
print(df)

在上面的代码中,我们没有明确指定索引,所以使用的是默认生成的索引。我们也可以明确指定索引。

import pandas as pd
import numpy as np

d = {
"Open": np.array([136, 137, 140, 143, 141, 142]),
"High": np.array([137, 140, 143, 144, 144, 145]),
"Low": np.array([135, 137, 140, 142, 140, 142]),
"Close": np.array([137, 139, 142, 144, 143, 145])
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
print(df)

3.3 通过列表的字典来创建

import pandas as pd
import numpy as np

d = {
"Open": [136, 137, 140, 143, 141, 142],
"High": [137, 140, 143, 144, 144, 145],
"Low": [135, 137, 140, 142, 140, 142],
"Close": [137, 139, 142, 144, 143, 145]
}

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
print(df)

在上面的代码中,我们通过列表的字典来创建 DataFrame 对象。

3.4 通过字典的列表来创建

import pandas as pd
import numpy as np

d = [
{"Open": 136, "High": 137, "Low": 135, "Close": 137},
{"Open": 137, "High": 140, "Low": 137, "Close": 139},
{"Open": 140, "High": 143, "Low": 140, "Close": 142},
{"Open": 143, "High": 144, "Low": 142, "Close": 144},
{"Open": 141, "High": 144, "Low": 140, "Close": 143},
{"Open": 142, "High": 145, "Low": 142, "Close": 145}
]

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'])
print(df)

在上面的代码中,我们通过字典的列表来创建 DataFrame 对象,在每个字典中,key 为列的索引。

3.5 通过元组的列表来创建

import pandas as pd
import numpy as np

d = [
(136, 137, 135, 137),
(137, 140, 137, 139),
(140, 143, 140, 142),
(143, 144, 142, 144),
(141, 144, 140, 143),
(142, 145, 142, 145)
]

df = pd.DataFrame(d, index=['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-06', '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09'], columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close'])
print(df)

在上面的代码中,我们通过元组的列表来创建 DataFrame 对象,在创建 DataFrame 对象时,通过 index 参数来指定行索引,通过 columns 来指定列索引。

本文来自网络,不代表技术学习分享_一航技术立场,转载请注明出处。

作者: 一航技术

上一篇
下一篇
广告位

发表回复

返回顶部