python数据分析之pandas实例解析
#coding:utf-8
import scrapy
import xlwt, lxml
import re, json
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pylab
from scipy import linalg
from pandas import DataFrame,Series,MultiIndex
import pandas as pd
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基本功能 函数应用和映射
numpy的ufuncs（元素级数组方法）
DataFrame的apply方法
对象的applymap方法（因为Series有一个应用于元素级的map方法）
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#函数
df=DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
print(df)
print(np.abs(df))#求绝对值
#lambda【匿名函数】以及应用
f=lambda x:x.max()-x.min()
# def f(x):
# return Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
print(df.apply(f))#执行函数f[列(axis=0) 最大值－最小值]
print(df.apply(f,axis=1))#按照轴1执行
#applymap 和 map
_format=lambda x:'%.2f'%x
print(df.applymap(_format))#格式化每一个元素
print(df.e.map(_format))#格式化指定索引或列（相当于Series）中的元素
#排序和排位
#根据索引排序，对于DataFrame可以指定轴
obj=Series(range(4),index=['d', 'a', 'b', 'c'])
print(obj.sort_index())
df1=DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4),index=['three','one'],columns=list('dabc'))
print(df1.sort_index())
print(df1.sort_index(axis=1,ascending=False))#按列降序
#根据值排序
obj1=Series([4,7,-3,2])
print(obj.sort_values())
#DataFrame指定列排序
df2= DataFrame({'b':[4, 7, -3, 2], 'a':[0, 1, 0, 1]})
print(df2)
print(df2.sort_values(by='b'))
print(df2.sort_values(by=['a','b']))
#rank，求排名的平均位置(从1开始)
obj2 = Series([7, -5, 7, 4, 2, 0, 4])
print(obj2.rank(method='first'))#去第一次出现，不求平均值。
print(obj2.rank())#默认method='average'
print(obj2.rank(ascending=False,method='max'))#逆序，并取最大值。所以-5的rank是7
df3=DataFrame({'b':[4.3, 7, -3, 2],
'a':[0, 1, 0, 1],
'c':[-2, 5, 8, -2.5]})
print(df3.rank(axis=1))#按列排位
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#基本功能 重复索引
#对于重复索引，返回Series,对应单个值的索引则返回标量
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obj = Series(range(5), index = ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'])
print (obj.index.is_unique) # 判断是非有重复索引
print ( obj.a[:1])#若有重复索引则通过将该索引切片取值
df = DataFrame(np.random.randn(4, 3), index = ['a', 'a', 'b', 'b'])
print (df)
# # print (df.ix['b'].ix[0])
print (df.ix['b'].ix[0])
print (df.ix['b'].ix[1])
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#汇总和计算描述统计
# 常用方法选项
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axis 指定轴，DataFrame行用0，列用1
skipna 排除缺失值，默认值为True
level 如果轴是层次化索引（即MultiIndex），则根据level选取分组
count 非NA值的数量
describe 汇总
min,max
argmin,argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数）
idxmin,idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值
sum,mean,median,mad 总和，均值，中位数，平均绝对离差
var,std,skew,kurt,cumsum,cummin,cummax,cumprod 样本值的方差、标准差、偏度(三阶矩)、偏度(四阶矩)、累计和、累计最大值、累计最小值、累计积
diff 计算一阶差分
pct_change 计算百分数变化
NA值被自动排查，除非通过skipna选项
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#DataFrame csv文件读写以及pandas_datareader 的使用
import pandas_datareader.data as web
from pandas import Panel
import datetime
start=datetime.datetime(2017,7,25)
end=datetime.date.today()
# all_data={}
# #DataReader(name,data_source,start,end)
# # for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'MSFT', 'GOOG']:
# all_data['AAPL'] = web.DataReader('AAPL','iex',start,end)
# pdata=Panel(all_data)
# print(pdata)
# price = DataFrame({tic: data['close'] for tic, data in all_data.items()})#将从all_data中将股票名为tic 的data['close']按日期索引取出并转化成DataFrame结构
# volume = DataFrame({tic: data['volume'] for tic, data in all_data.items()})#******************
# # print('**********************')
# # print(price)
# price.to_csv('close.csv')
# returns = price.pct_change()
# print(returns.tail())
# print(returns.MSFT.corr(returns.IBM))
# print(returns.corr())
# print(returns.cov())
# print(returns.corrwith(returns.IBM))
# print(returns.corrwith(returns.volume))
# appl=web.DataReader('AAPL','iex',start,end)
# print(appl)
#
# data=all_data['AAPL']
# df=DataFrame({'open':data.open,'high':data.high,'low':data.low,'close':data.close,
#'volume':data.volume})
# print(df.index)
# print(df)
# df.to_csv('apple.csv')
name=['date','open','high','low','close','volume']
raw=pd.read_csv('apple.csv')
df2=raw.set_index(raw.date)
df3=df2.reindex(['open','high','low','close','volume'],axis=1,)
print(df3)
# print(raw.open-raw.close)
# print(raw)
# new_index=raw.ix['date',:]
# raw.set_axis(new_index,axis=1,inplace=True)
# print(s1-s2)
# print(df.index)
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如果报以下错误：
#from pandas.core.common import is_list_like
