用 Python 做数据处理必看：12 个使效率倍增的 Pandas 技巧

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[color=#cc00 !important]用 Python 做数据处理必看：12 个使效率倍增的 Pandas 技巧
导语

Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言，这合情合理。它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库。如果你刚开始学习Python，可以先了解一下Python的学习路线。
在众多的科学计算库中，我认为Pandas对数据科学运算最有用。Pandas，加上Scikit-learn几乎能构成了数据科学家所需的全部工具。 本文旨在提供Python数据处理的12种方法。文中也分享了一些会让你的工作更加便捷的小技巧。
在继续推进之前，我推荐读者阅览一些关于数据探索 (data exploration)的代码。
为了帮助理解，本文用一个具体的数据集进行运算和操作。本文使用了贷款预测(loan prediction) 问题数据集，下载数据集请到《用 Python 做数据处理必看：12 个使效率倍增的 Pandas 技巧》7 – 数据框合并

当我们有收集自不同来源的数据时，合并数据框就变得至关重要。假设对于不同的房产类型，我们有不同的房屋均价数据。让我们定义这样一个数据框：

prop_rates = pd.DataFrame([1000, 5000, 12000], index=['Rural','Semiurban','Urban'],columns=['rates'])  prop_rates

现在可以把它与原始数据框合并：

data_merged = data.merge(right=prop_rates, how='inner',left_on='Property_Area',right_index=True, sort=False)  data_merged.pivot_table(values='Credit_History',index=['Property_Area','rates'], aggfunc=len)

这张透视表验证了合并成功。注意这里的 ‘values’无关紧要，因为我们只是单纯计数。
想了解更多请阅读Pandas Reference (merge)

8 – 给数据框排序

Pandas可以轻松基于多列排序。方法如下：

data_sorted = data.sort_values(['ApplicantIncome','CoapplicantIncome'], ascending=False)  data_sorted[['ApplicantIncome','CoapplicantIncome']].head(10)

注：Pandas 的“sort”函数现在已经不推荐使用，我们用 “sort_values”函数代替。
想了解更多请阅读Pandas Reference (sort_values)

9 – 绘图（箱型图&直方图）

许多人可能没意识到Pandas可以直接绘制箱型图和直方图，不必单独调用matplotlib。只需要一行代码。举例来说，如果我们想根据贷款状态Loan_Status来比较申请者收入ApplicantIncome：

data.boxplot(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status")

data.hist(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status",bins=30)

可以看出获得/未获得贷款的人没有明显的收入差异，即收入不是决定性因素。
想了解更多请阅读Pandas Reference (hist) | Pandas Reference (boxplot)

10 – 用Cut函数分箱

有时把数值聚集在一起更有意义。例如，如果我们要为交通状况（路上的汽车数量）根据时间（分钟数据）建模。具体的分钟可能不重要，而时段如“上午”“下午”“傍晚”“夜间”“深夜”更有利于预测。如此建模更直观，也能避免过度拟合。
这里我们定义一个简单的、可复用的函数，轻松为任意变量分箱。

#分箱:  def binning(col, cut_points, labels=None):    #Define min and max values:    minval = col.min()    maxval = col.max()    #利用最大值和最小值创建分箱点的列表    break_points = [minval] + cut_points + [maxval]    #如果没有标签，则使用默认标签0 ... (n-1)    if not labels:      labels = range(len(cut_points)+1)    #使用pandas的cut功能分箱    colBin = pd.cut(col,bins=break_points,labels=labels,include_lowest=True)    return colBin    #为年龄分箱:  cut_points = [90,140,190]  labels = ["low","medium","high","very high"]  data["LoanAmount_Bin"] = binning(data["LoanAmount"], cut_points, labels)  print pd.value_counts(data["LoanAmount_Bin"], sort=False)

想了解更多请阅读 Pandas Reference (cut)

11 – 为分类变量编码

有时，我们会面对要改动分类变量的情况。原因可能是：

有些算法（如罗吉斯回归）要求所有输入项目是数字形式。所以分类变量常被编码为0, 1….(n-1)
有时同一个分类变量可能会有两种表现方式。如，温度可能被标记为“High”， “Medium”， “Low”，“H”， “low”。这里 “High” 和 “H”都代表同一类别。同理， “Low” 和“low”也是同一类别。但Python会把它们当作不同的类别。
一些类别的频数非常低，把它们归为一类是个好主意。

这里我们定义了一个函数，以字典的方式输入数值，用‘replace’函数进行编码。

#使用Pandas replace函数定义新函数：  def coding(col, codeDict):    colCoded = pd.Series(col, copy=True)    for key, value in codeDict.items():      colCoded.replace(key, value, inplace=True)    return colCoded   ​  #把贷款状态LoanStatus编码为Y=1, N=0:  print 'Before Coding:'  print pd.value_counts(data["Loan_Status"])  data["Loan_Status_Coded"] = coding(data["Loan_Status"], {'N':0,'Y':1})  print 'nAfter Coding:'  print pd.value_counts(data["Loan_Status_Coded"])

编码前后计数不变，证明编码成功。
想了解更多请阅读 Pandas Reference (replace)

转载地址：http://www.kuqin.com/shuoit/20160206/350580.html

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关键词：pandas python panda 数据处理 Das prediction 编程语言 import 小技巧 科学家

12 – 在一个数据框的各行循环迭代
这不是一个常见的操作。但你总不想卡在这里吧？有时你会需要用一个for循环来处理每行。例如，一个常见的问题是变量处置不当。通常见于以下情况：

带数字的分类变量被当做数值。
（由于出错）带文字的数值变量被当做分类变量。

所以通常来说手动定义变量类型是个好主意。如我们检查各列的数据类型：

#检查当前数据类型：  data.dtypes

这里可以看到分类变量Credit_History被当作浮点数。对付这个问题的一个好办法是创建一个包含变量名和类型的csv文件。通过这种方法，我们可以定义一个函数来读取文件，并为每列指派数据类型。举例来说，我们创建了csv文件datatypes.csv。

#载入文件:  colTypes = pd.read_csv('datatypes.csv')  print colTypes

载入这个文件之后，我们能对每行迭代，把用‘type’列把数据类型指派到‘feature’ 列对应的项目。

#迭代每行，指派变量类型。  #注，astype用来指定变量类型。  for i, row in colTypes.iterrows(): #i: dataframe索引; row: 连续的每行      if row['feature']=="categorical":      data[row['feature']]=data[row['feature']].astype(np.object)    elif row['feature']=="continuous":      data[row['feature']]=data[row['feature']].astype(np.float)    print data.dtypes
现在信用记录这一列的类型已经成了‘object’ ，这在Pandas中代表分类变量。
想了解更多请阅读Pandas Reference (iterrows)

结语
本文中我们介绍了多个可以帮助我们减轻数据探索、特征工程工作负担的函数。此外，我们也定义了一些函数，这些函数可以在不同的数据集上复用以获得相同效果。