使用python在本地电脑上快速处理数据_Python

大数据一般是在“云”上玩的，但“云”都是要钱的，而且数据上上下下的也比较麻烦。所以，在本地电脑上快速处理数据的技能还是要的。

在比赛中学到的一个工具，本地可以在亿级别的数据上进行聚合等操作。内部的数据包括：
• Series：一维数组，每个元素有一个标签
• DataFrame：二维表格，可以看做Series的集合
• Panel：三维数据

数据的初始化

我们可以通过构造函数来初始化，从下面的代码中可以想象得到数据是样子：

									from pandas import Series, DataFrame

									s = Series(data=[1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

									df = DataFrame(

									  data=[

									    [1, 2, 3],

									    [4, 5, 6],

									    [7, 8, 9]

									  ],

									  index=['i1', 'i2', 'i3'],

									  columns=['c1', 'c2', 'c3']

									)

如果源数据是格式比较好的CSV（或者是自己加工生成的中间数据），可以直接读取：
df = pandas.read_csv("../volume.csv", header=0)

数据的更新

更新结构

在定义完成之后可以对行、列进行增减（增减数据、修改结构）：
• 增加列： • df.insert(3, 'new_column', [4, 7, 10])
• df['c4'] = [4, 7, 10]

• 删除列 • df.pop('c1')
• df = df.drop('c1', axis=1)

• 增加行：一般不要动态的增加行，据说新能不高 • df.loc['i4'] = [10, 11, 12]
• df.loc['i4'] = {'c1': 10, 'c2': 11, 'c3': 12}

• 删除行： • df = df.drop('i1', axis=0)

更新数据

我们可以精确修改单个位置的值：
• df['c1']['i1'] = 77
• df.ix[1, 2] = 66

合并数据

数据很多时候分布在不同的DataFrame中，要使用需要将他们进行合并，第一种方式是concat（基础方法）：

									import pandas as pd

									df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

									          'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],

									          'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],

									          'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},

									          index=[0, 1, 2, 3])

									df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],

									          'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],

									          'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],

									          'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},

									          index=[4, 5, 6, 7])

									result = pd.concat([df1, df2])

合并完的结果为：

									  A  B  C  D

									0 A0 B0 C0 D0

									1 A1 B1 C1 D1

									2 A2 B2 C2 D2

									3 A3 B3 C3 D3

									4 A4 B4 C4 D4

									5 A5 B5 C5 D5

									6 A6 B6 C6 D6

									7 A7 B7 C7 D7

其参数含义如下：
• objs ：合并的数据（Series、DataFrame）
• axis ：合并轴方向，行(0)、列(1)
• join ：关联类型（inner、outer）
• join_axes ：结果行，eg: pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[pd.Int64Index([1, 2, 3])])
• ignore_index ：是否忽略objs中传入的索引
• keys ：来自不同表的index，每个表一个（ignore_index=True时不管用）
• levels ：不同层次的索引
• names ：不同层次的索引的名字
• verify_integrity ：检查是否包含重复项（有一定的代价）
• copy ：是否赋值数据

另一个相对简化点的操作是append（简化版，好像没啥特别的）：
result = df1.append(df2)

接着来看重点方法merge（将两个表的数据进行融合）：

									import pandas as pd

									left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],

									           'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

									           'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

									right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],

									           'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],

									           'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

									result = pd.merge(left, right, on='key')

									print(result)

结果为（注意观察与concat不一样的地方）：

									  A  B key  C  D

									0 A0 B0 K0 C0 D0

									1 A1 B1 K1 C1 D1

									2 A2 B2 K2 C2 D2

									3 A3 B3 K3 C3 D3

方法的参数有：
• left、right ：将要进行关联的两个表
• how ：关联方式（left、right、inner、outer）
• on ：实现关联的列，不传应该是找相同列名
• left_on、right_on ：分别为left、right的关联列，在列名不同时使用
• left_index、right_index ：是否用索引来关联
• sort ：排序
• suffixes ：后缀
• copy ：是否复制数据

对应的简化版本为join方法：

									import pandas as pd

									left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

									           'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},

									          index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

									right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],

									           'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},

									           index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

									result = left.join(right)

									print(result)

输出为：

									   A  B  C  D

									K0 A0 B0 C0 D0

									K1 A1 B1 C1 D1

									K2 A2 B2 C2 D2

									K3 A3 B3 C3 D3

数据的查询和分析

基本查询

精确查看单个位置数据的方法：
• df['c1']['i1']
• df.loc['i1']['c1'] （先行后列）
• df.iloc[1] （下标操作）
• df.ix['i1'][1] 或 df.ix[0, 2] （随意使用下标或名称）

通过切片的操作批量取出数据：
• df.loc['i1':'i2', ['c1', 'c2']]
• df.iloc[1:3, [1, 2]]
• df.ix[1:3, 0:2]

查看某行或某列：
• 行： df.loc['i1']
• 列： df['c1']

分组

分组（GroupBy）是最最基本的一个分析手段，看个例子：

									import pandas as pd

									import numpy as np

									df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],

									          'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],

									          'C': np.random.randn(8),

									          'D': np.random.randn(8)})

									result = df.groupby(['A'])

									print(result.get_group('foo'))

其他分组形式：
• df.groupby('A')
• df.groupby(['A', 'B'])
• df.groupby(group_func, axis=1)
• df.groupby(level=0)
• df.groupby([pd.Grouper(level=0), 'A'])

可以对各组进行遍历：

									for name, group in result:

									  print(name)

									  print(group)

对分组的结果可以过滤：

df.groupby('A').B.filter(lambda x : len(x) > 1)

进一步对各个分组进行计算（结果太直观，就不写了）：
• df.groupby(['A', 'B']).sum()
• df.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index()
• df.groupby(['A', 'B']).aggregate(np.sum)
• df.groupby(['A', 'B']).agg(np.sum)
• df.groupby(['A', 'B']).agg([np.sum, np.mean])
• df.groupby(['A', 'B']).agg([np.sum, np.mean]).rename(columns={'sum': 's', 'mean': 'm'})
• df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': np.sum, 'D': np.mean})
• df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})

利用transform（类似的还有apply）可以对各个分组分别计算：

									import pandas as pd

									import numpy as np

									df = pd.DataFrame(data={

									  'A': [1, 1, 3],

									  'B': [4, 5, 6],

									  'C': [7, np.nan, 9]})

									print(df.groupby('A')['B'].transform(lambda x : x - x.mean()))

输出结果为：

									0  -0.5

									1  0.5

									2  0.0

									Name: B, dtype: float64

类似的，可以在分组上使用窗口函数：
• rolling
• resample
• expanding

条件过滤

用一些常用的构造方式，可以有类似SQL的开发效率��：
• tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5)
• tips[(tips['time'] == 'Dinner') & (tips['tip'] > 5.00)]
• tips[(tips['size'] >= 5) | (tips['total_bill'] > 45)]
• frame[frame['col2'].isnull()]
• frame[frame['col1'].notnull()]

最后，如果想图形化看在PyCharm里面需要搞个 plt.show() （其他的IDE并不清楚）。

numpy

比较早接触的numpy，总体上来看处理数据比自带类型方便些：
• np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
• np.array((5, 6, 7, 8))

主要集中在数组、矩阵的处理上！是很多工具的基础。