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这篇文章主要介绍了python之Numpy与pandas怎么应用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python之Numpy与Pandas怎么应用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。1 Numpy
这篇文章主要介绍了python之Numpy与pandas怎么应用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python之Numpy与Pandas怎么应用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C++/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 1-2 为什么选择Numpy
对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接编写原生python代码的优点有:
代码更简洁:
Numpy直接以数组、矩阵为粒度计算并且支撑大量的数学函数,而Python需要用for循环从底层实现
性能更高效:
Numpy的数组存储效率和输入输出计算性能,比Python使用List或者嵌套List好很多
注意:Numpy的数据存储和Python原生的List是不一样的
加上Numpy的大部分代码都是C语言实现的,这是Numpy比纯Python代码高效的原因
相关学习、代码如下:须提前安装好Numpy、pandas和matplotlib
Numpy终端安装命令:pip install numpy
Pandas终端安装命令:pip install pandas
Matplotlib终端安装过命令:pip install matplotlib
# @Software : PyCharm# Numpy是Python各种数据科学类库的基础库# 比如:Pandas,Scipy,Scikit_Learn等# Numpy应用:'''NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(api)。'''# 安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具:# pip3 install --user numpy scipy matplotlib# --user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。# 默认情况使用国外线路,国外太慢,我们使用清华的镜像就可以:# pip install numpy scipy matplotlib -i.csv https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 这种pip安装是一种最简单、最轻量级的方法,当然,这里的前提是有Python包管理器# 如若不行,可以安装Anaconda【目前应用较广泛】,这是一个开源的Python发行版# 安装Anaconda地址:Https://www.anaconda.com/# 安装验证# 测试是否安装成功from numpy import * # 导入 numpy 库print(eye(4)) # 生成对角矩阵# 查看版本:import numpy as npprint(np.__version__)# 实现2个数组的加法:# 1-原生Python实现def Py_sum(n): a = [i**2 for i in range(n)] b = [i**3 for i in range(n)] # 创建一个空列表,便于后续存储 ab_sum = [] for i in range(n): # 将a、b中对应的元素相加 ab_sum.append(a[i]+b[i]) return ab_sum# 调用实现函数print(Py_sum(10))# 2-Numpy实现:def np_sum(n): c = np.arange(n) ** 2 d = np.arange(n) ** 3 return c+dprint(np_sum(10))# 易看出使用Numpy代码简洁且运行效率快# 测试1000,10W,以及100W的运行时间# 做绘图对比:import pandas as pd# 输入数据py_times = [1.72*1000, 202*1000, 1.92*1000]np_times = [18.8, 14.9*1000, 17.8*10000]# 创建Pandas的DataFrame类型数据ch_lxw = pd.DataFrame({ 'py_times': py_times, 'np_times': np_times # 可加逗号})print(ch_lxw)
import matplotlib.pyplot as plt# 线性图print(ch_lxw.plot())# 柱状图print(ch_lxw.plot.bar())# 简易箱线图print(ch_lxw.boxplot)plt.show()
线性图运行效果如下:
柱状图运行效果如下:
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组,其中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 对象采用了数组的索引机制,将数组中的每个元素映射到内存块上,并且按照一定的布局对内存块进行排序(行或列)
ndarray 内部由以下内容组成:
一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针;
数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子;
一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组;
一个跨度元组(stride),其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。
相关学习、代码如下:
'''创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可:numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)参数说明:名称描述object表示数组或嵌套的数列dtype表示数组元素的数据类型,可选copy表示对象是否需要复制,可选order创建数组的样式,C为行方向,F为列方向,A为任意方向(默认)subok默认返回一个与基类类型一致的数组ndmin指定生成数组的最小维度'''# ndarray 对象由计算机内存的连续一维部分组成,并结合索引模式,将每个元素映射到内存块中的一个位置。# 内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格,即前述的F样式)来保存元素# 学好Numpy,便于后期对Pandas的数据处理# 1:一维import numpy as nplxw = np.array([5, 2, 0])print(lxw)print()# 2: 多于一个维度import numpy as nplxw2 = np.array([[1, 5, 9], [5, 2, 0]])print(lxw2)print()# 3: 最小维度import numpy as nplxw3 = np.array([5, 2, 0, 1, 3, 1, 4], ndmin=2) # ndmin: 指定生成数组的最小维度print(lxw3)print()# 4: dtype参数import numpy as nplxw4 = np.array([3, 3, 4, 4], dtype=complex) # dtype: 数组元素的数据类型[complex 复数】print(lxw4)
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型.
