【Python实战】Pandas：让你像写SQL一样做数据分析（一）

来源：http://www.cnblogs.com/en-heng/p/5630849.html

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Created on Sun Dec 31 18:12:11 2017

@author: ASUS
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#【Python实战】Pandas：让你像写SQL一样做数据分析（一）
#https://www.cnblogs.com/en-heng/p/5630849.html

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],
'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],
'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})

# data type of columns
df.dtypes
# indexes
df.index
# return pandas.Index
df.columns
# each row, return array[array]
df.values
# a tuple representing the dimensionality of df
df.shape

#loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）；
#iloc，基于行/列的position，也就是序号；
print df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']]
print df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill']
print df.iloc[1:3, [1, 2]]
print df.iloc[1:3, 1: 3]

#at，根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；
#iat，与at类似，不同的是根据position来定位的；

print df.at[3, 'tip']
print df.iat[3, 1]

#ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position；
print df.ix[1:3, [1, 2]]
print df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]

#此外，有更为简洁的行/列选取方式：
print df[1: 3]
print df[['total_bill', 'tip']]
#Pandas实现where filter，较为常用的办法为df[df[colunm] boolean expr]，比如：
print df[df['sex'] == 'Female']
print df[df['total_bill'] > 20]
# or
print df.query('total_bill > 20')

# and
print df[(df['sex'] == 'Female') & (df['total_bill'] > 20)]
# or
print df[(df['sex'] == 'Female') | (df['total_bill'] > 20)]
# in
print df[df['total_bill'].isin([21.01, 23.68, 24.59])]
# not
print df[-(df['sex'] == 'Male')]
print df[-df['total_bill'].isin([21.01, 23.68, 24.59])]

#对where条件筛选后只有一行的dataframe取其中某一列的值，其两种实现方式如下：
total = df.loc[df['tip'] == 1.66, 'total_bill'].values[0]

#drop_duplicates根据某列对dataframe进行去重：
df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True)

#包含参数：
#subset，为选定的列做distinct，默认为所有列；
#keep，值选项{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除；
#inplace ，默认为False，返回一个新的dataframe；若为True，则返回去重后的原dataframe

#group
#group一般会配合合计函数（Aggregate functions）使用，比如：count、avg等。Pandas对合计函数的支持有限，有count和size函数实现SQL的count：

print df.groupby('sex').size()
print df.groupby('sex').count()
print df.groupby('sex')['tip'].count()

#对于多合计函数，
#select sex, max(tip), sum(total_bill) as total
#from tips_tb
#group by sex;

#实现在agg()中指定dict：
print df.groupby('sex').agg({'tip': np.max, 'total_bill': np.sum})
# count(distinct **)
print df.groupby('tip').agg({'sex': pd.Series.nunique})

#SQL中使用as修改列的别名，Pandas也支持这种修改：

# first implementation
df.columns = ['total', 'pit', 'xes']
# second implementation
df.rename(columns={'total_bill': 'total', 'tip': 'pit', 'sex': 'xes'}, inplace=True)
#其中，第一种方法的修改是有问题的，因为其是按照列position逐一替换的。因此，我推荐第二种方法。

#join

#Pandas中join的实现merge：

# 2. 第一种方法是按DataFrame的index进行join的，而第二种方法才是按on指定的列做join。Pandas满足left、right、inner、full outer四种join方式。
pd.merge(df1, df2, how='left', left_on='sex', right_on='sex')

#order

#Pandas中支持多列order，并可以调整不同列的升序/降序，有更高的排序自由度：

print df.sort_values(['total_bill', 'tip'], ascending=[False, True])

#top

#对于全局的top：

print df.nlargest(3, columns=['total_bill'])
#对于分组top，MySQL的实现（采用自join的方式）：

select a.sex, a.tip
from tips_tb a
where (
select count(*)
from tips_tb b
where b.sex = a.sex and b.tip > a.tip
) < 2
order by a.sex, a.tip desc;
#Pandas的等价实现，思路与上类似：

# 1.
df.assign(rn=df.sort_values(['total_bill'], ascending=False).groupby('sex').cumcount()+1).query('rn < 3').sort_values(['sex', 'rn'])

# 2.
df.assign(rn=df.groupby('sex')['total_bill'].rank(method='first', ascending=False)).query('rn < 3').sort_values(['sex', 'rn'])

#replace
#replace函数提供对dataframe全局修改，亦可通过where条件进行过滤修改（搭配loc）：
# overall replace
df.replace(to_replace='Female', value='Sansa', inplace=True)

# dict replace
df.replace({'sex': {'Female': 'Sansa', 'Male': 'Leone'}}, inplace=True)

# replace on where condition
df.loc[df.sex == 'Male', 'sex'] = 'Leone'

自定义

除了上述SQL操作外，Pandas提供对每列/每一元素做自定义操作，为此而设计以下三个函数：

map(func)，为Series的函数，DataFrame不能直接调用，需取列后再调用；
apply(func)，对DataFrame中的某一行/列进行func操作；
applymap(func)，为element-wise函数，对每一个元素做func操作
print df['tip'].map(lambda x: x - 1)
print df[['total_bill', 'tip']].apply(sum)
print df.applymap(lambda x: x.upper() if type(x) is str else x)
#3. 实战

#环比增长

#现有两个月APP的UV数据，要得到月UV环比增长；该操作等价于两个Dataframe left join后按指定列做减操作：
def chain(current, last):
df1 = pd.read_csv(current, names=['app', 'tag', 'uv'], sep='\t')
df2 = pd.read_csv(last, names=['app', 'tag', 'uv'], sep='\t')
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='app')
df3['uv_y'] = df3['uv_y'].map(lambda x: 0.0 if pd.isnull(x) else x)
df3['growth'] = df3['uv_x'] - df3['uv_y']
return df3[['app', 'growth', 'uv_x', 'uv_y']].sort_values(by='growth', ascending=False)
#差集
#对于给定的列，一个Dataframe过滤另一个Dataframe该列的值；相当于集合的差集操作：

def difference(left, right, on):
"""
difference of two dataframes
:param left: left dataframe
:param right: right dataframe
:param on: join key
:return: difference dataframe
"""
df = pd.merge(left, right, how='left', on=on)
left_columns = left.columns
col_y = df.columns[left_columns.size]
df = df[df[col_y].isnull()]
df = df.ix[:, 0:left_columns.size]
df.columns = left_columns
return df

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