1. 数据科学领域中常用的python库

Numpy库：数据运算的基础库，运行效率高(底层C语言，高效index)

Scipy库：实现了常用的科学计算方法(线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理)

Pandas库：分析数据的利器，高级数据结构(Series，DataFrame)

Matplotlib库：绘图功能(散点，曲线，柱形)

2. Anaconda的使用说明

介绍：著名的python数据科学平台，开源，跨平台。包含有流行的python和R的包。

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

Jupyter notebook基本使用：

新建一个文件：new
执行代码：Shift + Enter
模式切换：code 和 markdown
查看函数帮助信息： shift + tab
以%开头的为魔法函数：%matplotlib inline

Jupyter notebook基本使用

3. Numpy库介绍

3.1 预备知识

数组与矩阵：数组可以是N维的，而矩阵是二维的数组。

向量：1 * N 或 N * 1 的矩阵

标量：1 * 1 的矩阵

3.2 定义数组

import numpy as np
list_1 = [1,2,3,4,5]
array_1 = np.array(list_1)
print(array_1)

定义一维数组

import numpy as np
list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [5, 6, 7, 8]
array_2 = np.array([list_1, list_2])
print(array_2)

定义二维数组

# arange函数类似于python的range函数
import numpy as np
array_3 = np.arange(1, 10, 2)
print(array_3)

通过arange函数定义数组

import numpy as np
array_4_1 = np.zeros(5)       # 定义一维全零数组
print(array_4_1)
array_4_2 = np.zeros([2,3])   # 定义二维全零数组，两行三列
print(array_4_2)

定义全零数组

import numpy as np
array_5 = np.eye(5)       # 定义单位数组： 5*5
print(array_5)

定义单位数组

import numpy as np
array_6 = np.random.randn(10)
print(array_6)

通过randn定义数组

import numpy as np
array_7_1 = np.random.randint(10, size=10)      # 一维数组: 每个元素都是0-9中的一个数，size表示1行10列
print(array_7_1)
array_7_2 = np.random.randint(10, size=(2,3))   # 二维数组: 每个元素都是0-9中的一个数，size表示2行3列
print(array_7_2)
array_7_3 = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)      # 二维数组，每个元素都是0-9中的一个数,size表示1行20列,通过reshape函数进行再次切分
print(array_7_3)

通过randint定义数组

3.3 操作数组

import numpy as np
array_1 = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)

# 数组的属性
print(array_1.shape)     # 数组行列信息：(4, 5)
print(array_1.size)      # 数组总数量：20
print(array_1.dtype)     # 元素数据类型, 如果存在多种类型，则取精度最高的那个

# 数组的访问--操作与切片类似
print(array_1)
print(array_1[0][1])     # 行选0，列选1
print(array_1[0,1])      # 行选0，列选1
print(array_1[:2,1:3])   # 行选0和1，列选1和2

# 数组的常用函数
print(np.unique(array_1))
print(np.sum(array_1))           # 返回所有数组元素的和
print(np.sum(array_1[0]))        # 返回某一行的和
print(np.sum(array_1[:,0]))      # 返回某一列的和
print(array_1.max())             # 返回元素中的最大值
print(array_1[0].max())          # 返回某一行中的最大值
print(array_1[:,0].min())        # 返回某一列中的最小值

数组操作

3.4 矩阵相关

import numpy as np
m = np.mat([[1,2,3, 4],[5,6,7,8]])
print(m)

通过列表定义矩阵

import numpy as np
a = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)   # 定义一个二维数组
m = np.mat(a)
print(m)

通过二维数组定义矩阵

import numpy as np
A = np.mat(np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5))
B = np.mat(np.random.randint(10, size=20).reshape(5,4))
print(A * B)     # 注意：A*B 其中[A矩阵的行]和[B矩阵的列]需要一样，否则会报错