常用 NumPy 基本类型:
名称 描述
bool_ :【布尔型数据类型(True 或者 False)】
int_ : 【默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)】
intc :【与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64】
intp :【用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)】
int8 :【字节(-128 to 127)】
int16 :【整数(-32768 to 32767)】
int32 :【整数(-2147483648 to 2147483647)】
int64 :【整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)】
uint8 :【无符号整数(0 to 255)】
uint16 :【无符号整数(0 to 65535)】
uint32 :【无符号整数(0 to 4294967295)】
uint64 :【无符号整数(0 to 18446744073709551615)】
float_ float64 :【类型的简写】
float16 :【半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位】
float32 :【单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位】
float64 :【双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位】
complex_ complex128: 【类型的简写,即 128 位复数】
complex64 :【复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)】
complex128 :【复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)】
相关学习、代码如下:
'''# numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。'''# Numpy 类型对象:'''dtype 对象是使用以下语法构造的:numpy.dtype(object, align, copy)object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体。copy - 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用'''# 1: 使用标量类型import numpy as nplxw = np.dtype(np.int32)print(lxw)print()# 2: int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替import numpy as nplxw2 = np.dtype('i8') # int64print(lxw2)print()# 3: 字节顺序标注import numpy as nplxw3 = np.dtype('<i4') # int32print(lxw3)print()# 4: 首先创建结构化数据类型import numpy as nplxw4 = np.dtype([('age', np.int8)]) # i1print(lxw4)print()# 5: 将数据类型应用于 ndarray 对象import numpy as nplxw5 = np.dtype([('age', np.int32)])a = np.array([(10,), (20,), (30,)], dtype=lxw5)print(a)print()# 6: 类型字段名可以用于存取实际的 age 列import numpy as nplxw6 = np.dtype([('age', np.int64)])a = np.array([(10,), (20,), (30,)], dtype=lxw6)print(a['age'])print()# 7: 定义一个结构化数据类型 student,包含字符串字段 name,整数字段 age,及浮点字段 marks,并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象import numpy as npstudent = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i2'), ('marks', 'f4')])print(student) # 运行结果:[('name', 'S20'), ('age', '<i2'), ('marks', '<f4')]print()# 8:import numpy as npstudent2 = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])lxw = np.array([('lxw', 21, 52), ('cw', 22, 58)], dtype=student2)print(lxw) # 运行结果:[(b'lxw', 21, 52.) (b'cw', 22, 58.)]# 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:'''字符对应类型b布尔型i.csv(有符号) 整型u无符号整型 integerf浮点型c复数浮点型mtimedelta(时间间隔)Mdatetime(日期时间)O(Python) 对象S, a(byte-)字符串UUnicodeV原始数据 (void)'''
在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。
比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。
相关代码学习、如下:
# NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有:'''属性 说明ndarray.ndim秩,即轴的数量或维度的数量ndarray.shape数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列ndarray.size数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值ndarray.dtypendarray 对象的元素类型ndarray.itemsizendarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位ndarray.flagsndarray 对象的内存信息ndarray.realndarray元素的实部ndarray.imagndarray 元素的虚部ndarray.data包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。'''# ndarray.ndim# ndarray.ndim 用于返回数组的维数,等于秩。import numpy as nplxw = np.arange(36)print(lxw.ndim) # a 现只有一个维度# 现调整其大小a = lxw.reshape(2, 6, 3) # 现在拥有三个维度print(a.ndim)print()# ndarray.shape# ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。# ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。import numpy as nplxw2 = np.array([[169, 175, 165], [52, 55, 50]])print(lxw2.shape) # shape: 数组的维度print()# 调整数组大小:import numpy as nplxw3 = np.array([[123, 234, 345], [456, 567, 789]])lxw3.shape = (3, 2)print(lxw3)print()# NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小:import numpy as nplxw4 = np.array([[23, 543, 65], [32, 54, 76]])c = lxw4.reshape(2, 3) # reshape: 调整数组大小print(c)print()# ndarray.itemsize# ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。# 例如,一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,# 每个字节长度为 8,所以 64/8,占用 8 个字节),又如,一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4(32/8)import numpy as np# 数组的 dtype 为 int8(一个字节)x = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int8)print(x.itemsize)# 数组的dtypy现在为float64(八个字节)y = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float64)print(y.itemsize) # itemsize: 占用字节个数# 拓展:# 整体转化为整数型print(np.array([3.5, 6.6, 8.9], dtype=int))# 设置copy参数,默认为Truea = np.array([2, 5, 6, 8, 9])b = np.array(a) # 复制aprint(b) # 控制台打印bprint(f'a: {id(a)}, b: {id(b)}') # 可打印出a和b的内存地址print('='*20)# 类似于列表的引用赋值b = aprint(f'a: {id(a)}, b: {id(b)}')# 创建一个矩阵lxw5 = np.mat([1, 2, 3, 4, 5])print(type(lxw5)) # 矩阵类型: <class 'numpy.matrix'># 复制出副本,并保持原类型yy = np.array(lxw5, subok=True)print(type(yy))# 只复制副本,不管其类型by = np.array(lxw5, subok=False) # False: 使用数组的数据类型print(type(by))print(id(yy), id(by))print('='*20)# 使用数组的copy()方法:c = np.array([2, 5, 6, 2])cp = c.copy()print(id(c), id(cp))print()# ndarray.flags'''ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息,包含以下属性:属性描述C_CONTIGUOUS (C)数据是在一个单一的C风格的连续段中F_CONTIGUOUS (F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入,将该值设置为 False,则数据为只读ALIGNED (A)数据和所有元素都适当地对齐到硬件上UPDATEIFCOPY (U)这个数组是其它数组的一个副本,当这个数组被释放时,原数组的内容将被更新'''import numpy as nplxw4 = np.array([1, 3, 5, 6, 7])print(lxw4.flags) # flags: 其内存信息
当然,做这些的前提是首先把文件准备好
文件准备:
文件太长,故只截取了部分,当然,此文件可自行弄类似的也可以!
在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创造新的数据列,然后再进一步分析
直接赋值
df.apply()方法
df.assign()方法
按条件进行分组分别赋值
# 1:import pandas as pd# 读取数据lxw = pd.read_csv('sites.csv')# print(lxw.head())df = pd.DataFrame(lxw)# print(df)df['lrl'] = df['lrl'].map(lambda x: x.rstrip('%'))# print(df)df.loc[:, 'jf'] = df['yye'] - df['sku_cost_prc']# 返回的是Series# print(df.head())# 2:def get_cha(n): if n['yye'] > 5: return '高价' elif n['yye'] < 2: return '低价' else: return '正常价'df.loc[:, 'yye_type'] = df.apply(get_cha, axis=1)# print(df.head())print(df['yye_type'].value_counts())# 3:# 可同时添加多个新列print(df.assign( yye_bh=lambda x: x['yye']*2-3, sl_zj=lambda x: x['sku_cnt']*6).head(10))# 4:# 按条件先选择数据,然后对这部分数据赋值新列# 先创建空列df['zyye_type'] = ''df.loc[df['yye'] - df['sku_cnt']>8, 'zyye_type'] = '高'df.loc[df['yye'] - df['sku_cnt'] <= 8, 'zyye_type'] = '低'print(df.head())
下面分别是每个小问对应运行效果:
