介紹

是什么

pandas是一個強大的Python數據分析的工具包，它是基于NumPy構建的。

關于NumPy，參考這里。

主要功能

具備對齊功能的數據結構DataFrame、Series

集成時間序列功能

提供豐富的數學運算和操作

靈活處理缺失數據

安裝

pip install pandas

引用

import pandas as pd

Series

Series是一種類似于一維數組的對象，由一組數據和一組與之相關的數據標簽（索引）組成。

Series比較像列表（數組）和字典的結合體，有序，同時支持索引和鍵。

創(chuàng)建

# 默認創(chuàng)建 sr = pd.Series([1,5,-6,9]) """ 默認生成整數索引 0 1 1 5 2 -6 3 9 dtype: int64 """# 指定標簽創(chuàng)建 pd.Series([1,5,-6,9], index=['a', 'b', 'c', 'd']) """ a 1 b 5 c -6 d 9 dtype: int64 """# 以字典方式創(chuàng)建 pd.Series({'a':1, 'b':2}) """ a 1 b 2 dtype: int64 """# 取值數組和索引數組：values屬性和index屬性 sr = pd.Series([1,5,-6,9]) sr.index sr.values """ RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) array([ 1, 5, -6, 9], dtype=int64) """sr = pd.Series([1,5,-6,9], index=['a', 'b', 'c', 'd']) sr.index sr.values """ 說明，字符串是object Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') array([ 1, 5, -6, 9], dtype=int64) """

特性

Series支持NumPy模塊的特性（下標）

從ndarray創(chuàng)建Series：Series(arr)

a = np.array([1,2,3,4]) sr = pd.Series(a, index=['a','b','c','d']) """ a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int32 """

?

與標量運算：sr*2

sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) sr * 2 """ a 2 b 4 c 6 d 8 dtype: int32 """

?

兩個Series運算：sr1+sr2

sr1 = pd.Series([1,2,3,4]) sr2 = pd.Series([3,1,3,4]) sr1 + sr2 """ 0 4 1 3 2 6 3 8 dtype: int64 """

?

索引：sr[0], sr[[1,2,4]]

sr = pd.Series([1,5,-6,9,8], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])sr[0] # 1 簡單索引 sr[[1,2,4]] # 花式索引 """ b 5 c -6 e 8 dtype: int64 """

?

切片：sr[0:2]（切片依然是視圖形式），顧頭不顧尾

sr = pd.Series([1,5,-6,9,8], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) sr[0:2] """ a 1 b 5 dtype: int64 """

?

通用函數：np.abs(sr) ，參考num.py

布爾值過濾：sr[sr>0]

統(tǒng)計函數：mean() sum() cumsum()

# cumsum() 返回前綴和sr = pd.Series([1,2,3,4,5]) sr.cumsum() """ 0 1 1 3 2 6 3 10 4 15 dtype: int64 """

?

Series支持字典的特性（標簽）

從字典創(chuàng)建Series：Series(dic),

in運算：’a’ in sr、for x in sr

sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) 'a' in sr # True sr.get('a') # 1 # 注意，不同與python的字典類型，循環(huán)Series對象，結果就是值，而不是鍵for i in sr:print(i) """ 1 2 3 4 """

?

鍵索引：sr[‘a’], sr[[‘a’, ‘b’, ‘d’]]

sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) sr['a'] # 1# 花式索引sr[['a','b','d']] """ a 1 b 2 d 4 dtype: int64 """

?

鍵切片：sr[‘a’:’c’]，顧頭顧尾

sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) sr['a':'c'] """ 等同于sr[0:3]，只不過通過標簽索切片，顧頭顧尾: a 1 b 2 c 3 dtype: int64 """

?

其他函數：get(‘a’, default=0)等

sr = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) sr.get('f', default=0) # 0

?