矩阵的乘积运算

4. Pandas库介绍

pandas库主要功能是进行数据的分析和处理，它有两个重要的数据结构：Series 和 DataFrame

4.1 关于数据处理过程中的NaN数据

1. np.nan 其数据类型为float
2. 特点：任何数据跟NaN进行运算，都是NaN
3. 删除带有NaN的行或列
    s.dropna()
    df.dropna(axis=1)，其中how参数：any(有nan就删)还是all(全是nan才删)，thresh参数：可以设置nan的阈值
4. 其他与nan有关的函数
    s.isnull()，s.notnull()，df.isnull()，df.notnull()
    df.fillna(value=1)   # nan值全部填充为1
    df.fillna(value=(0:0,1:1))  # 0列nan填充0,1列nan填充1

关于NaN的一些知识点

4.2 数据结构Series

Series 类似于 Numpy 中的 array

4.2.1 定义Series

import numpy as np
import pandas as pd

# 通过list
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5], index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])
print(s1)

# 通过array
s2 = pd.Series(np.arange(10))
print(s2)

# 通过dict, 其中dict的key为index
s3 = pd.Series({"a":1,"b":2,"c":3,})
print(s3)

创建Series：3种方式

s.index
s.name
s.index.name
s.values

Series一些常见属性

4.2.2 Series基本操作

import pandas as pd

s2 = pd.Series([1,2,3,4,5], index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])

print(s2["b"])         # 访问元素：根据索引
print(s2[s2<3])      # 访问元素：给定值范围

print(s2.to_dict())   # 将 Series 转为 dict

index_new = ["A","B","C","D","E","F"]
s3 = pd.Series(s2, index=index_new)    # 改变Series的索引

s2.drop(‘a‘)            # 删除一个元素

# Series的排序
s2.sort_index()      #  Series依据index排序
s2.sort_values()    #  Series依据values排序

Series基本操作

4.3 数据结构DataFrame

4.3.1 DataFrame基本知识

DataFrame对象中的某一列，返回的是一个Series对象

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

# 方式1：csv --> DataFrame
df1 = pd.read_csv("filePath_csv")

# 方式2：Series --> DataFrame
df2 = DataFrame([s1, s2], index=["a","b"])

# 方式3：dict --> DataFrame
df3 = DataFrame({})

创建DataFrame

df.shape                    # 查看df的行数和列数
df.columns                 # 查看df的列名
df.head()                   # 查看df的某几行数据
df[[‘列名1‘,‘列名2‘]]     # 查看df的某些列数据, 也可以用 df.列名 的方法
df.T                          # 对df进行转置

DataFrame的基本操作

### 过滤功能
# 对原有的DataFrame过滤掉某些列，得到一个新的DataFrame  相当于删除某些列
df_new = DataFrame(df, columns=[‘第一列‘, ‘第三列‘])    # 如果columns中填写的列在df中不存在，那么该列的value均为NaN
# 表示行取10-19，列取0-1
df.iloc[10:20,0:2]
# 表示行取10-11，列取从第一个到列名为[列名1]的列
df.loc[10:11,:‘列名1‘]

### 修改value
# 给column中一整列全部value重新赋值
df_new[‘第N列‘] = list | numpy | pandas
# 给column中某一个或几个元素赋值
df_new[‘第十八列‘] = pd.Series([100, 200], index=[1, 2])

### 删除操作
# 删除指定一行
df.drop(‘A‘,axis=0)
# 删除指定一列
df.drop(‘c1‘,axis=1)

### 添加操作
# 方式1：直接新增一列
df["GDP"] = Series([111,222,333])  # 注意此方式有缺点，如果df的index不是默认值，新增时也需要指定
# 方式2：直接新增一列
df["GDP"] = df["城市"].map(gdp_map_dict)   # 使用map的优点，不需要关注index的情况

DataFrame的数据处理

4.3.2 DataFrame相关高级操作

4.3.2.1 运用到DataFrame中的高级函数

# apply可以对一列或一行数据进行处理
# apply可以传入一个函数，这个函数对某一行或某一列进行操作
# apply也可以实现将一列分成多列

apply函数

# 通过去重进行数据清洗
df.drop_duplicates([‘Seqno‘], keep=‘last‘)
思路：先看某一列不重复的数据有多少：len(df[‘‘].unique())，再通过duplicated判断元素是否重复

drop_duplicates函数

# 已知一个[按天采样]的Series，求其[按月采样]或[按时采样]
t_range = pd.date_range(‘2016-01-01‘, ‘2016-12-31‘)
s_day = Series(np.random.randn(len(t_range)), index=t_range)
# 按月采样
s_month = s_day.resample(‘M‘).mean()
# 按时采样
s_hour = s_day.resample(‘H‘).ffill()