# Pandas数据统计函数'''1-汇总类统计2-唯一去重和按值计数3-相关系数和协方差'''import pandas as pdlxw = pd.read_csv('nba.csv')# print(lxw.head(3))# 1:# 一下子提取所有数字列统计结果print(lxw.describe())# 查看单个Series的数据print(lxw['Age'].mean())# 年龄最大print(lxw['Age'].max())# 体重最轻print(lxw['Weight'].min())# 2:# 2-1 唯一性去重【一般不用于数值项,而是枚举、分类项】print(lxw['Height'].unique())print(lxw['Team'].unique())# 2-2 按值计算print(lxw['Age'].value_counts())print(lxw['Team'].value_counts())# 3:# 应用:股票涨跌、产品销量波动等等'''对于两个变量X、Y:1-协方差:衡量同向程度程度,如果协方差为正,说明X、Y同向变化,协方差越大说明同向程度越高; 如果协方差为负,说明X、Y反向运动,协方差越小说明方向程度越高。2-相关系数:衡量相似度程度,当他们的相关系数为1时,说明两个变量变化时的正向相似度最大, 当相关系数为-1,说明两个变化时的反向相似度最大。 '''# 协方差矩阵:print(lxw.cov())# 相关系数矩阵:print(lxw.corr())# 单独查看年龄和体重的相关系数print(lxw['Age'].corr(lxw['Weight']))# Age和Salary的相关系数print(lxw['Age'].corr(lxw['Salary']))# 注意看括号内的相减print(lxw['Age'].corr(lxw['Salary']-lxw['Weight']))
2-1:
部分2-2:
特殊Excel的读取、清洗、处理:
# Pandas对缺失值的处理'''函数用法:1-isnull和notnull: 检测是否有控制,可用于dataframe和series2-dropna: 丢弃、删除缺失值2-1 axis: 删除行还是列,{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default()2-2 how: 如果等于any, 则任何值都为空,都删除;如果等于all所有值都为空,才删除2-3 inplace: 如果为True,则修改当前dataframe,否则返回新的dataframe2-4 value: 用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值)2-5 method: 等于ffill使用前一个不为空的值填充forWord fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill2-6 axis: 按行还是按列填充,{0 or "index", 1 or "columns"}2-7 inplace: 如果为True则修改当前dataframe,否则返回新的dataframe'''# 特殊excel的读取、清洗、处理import pandas as pd# 1: 读取excel时,忽略前几个空行stu = pd.read_excel("Score表.xlsx", skiprows=14) # skiprows: 控制在几行以下print(stu)# 2: 检测空值print(stu.isnull())print(stu['成绩'].isnull())print(stu['成绩'].notnull())# 筛选没有空成绩的所有行print(stu.loc[stu['成绩'].notnull(), :])# 3: 删除全是空值的列:# axis: 删除行还是列,{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default()# how: 如果等于any, 则任何值都为空,都删除;如果等于all所有值都为空,才删除# inplace: 如果为True则修改当前dataframe,否则返回新的dataframestu.dropna(axis="columns", how="all", inplace=True)print(stu)# 4: 删除全是空值的行:stu.dropna(axis="index", how="all", inplace=True)print(stu)# 5: 将成绩列为空的填充为0分:stu.fillna({"成绩": 0})print(stu)# 同上:stu.loc[:, '成绩'] = stu['成绩'].fillna(0)print(stu)# 6: 将姓名的缺失值填充【使用前面的有效值填充,用ffill: forward fill】stu.loc[:, '姓名'] = stu['姓名'].fillna(method='ffill')print(stu)# 7: 将清洗好的Excel保存:stu.to_excel("Score成绩_clean.xlsx", index=False)
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关于“python之Numpy与Pandas怎么应用”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“python之Numpy与Pandas怎么应用”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网Python频道。
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本文标题: python之Numpy与Pandas怎么应用
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/342623.html(转载时请注明来源链接)
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