整數索引

Series對象的索引既可以是標簽，又可以是整數。

特別注意：如果索引是整數類型，則根據整數進行數據操作時總是面向標簽的！(即如果索引即可以解釋成下標，有可以是標簽時，以標簽解釋)

解決方案：sr.loc() 以標簽解釋； sr.iloc() 以下標解釋

import pandas as pd import numpy as npsr = pd.Series(np.random.uniform(1,10,5)) """ 0 2.699248 1 7.649924 2 5.232440 3 6.690911 4 5.734944 dtype: float64 """ sr[-1] # 報錯，KeyError: -1 因為默認以標簽解釋，而-1這個標簽不存在sr.iloc[-1] # 5.734944 （因為是隨機數，這里值是隨機的） sr.loc[-1] # KeyError: 'the label [-1] is not in the [index]'

Series數據對齊

Series對象運算時，會按索引進行對齊然后計算。如果存在不同的索引，則結果的索引是兩個操作數索引的并集

# 索引都存在時,按標簽對齊 sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d']) sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',]) sr1+sr2 """ a 33 c 32 d 45 dtype: int64 """#存在不同的索引時，缺失值返回NaN sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) sr1+sr3 """ a 33.0 b NaN # 缺失值 c 32.0 d 45.0 dtype: float64 """# 如何在兩個Series對象進行算術運算時將缺失值設為0？ # 使用函數（add, sub, div, mul），而不是運算符，指定fill_value參數 sr1.add(sr3, fill_value=0) """ a 33.0 b 14.0 # 缺失值賦值0，使不影響運算結果 c 32.0 d 45.0 dtype: float64 """

Series缺失數據

缺失數據：

使用NaN（Not a Number）來表示缺失數據。其值等于np.nan。內置的None值也會被當做NaN處理。

處理缺失數據的相關方法：

isnull() 返回布爾數組，缺失值對應為True；等同于NumPy中的isnan()

notnull() 返回布爾數組，缺失值對應為False

dropna() 過濾掉值為NaN的行

fillna() 填充缺失數據

import pandas as pd import numpy as npsr = pd.Series([33, np.nan, 32, np.nan], index=['a','b','c','d']) sr.notnull() """ a True b False c True d False dtype: bool """# 布爾過濾 sr[sr.notnull()] """ a 33.0 c 32.0 dtype: float64 """# 效果等價于布爾過濾 sr.dropna() """ a 33.0 c 32.0 dtype: float64 """# 填充(這里用平均值填充，注意，mean()函數在計算平均值是會自動過濾掉NaN) sr.fillna(sr.mean()) """ a 33.0 b 32.5 c 32.0 d 32.5 dtype: float64 """

DataFrame

DataFrame是一個表格型的數據結構（二維數據結構），含有一組有序的列。DataFrame可以被看做是由Series組成的字典，并且共用一個索引。

創(chuàng)建

# 通過字典的方式創(chuàng)建，key相當于列名（也可以理解為數據庫的字段），自動創(chuàng)建整數索引。 pd.DataFrame({'one': [1,2,3,4,], 'two': [4,3,2,1]}) """one two 0 1 4 1 2 3 2 3 2 3 4 1 """# 通過字典和Series對象創(chuàng)建: 取Series對象中標簽的并集作為索引，缺失值為NaN pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) """one two a 1.0 2 b 2.0 1 c 3.0 3 d NaN 4 """

DataFrame的類似與數據庫中的表，我們一般很少手動創(chuàng)建DataFrame，而是從文件中讀取，這個后面會寫到。

csv文件的讀取和寫入：

df = pd.read_csv(‘601318.csv’)

df.to_csv()

常用屬性及方法

T 轉置

index 獲取索引

columns 獲取列索引

values 獲取值數組

df = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) """one two a 1.0 2 b 2.0 1 c 3.0 3 d NaN 4 """# 轉置 df.T """a b c d one 1.0 2.0 3.0 NaN two 2.0 1.0 3.0 4.0 """# 獲取索引 df.index """ Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') """# 獲取列索引 df.columns """ Index(['one', 'two'], dtype='object') """# 獲取值數組 df.values """ array([[ 1., 2.],[ 2., 1.],[ 3., 3.],[ nan, 4.]]) """

