在我看來，對于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以幫助創(chuàng)建一個非常牢固的用于數(shù)據(jù)挖掘與分析的基礎(chǔ)。而Scipy（會在接下來的帖子中提及）當(dāng)然是另一個主要的也十分出色的科學(xué)計算庫，但是我認為前三者才是真正的Python科學(xué)計算的支柱。

所以，不需要太多精力，讓我們馬上開始Python科學(xué)計算系列的第三帖——Pandas。

導(dǎo)入Pandas

我們首先要導(dǎo)入我們的演出明星——Pandas。

Pandas的數(shù)據(jù)類型

Pandas基于兩種數(shù)據(jù)類型：series與dataframe。

一個series是一個一維的數(shù)據(jù)類型，其中每一個元素都有一個標(biāo)簽。如果你閱讀過這個系列的關(guān)于Numpy的文章，你就可以發(fā)現(xiàn)series類似于Numpy中元素帶標(biāo)簽的數(shù)組。其中，標(biāo)簽可以是數(shù)字或者字符串。

一個dataframe是一個二維的表結(jié)構(gòu)。Pandas的dataframe可以存儲許多種不同的數(shù)據(jù)類型，并且每一個坐標(biāo)軸都有自己的標(biāo)簽。你可以把它想象成一個series的字典項。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pandas

在我們開始挖掘與分析之前，我們首先需要導(dǎo)入能夠處理的數(shù)據(jù)。幸好，Pandas在這一點要比Numpy更方便。

在這里我推薦你使用自己所感興趣的數(shù)據(jù)集來使用。你的或其他國家的政府網(wǎng)站上會有一些好的數(shù)據(jù)源。例如，你可以搜索英國政府?dāng)?shù)據(jù)或美國政府?dāng)?shù)據(jù)來獲取數(shù)據(jù)源。當(dāng)然，Kaggle是另一個好用的數(shù)據(jù)源。

在此，我將采用英國政府?dāng)?shù)據(jù)中關(guān)于降雨量數(shù)據(jù)，因為他們十分易于下載。此外，我還下載了一些日本降雨量的數(shù)據(jù)來使用。

將你的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好以進行挖掘和分析

現(xiàn)在我們已經(jīng)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入了Pandas。在我們開始深入探究這些數(shù)據(jù)之前，我們一定迫切地想大致瀏覽一下它們，并從中獲得一些有用信息，幫助我們確立探究的方向。

想要快速查看前x行數(shù)據(jù)：

你將獲得一個類似下圖一樣的表：

你將獲得類似下圖的表

你將獲得同之前一樣的數(shù)據(jù)，但是列名已經(jīng)變了：

此外，你可能需要知道你數(shù)據(jù)的一些基本的統(tǒng)計信息。Pandas讓這件事變得非常簡單。

過濾

當(dāng)你查看你的數(shù)據(jù)集時，你可能希望獲得一個特殊的樣本數(shù)據(jù)。例如，如果你有一個關(guān)于工作滿意度的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，你可能想要獲得所有在同一行業(yè)或同一年齡段的人的數(shù)據(jù)。

Pandas為我們提供了多種方法來過濾我們的數(shù)據(jù)并提取出我們想要的信息。有時候你想要提取一整列。可以直接使用列標(biāo)簽，非常容易。

還記得我所說的命名列標(biāo)簽的注意事項嗎？不使用空格和橫線等可以讓我們以訪問類屬性相同的方法來訪問列，即使用點運算符。

如果你讀過這一系列中Numpy那一篇帖子，你可能會記得一項技術(shù)叫做‘boolean masking’,即我們可以在數(shù)組上運行一個條件語句來獲得對應(yīng)的布爾值數(shù)組。好，我們也可以在Pandas中做同樣的事。

我們也可以使用這些條件表達式來過濾一個已知的dataframe。

值得注意的是，由于操作符優(yōu)先級的問題，在這里你不可以使用關(guān)鍵字‘a(chǎn)nd’，而只能使用’&’與括號

索引

前幾部分為我們展示了如何通過列操作來獲得數(shù)據(jù)。實際上，Pandas同樣有標(biāo)簽化的行操作。這些行標(biāo)簽可以是數(shù)字或是其他標(biāo)簽。獲取行數(shù)據(jù)的方法也取決于這些標(biāo)簽的類型。