# ImportError: cannot import name 'is_list_like'
修改（点击Run信息框中的文件地址链接亦可）...set_packages/pandas_datareader/fred.py文件中的from pandas.core.common import
is_like_list
为from pandas.api.types import is_like_list【通常在文件第一行】
另外，data_source='yahoo' 会ImmediateDeprecationError，
data_source='google' 因谷歌在中国不可用也会报错
具体可看.../set_packages/pandas_datareader/data.py中的相关描述
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#唯一值以及成员资格
#is_in计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组
# unique 计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回
#value_counts 返回一个Serie，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列
#去重
obj = Series(['c', 'a', 'd', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'])
print (obj.unique())
print (obj.value_counts())
#判断元素存在
mask = obj.isin(['b', 'c'])
print (mask)
print (obj[mask]) #只打印元素b和c
data = DataFrame({'Qu1':[1, 3, 4, 3, 4],
'Qu2':[2, 3, 1, 2, 3],
'Qu3':[1, 5, 2, 4, 4]})
print (data)
print (data.apply(pd.value_counts).fillna(0))
print (data.apply(pd.value_counts, axis = 1).fillna(0))
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处理缺失数据
NA处理方法
dropna 根据各标签的值中是否存在缺少数据对轴
fillba 样本值的标准差
isnull 样本值的偏度（三阶矩）
notnull
NaN（Not a Number）表示浮点数和非浮点数组中的缺失数据
None也被当作NA处理
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string_data = Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
print(string_data.isnull())
string_data[0]=None
print(string_data.isnull())
print(string_data.dropna())
#'DataFrame对丢弃NA的处理'
from numpy import nan as NA
data = DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA],
[NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
print (data.dropna()) # 默认只要某行有NA就全部删除
print (data.dropna(how = 'all')) # 某行全部为NA才删除
data[4] = NA # 新增一列
print (data.dropna(axis = 1, how = 'all'))#某列全部为NA才删除
data = DataFrame(np.random.randn(7, 3))
data.ix[:4, 1] = NA#第0-4行的 1 列为NA
data.ix[:2, 2] = NA
print (data)
print (data.dropna(thresh = 2)) # 行大于等于2个非NA元素会被删除
#how参数控制行为，axis参数选择轴，thresh参数控制留下的数量
#填充缺失数据
# fillna
# inplace参数控制返回新对象还是就地更改
df = DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df.ix[:4, 1] = NA
df.ix[:2, 2] = NA
# print (df.fillna(0))
# df.fillna(0, inplace = True)
#'不同行列填充不同的值'
print(df.fillna({1:0.5,3:-1}))#指定某列填充某值，列不存在则该列不填充
#指定不同的填充方式method参数，limit参数
# 还可用统计数据填充
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层次化索引
使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象地说，它使你能以低纬度形式处理高维度数据
通过stack与unstack变换DataFrame
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#Series 的层次索引
data = Series(np.random.randn(10),
index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])
print(data)
print(data.index)
print(data.b)
print(data['b':'c'])
print(data.unstack())#转化成DataFrame结构
print(data.unstack().stack())#转化成Series结构,将变成多级索引
#DataFrame的层次索引
df = DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)),
index = [['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],
columns = [['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red', 'Green']])
print(df)
df.index.names=['key1','key2']
df.columns.names=['states','color']
print(df)
print(df.ix['a',1])#取索引a对应第一行
print(df.ix['a','Ohio'])#取索引a对应Ohio列
print(df.ix['a',2]['Colorado'])#取索引a对应第二行Colorado列的元素
print(df.ix['a',2]['Ohio']['Red'])#取索引a对应第二行Ohio列索引对应Red列的元素
#直接用MultiIndex创建层次索引结构
print (MultiIndex.from_arrays([['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Gree', 'Red', 'Green']],
names = ['state', 'color']))
#重新分级顺序
frame = DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)),
index = [['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],
columns = [['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red', 'Green']])
frame.index.names = ['key1', 'key2']
frame_swapped = frame.swaplevel('key1', 'key2')
print (frame_swapped)
print (frame_swapped.swaplevel(0, 1))#层级转换此代码意为将一级索引转换为二级索引
#'根据索引排序'
print (frame.sort_index(level='key2'))
print (frame.swaplevel(0, 1).sort_index(level=0))
#根据级别汇总统计
print(frame.sum(level='key2'))
#使用列生成层次索引
df6=DataFrame({'a':range(7),
'b':range(7,0,-1),
'c':['one','one','one','two','two','two','two'],
'd':[0,1,2,0,1,2,3],
})
print(df6)
print(df6.set_index(['c','d']))#将c，d作为行索引（二级索引）
print(df6.set_index(['c','d'],drop=False))#列依然保留
df7=df6.set_index(['c','d'])
print(df7.reset_index())#索引重置
#避免索引产生歧义使用整数索引（按序）.iloc[row,col]
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#面板（Pannel）数据
通过三维ndarray创建pannel对象
通过ix[]选取需要的数据
访问顺序：item->major->minor
通过stack展现面板数据
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