索引和切片

df = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([5,4,7,2],index=['b','a','c','d']),'three':pd.Series([6,8,3,9], index=['a','b','c','d'])}) """one three two a 1.0 6 4 b 2.0 8 5 c 3.0 3 7 d NaN 9 2 """######## 位置索引 iloc ################################# 取一維數據（Series對象）,按行取 df.iloc[3] # iloc下標索引 """ one NaN three 9.0 two 2.0 Name: d, dtype: float64 """# 取某個值 df.iloc[3,1] # 9 3行1列# 切某個區(qū)域；逗號左邊是行，右邊是列 df.iloc[0:3,1:] """three two a 6 4 b 8 5 c 3 7 """# 花式索引 df.iloc[[0,3],[0,2]] """one two a 1.0 4 d NaN 2 """####### 標簽索引 先列后行 ############################# 取一維數據（Series對象）,按列取 df['one'] """ a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 """# 取某個值, 按標簽，先列后行 df['two']['a'] # 4 two列a行# 注意：先行后列時，千萬不要連用兩個中括號, 除非指定loc df['b']['two'] # 報錯 KeyError: 'b' df.loc['b']['two'] # 5###### 布爾索引 ###################################df[df['one']>1] """one three two b 2.0 8 5 c 3.0 3 7 """# isin([]) 判斷在不在 df[df['two'].isin([2,4])] """one three two a 1.0 6 4 d NaN 9 2 """# 不符合條件全部設置缺失值 df[df>6] """one three two a NaN NaN NaN b NaN 8.0 NaN c NaN NaN 7.0 d NaN 9.0 NaN """""" 總結： 通過位置取值時，加iloc指定 通過標簽取值時，先列后行；如果要先行后列，加loc指定 （因為DateFrame類似于數據庫中的表，因此通過列（字段）取值顯然更有意義） """

數據對齊與缺失數據

DataFrame對象在運算時，同樣會進行數據對齊，結果的行索引與列索引分別為兩個對象的行索引與列索引的并集。

DataFrame處理缺失數據的方法：

isnull()

notnull()

dropna(axis=0, how=’any’,…)

• axis=0 行軸（默認值）， axis=1 列軸
• how=’any’ 指定軸中只要有一個nan，就刪掉；how=’all’ 指定軸全是nan,才刪掉

fillna()

import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([3,2,np.nan],index=['a','b','c'])}) """one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 NaN """df.dropna(how='any') """one two a 1 3.0 b 2 2.0 """df.dropna(how='all') """one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 NaN """df.dropna(axis=1, how='any') """one a 1 b 2 c 3 """df.fillna(0) """one two a 1 3.0 b 2 2.0 c 3 0.0 """

其他常用方法（Series和DataFrame）

mean(axis=0, skipna=True) 平均值

• axis=0 取列平均值（默認），axis=1 取行平均值
• skpna默認True, False沒意義，只要有NaN, 平均值值為NaN

sum(axis=0)

sort_index(axis, …, ascending=True) 按行或列索引排序

sort_values(by=column, axis=0, ascending=True) 按值排序

• by指定列（必須參數，且必須是列），ascending=False 倒序

apply(func, axis=0) 將自定義函數應用在各行或者各列上,func可返回標量或者Series

applymap(func) 將函數應用在DataFrame各個元素上

map(func) 將函數應用在Series各個元素上

NumPy的通用函數在Pandas中同樣適用

層次化索引

層次化索引是Pandas的一項重要功能，它使我們能夠在一個軸上擁有多個索引級別。

pd.Series(np.random.rand(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],[1,2,3,1,2,3,1,2,3]]) """ a 1 0.8695982 0.4110183 0.489448 b 1 0.8051592 0.2025903 0.926205 c 1 0.7798332 0.8603883 0.906701 dtype: float64 """

從文件讀取與寫入

讀文件

讀取文件：從文件名、URL、文件對象中加載數據

read_csv 默認分隔符為逗號

read_table默認分隔符為\t

read_excel讀取excel文件

更多格式，通過在ipython中輸入pd.read_*? 查看
讀取文件函數主要參數：

sep 指定分隔符，可用正則表達式如’\s+’

header=None 指定文件無列名，默認列名失效

names 指定列名 原文件無列名時，可通過這種方式指定，比如： names=[‘username’, ‘phone’, ‘email’]

index_col 指定某列作為索引 比如 index_col = 0 指定0列為索引

skip_row 指定跳過某些行

na_values 指定某些字符串表示缺失值，比如 na_values=[‘None’, ‘null’] 將這些字符串作為NaN

parse_dates 指定某些列是否被解析為日期，布爾值或列表

實例參看本文最后。

寫文件

寫入到文件：

to_csv

主要參數：

sep 指定分隔符，

na_rep 指定缺失值轉換的字符串，默認為空字符串

header=False 不輸出列名一行

index=False 不輸出行索引一列

其它文件類型：

json, XML, HTML, 數據庫

pandas轉換為二進制文件格式（pickle）:

