1. 引言
Pandas是一个开源的Python数据分析库。Pandas把结构化数据分为了三类：
- Series，1维序列，可视作为没有column名的、只有一个column的DataFrame；
- DataFrame，同Spark SQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column并schema化的2维结构化数据，可视作为Series的容器（container）；
- Panel，为3维的结构化数据，可视作为DataFrame的容器；
DataFrame较为常见，因此本文主要讨论内容将为DataFrame。DataFrame的生成可通过读取纯文本、Json等数据来生成，亦可以通过Python对象来生成：
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‘]})对于DataFrame，我们可以看到其固有属性：
# data type of columns
print df.dtypes
# indexes
print df.index
# return pandas.Index
print df.columns
# each row, return array[array]
print df.values- .index，为行索引
- .columns，为列名称（label）
- .dtype，为列数据类型
2. SQL操作
官方Doc给出了部分SQL的Pandas实现。在此基础上，本文给出了一些扩充说明。以下内容基于Python 2.7 + Pandas 0.18.1的版本。
select
SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position选取。相关函数如下：
- loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）；
- iloc，基于行/列的position；
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‘]]
# print df[1:2, [‘total_bill‘, ‘tip‘]] # TypeError: unhashable typewhere
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‘)在where子句中常常会搭配and, or, in, not关键词，Pandas中也有对应的实现：
# 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])]
# string function
print df = df[(-df[‘app‘].isin(sys_app)) & (-df.app.str.contains(‘^微信\d+$‘))]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]
total = df.get_value(df.loc[df[‘tip‘] == 1.66].index.values[0], ‘total_bill‘)distinct
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})as
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的实现也有两种：
# 1.
df.join(df2, how=‘left‘...)
# 2.
pd.merge(df1, df2, how=‘left‘, left_on=‘app‘, right_on=‘app‘)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。
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