如果你的行有數(shù)字索引，你可以使用iloc引用他們：

可能在你的數(shù)據(jù)集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用這些年份或年代來索引某些行。這樣，我們可以設(shè)置一個（或多個）新的索引。

ix是另一個常用的引用一行的方法。那么，如果loc是字符串標(biāo)簽的索引方法，iloc是數(shù)字標(biāo)簽的索引方法，那什么是ix呢？事實上，ix是一個字符串標(biāo)簽的索引方法，但是它同樣支持數(shù)字標(biāo)簽索引作為它的備選。

既然ix可以完成loc和iloc二者的工作，為什么還需要它們呢?最主要的原因是ix有一些輕微的不可預(yù)測性。還記得我說數(shù)字標(biāo)簽索引是ix的備選嗎？數(shù)字標(biāo)簽可能會讓ix做出一些奇怪的事情，例如將一個數(shù)字解釋成一個位置。而loc和iloc則為你帶來了安全的、可預(yù)測的、內(nèi)心的寧靜。然而必須指出的是，ix要比loc和iloc更快。

通常我們都希望索引是整齊有序地。我們可以在Pandas中通過調(diào)用sort_index來對dataframe實現(xiàn)排序。

對數(shù)據(jù)集應(yīng)用函數(shù)

有時候你會想以某些方式改變或是操作你數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)。例如，如果你有一列年份的數(shù)據(jù)而你希望創(chuàng)建一個新的列顯示這些年份所對應(yīng)的年代。Pandas對此給出了兩個非常有用的函數(shù)，apply和applymap。

操作一個數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)

另一件經(jīng)常會對dataframe所做的操作是為了讓它們呈現(xiàn)出一種更便于使用的形式而對它們進行的重構(gòu)。

首先，groupby：

合并數(shù)據(jù)集

有時候你有兩個單獨的數(shù)據(jù)集，它們直接互相關(guān)聯(lián)，而你想要比較它們的差異或者合并它們。沒問題，Pandas可以很容易實現(xiàn)：

如下你可以看到，兩個數(shù)據(jù)集在年份這一類上已經(jīng)合并了。rain_jpn數(shù)據(jù)集僅僅包含年份以及降雨量。當(dāng)我們以年份這一列進行合并時，僅僅’jpn_rainfall’這一列和我們UK雨量數(shù)據(jù)集的對應(yīng)列進行了合并。

采用Pandas快速繪制圖表

Matplotlib很好用，但是想要畫出一個中途下降的圖表還是需要費一番功夫的。而有的時候你僅僅想要快速畫出一個數(shù)據(jù)的大致走勢來幫助你發(fā)掘搞清這些數(shù)據(jù)的意義。Pandas提供了plot函數(shù)滿足你的需求：

存儲你的數(shù)據(jù)集

在清理、重構(gòu)以及挖掘完你的數(shù)據(jù)后，你通常會剩下一些非常重要有用的東西。你不僅應(yīng)當(dāng)保留下你的原始數(shù)據(jù)，也同樣需要保存下你最新處理過的數(shù)據(jù)集。

上述代碼會將你的數(shù)據(jù)存入一個csv文件以備下次使用。

到此為止，我們簡單介紹了Pandas。正如我之前說的，Pandas是非常好用的庫，而我們僅僅是接觸了一點皮毛。但是我希望通過我的介紹，你可以開始進行真正的數(shù)據(jù)清理與挖掘工作了。

像往常一樣，我非常希望你能盡快開始嘗試Pandas。找一兩個你喜歡的數(shù)據(jù)集，開一瓶啤酒，坐下來，然后開始探索你的數(shù)據(jù)吧。這確實是唯一的熟悉Pandas以及其他這一系列文章中提到的庫的方式。再加上你永遠不知道的，你會找到一些你感興趣的東西的。