save

load

時間對象

時間序列類型：

時間戳：特定時刻

固定時期：如2017年7月

時間間隔：起始時間-結束時間

import datetimea = datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0) b = datetime.datetime(2021, 3, 1, 0, 0) c = b - a # datetime.timedelta(7364) 時間間隔對象 c.days # 7364

python標準庫：datetime ：

date time datetime timedelta

strftime() format, 對象變?yōu)樽址?/li>

strptime() parse 把字符串變?yōu)閷ο?/li>

第三方包：dateutil：

pandas自帶這個包，更易用，不用指定格式，常見英文日期格式都支持：dateutil.parser.parse()

import dateutildateutil.parser.parse('2001-01-01') # datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0) 解析為日期對象dateutil.parser.parse('2001-01-01 09:30:00') # datetime.datetime(2001, 1, 1, 9, 30)dateutil.parser.parse('200/01/01') # datetime.datetime(200, 1, 1, 0, 0)

時間對象處理

產生時間對象數組：date_range

start 開始時間

end 結束時間

periods 時間長度

freq 時間頻率

• 默認為’D(ay)’，可選H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…

# 產生時間范圍對象；B表示工作日，自動略過周末 pd.date_range('2017-07-015', '2017-07-30', freq='B') """ DatetimeIndex(['2017-07-17', '2017-07-18', '2017-07-19', '2017-07-20','2017-07-21', '2017-07-24', '2017-07-25', '2017-07-26','2017-07-27', '2017-07-28'],dtype='datetime64[ns]', freq='B') """# 產生時間范圍對象；SM表示半月間隔 pd.date_range('2017-05-01', '2017-07-01', freq='SM') """ DatetimeIndex(['2017-05-15', '2017-05-31', '2017-06-15', '2017-06-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='SM-15') """

時間序列

概念

時間序列就是以時間對象為索引的Series或DataFrame。

datetime對象作為索引時是存儲在DatetimeIndex對象中的。

功能

傳入“年”或“年月”作為切片方式

傳入日期范圍作為切片方式

比如：拿到一份股票的歷史數據601318.csv，讀入進行處理

# index_col='date' 指定date列為索引列（否則無法通過日期范圍切片） # parse_dates=['date'], 將date列解析為時間對象 df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date', parse_dates=['date'], na_values=['None'])# 根據時間范圍切片 df['2013-11':'2014']

練習

選出601318.csv中所有陽線的日期

df = pd.read_csv('601318.csv',index_col='date', # 日期列作為索引parse_dates=['date'],na_values=['None']) df[df['close'] > df['open']].index # 篩選出收盤價大于開盤價的行，然后取日期索引 """ DatetimeIndex(['2007-03-06', '2007-03-07', '2007-03-13', '2007-03-14','2007-03-16', '2007-03-26', '2007-03-27', '2007-03-28',...'2017-07-19', '2017-07-20', '2017-07-24', '2017-07-27','2017-07-31', '2017-08-01'],dtype='datetime64[ns]', name='date', length=1228, freq=None) """# 結果還以通過.values 轉為數組，或者.tolist() 轉為列表

?

新增兩列，存5日均線和30日均線

df['ma5'] = np.nan # 初始化為NaN df['ma10'] = np.nanfor i in range(4, len(df)):df.loc[df.index[i], 'ma5'] = df['close'][i-4:i+1].mean() # 取收盤價那一列前4天到當天的均值，賦給當天ma5for i in range(10, len(df)):df.loc[df.index[i], 'ma10'] = df['close'][i-9:i+1].mean()

?

選出所有金叉日期和死叉日期

?

golden_cross = [] death_cross = []sr = df['ma10'] >= df['ma5']""" ... 2017-07-03 False 2017-07-04 True 2017-07-05 True 2017-07-06 False 2017-07-07 False 2017-07-10 False ... T --> F : 金叉 F --> T : 死叉 """for i in range(1, len(sr)):if sr.iloc[i] == True and sr.iloc[i-1] == False:death_cross.append(sr.index[i])if sr.iloc[i] == False and sr.iloc[i-1] == True:golden_cross.append(sr.index[i])

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas 基本使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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