总结100个Pandas中序列的实用函数

  • 2019 年 10 月 28 日
  • 筆記

在分享《Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!》后有很多读者朋友给我私信,希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。经过一段时间的整理,本期将分享我认为比较常规的100个实用函数,这些函数大致可以分为六类,分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。

统计汇总函数

数据分析过程中,必然要做一些数据的统计汇总工作,那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢?具体看如下几张表。

import pandas as pd  import numpy as np  x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000))  y = 3*x + 10 + pd.Series(np.random.normal(1,2,1000))    # 计算x与y的相关系数  print(x.corr(y))    # 计算y的偏度  print(y.skew())    # 计算y的统计描述值  print(x.describe())    z = pd.Series(['A','B','C']).sample(n = 1000, replace = True)  # 重新修改z的行索引  z.index = range(1000)  # 按照z分组,统计y的组内平均值  y.groupby(by = z).aggregate(np.mean)  
# 统计z中个元素的频次  print(z.value_counts())    a = pd.Series([1,5,10,15,25,30])  # 计算a中各元素的累计百分比  print(a.cumsum() / a.cumsum()[a.size - 1])  

数据清洗函数

同样,数据清洗工作也是必不可少的工作,在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。

x = pd.Series([10,13,np.nan,17,28,19,33,np.nan,27])  #检验序列中是否存在缺失值  print(x.hasnans)    # 将缺失值填充为平均值  print(x.fillna(value = x.mean()))    # 前向填充缺失值  print(x.ffill())  
income = pd.Series(['12500元','8000元','8500元','15000元','9000元'])  # 将收入转换为整型  print(income.str[:-1].astype(int))    gender = pd.Series(['男','女','女','女','男','女'])  # 性别因子化处理  print(gender.factorize())    house = pd.Series(['大宁金茂府 | 3室2厅 | 158.32平米 | 南 | 精装',                     '昌里花园 | 2室2厅 | 104.73平米 | 南 | 精装',                     '纺大小区 | 3室1厅 | 68.38平米 | 南 | 简装'])  # 取出二手房的面积,并转换为浮点型  house.str.split('|').str[2].str.strip().str[:-2].astype(float)  

数据筛选

数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时,可以巧妙的使用下表中的几个函数,其中部分函数既可以使用在序列身上,也基本可以使用在数据框对象中。

np.random.seed(1234)  x = pd.Series(np.random.randint(10,20,10))    # 筛选出16以上的元素  print(x.loc[x > 16])    print(x.compress(x > 16))    # 筛选出13~16之间的元素  print(x[x.between(13,16)])    # 取出最大的三个元素  print(x.nlargest(3))    y = pd.Series(['ID:1 name:张三 age:24 income:13500',                 'ID:2 name:李四 age:27 income:25000',                 'ID:3 name:王二 age:21 income:8000'])  # 取出年龄,并转换为整数  print(y.str.findall('age:(d+)').str[0].astype(int))  

绘图与元素级函数

np.random.seed(123)  import matplotlib.pyplot as plt  x = pd.Series(np.random.normal(10,3,1000))  # 绘制x直方图  x.hist()  # 显示图形  plt.show()    # 绘制x的箱线图  x.plot(kind='box')  plt.show()    installs = pd.Series(['1280万','6.7亿','2488万','1892万','9877','9877万','1.2亿'])  # 将安装量统一更改为“万”的单位  def transform(x):      if x.find('亿') != -1:          res = float(x[:-1])*10000      elif x.find('万') != -1:          res = float(x[:-1])      else:          res = float(x)/10000      return res  installs.apply(transform)  

时间序列函数

其他函数

import numpy as np  import pandas as pd    np.random.seed(112)  x = pd.Series(np.random.randint(8,18,6))  print(x)  # 对x中的元素做一阶差分  print(x.diff())    # 对x中的元素做降序处理  print(x.sort_values(ascending = False))    y = pd.Series(np.random.randint(8,16,100))  # 将y中的元素做排重处理,并转换为列表对象  y.unique().tolist()