resample函数

# 数据分箱技术binning
score_list = np.random.randint(25, 100, size=20)
bins = [0, 59, 70, 80, 100]      # 定义区间范围点
score_cat = pd.cut(score_list, bins)  # 对score_list做分箱操作
pd.value_counts(score_cat)   # 做统计呈现    

df = DataFrame()
df[‘score‘] = score_list
df[‘student‘] = [pd.util.testing.rands(3) for i in range(20)]

# 给df添加区间
df[‘categories‘] = pd.cut(df[‘score‘], bins, labels=[‘r1‘,‘r2‘,‘r3‘,‘r4‘])
# 注意labels的数量应该等于bins的数量减1
print(df)

cut函数

# 数据聚合技术Aggregation
基本使用：df.agg("func_name")
其中func_name可以是内置的函数，也可以是自定义函数
内置的如：
    mean,min,max,describe
自定义的如：
    def func1(attr): return attr.max() - attr.min()
    df.agg("func1")    

agg函数

df = DataFrame([[1,2,3],[1,3,9],[7,3,9]], columns=["A","B","C"])
dfgb_one = df.groupby(df[‘A‘])
# 按A列分组，求其他列的平均值
dfgb_one.mean()
# 按A列分组，求B列的平均值
dfgb_one[‘B‘].mean()

groupby

4.3.2.2 DataFrame的排序

df = DataFrame(np.arange(40).reshape(8,5))

# 以A列进行排序，降序方式
df.sort_values(‘A‘,ascending=False)

# 以index进行排序
df.sort_index()

DataFrame的排序

4.3.2.3 重命名DataFrame的index

df.index = df.index.map(str.lower)                       # map函数可以自己定义，也可以使用python的内置函数
df.rename(index=str.lower, columns=str.lower)
df.rename(index={‘A‘:‘a‘}, columns={‘BJ‘:‘bj‘})    # 传入字典，字典中内容为修改的内容

重命名DataFrame的index

4.3.2.4 DataFrame的merge操作

合并两个df：pd.merge
合并规则：找列名相同，value值相同
    on参数默认为None，用来指定用哪一列进行merge
    how参数默认为inner，用来指定merge策略。可选取值：left, right, inner，outer

DataFrame的merge操作

4.3.2.4 DataFrame的多级index

1. 创建1个二级index的Series
2. 如何访问具有二级index的Series
3. 多级index的Series与DataFrame的相互转换
4. 创建1个具有多级index和多级columns的DataFrame

DataFrame的多级index

5. Pandas库中Series和DataFrame的关系

1. DataFrame 的每一列为一个 Series

DataFrame的每一行为一个 tuple。df.iterrows() 返回一个generator，遍历generator，每个元素为一个tuple，每个tuple有两个元素：index, Series。

2. Series是一维数据结构。index 创建series时可以指定，values array类型。

DataFrame是二维数据结构。包含有index，columns，values。

3. Series转为字典：{k1:v1,k2:v2}

DataFrame转为字典：{k1:{k11:v11,k12:v12}}

6. 使用pandas过程中的问题记录

1. 当用read_csv读取文件时，若某一列原本有整数和NaN数据，那么读取内容后此列中所有的整数都会变为浮点数。因为NaN数据属于浮点数。

2. 查看某一列中有多少个NaN的方法：.isnull().sum()

3. 统计某列或者某行数据元素的个数.value_counts()

4. 去除df中所有包含NaN的行：df.dropna()

5. 按条件删除某些行：df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)

其中可以使用操作符： | 只需其中一个成立，& 同时成立，~ 表示取反

6. 对列中每个元素做统一操作：df[‘column_name‘].map(len)。其中len也可以是自定义函数

7. 针对某一列取值的唯一性，定义一些必要的映射关系：dict{ zip(df.column_name.unique(), {"a1", "a2", "a3"}) }

原文地址：https://www.cnblogs.com/reconova-56/p/12298356.html