Résumé de la grammaire fréquemment utilisée dans les pandas

Nous avons résumé les grammaires qui sont souvent utilisées dans la bibliothèque d'analyse de données Python "pandas".

• Change log

2019-02-18 Mise à jour de la méthode d'agrandissement de l'affichage
2018-05-06 Reflect des commentaires (pd.set_option('display.width', 100)）
2018-02-14 Correction de lien
2017-11-01　df.fillna(method='ffill')Correction de la description de
2017-06-09 Correction des liens rompus, etc.
2016-10-10 Exemples d'édition
2016-06-21　df.rolling, pd.date_range, pd.datetime, df.Ajouter un pivot, ajouter d'autres exemples

** Gestion des fichiers CSV **

** pd.read_csv ** (lecture)

De nombreuses options sont disponibles, vous pouvez donc charger autre chose que csv.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('some.csv')

Exemple: lors de la lecture de plusieurs colonnes (date et hour) ensemble en tant qu'index de type datetime ( date_hour)

df = pd.read_csv('some.csv', parse_dates={'date_hour':['date', 'hour']}, index_col='date_hour')

Exemple: Lorsqu'un fichier contenant du japonais et «-» est traité comme des données manquantes

df = pd.read_csv('some.csv', encoding='Shift_JIS', na_values='--')

--Liste des options

--Référence: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html

** df.to_csv ** (écriture)

Il est très facile d'écrire dans un fichier csv. Il existe de nombreuses options.

df.to_csv('some2.csv')

Exemple: si vous n'avez pas besoin d'index

df.to_csv('some2.csv', index=None)

Exemple: lors de la dénomination de l'index

df.to_csv('some2.csv', index_label='date')

--Référence: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html

** Traitement des valeurs manquantes **

** df.dropna ** (supprimé)

Supprimer la ligne (index) avec une valeur manquante (nan)

df = df.dropna()

Exemple: si une colonne particulière (temp ou depth) a une valeur manquante, supprimez cette ligne (Ignorer les valeurs manquantes autres que «temp» et «depth»)

df = df.dropna(subset=['temp','depth'])

** df.fillna ** (remplir)

Exemple: remplissez les espaces avec une constante (0)

df = df.fillna(0)

Exemple: Remplissage du trou avant (arrière) (2017 / 11/01 Corrigé pour refléter le commentaire de @ hadacchi)

df = df.fillna(method='ffill')  #avant de remplir le blanc nan 1.0 nan -> nan 1.0 1.0 （forward  =Direction d'augmentation de l'index = direction descendante DataFrame)
df = df.fillna(method='bfill')  #remplissage arrière nan 1.0 nan -> 1.0 1.0 nan （backward =Direction décroissante de l'index = DataFrame vers le haut)

--Référence: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html

** df.interpolate ** (interpoler)

De nombreuses méthodes d'interpolation sont disponibles.

df = df.interpolate(method='index')

• method: linear, time, index, values, nearest, zero, slinear, quadratic, cubic, barycentric, krogh, polynomial, spline, piecewise_polynomial, pchip
• Pour l'index de type datetime etc., il est préférable d'utiliser ʻindex au lieu de linear`.

--Référence: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.interpolate.html

** df.resample ** (rééchantillonnage)

Modifiez la résolution (fréquence) des données de séries chronologiques. Quand je l'utilise, je réduis souvent le nombre de données, donc je le reconnais comme une fonction de compression.

Exemple: convertir les données horaires en moyenne quotidienne (ignorer les valeurs manquantes et la moyenne)

#daily = hourly.resample('D', how='mean') <-Ancienne façon d'écrire
daily = hourly.resample('D').mean()

Exemple: si la valeur est placée à 00:00, mais que vous voulez qu'elle soit à 12:00

daily = hourly.resample('D', loffset='12H').mean()

** Format de l'heure **

• Référence: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.resample.html

** df.rolling ** (moyenne mobile)

Prenez la moyenne mobile à n termes, la valeur maximale, etc.

Exemple: moyenne mobile à 3 termes (centre = Vrai et placez la valeur au centre (2ème terme dans ce cas))

ma3 = hourly.rolling(3, center=True).mean()

** Gestion du temps **

pd.date_range

Créez facilement des variables datetime consécutives

date = pd.date_range('2012-1-1', '2012-1-2', freq='D')

Exemple: puisque ce qui précède est l'horodatage des pandas, lors du retour à la variable datetime de python

date = pd.date_range('2012-1-1', '2012-1-2', freq='D').to_pydatetime()

pd.datetime

ʻImport datetime` non nécessaire

date = pd.datetime(2012, 1, 1, 0, 0, 0)

** Autres fonctions fréquemment utilisées **

** df.describe ** (statistiques récapitulatives)

Jetez un coup d'œil aux statistiques telles que le nombre de données dans chaque colonne, la moyenne et la variance.

print df.describe()

** df.groupby ** (agrégé)

Les données peuvent être manipulées facilement en les regroupant par colonne (conversion de la valeur de la colonne pour qu'elle puisse être traitée comme un index). Il est plus facile à comprendre que d'empiler et de désempiler.

Exemple: Groupez par plusieurs colonnes ("type" et "time") et prenez la moyenne de chaque groupe.

grouped_mean = df.groupby(['type','time']).mean()

--Référence: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html

df.pivot（1D→2D）

Image de la transformation d'un tableau unidimensionnel en un tableau bidimensionnel

temp2d = df.pivot(index='y', columns='x', values='temp')

Autres conseils

Création de DataFrame (type dictionnaire)

Si vous souhaitez créer un DataFrame à partir de quelque chose d'autre qu'un fichier, créez un dictionnaire et chargez-le.

data = {'a':[0, 1], 'b':[2, 3]}

df = pd.DataFrame(data)

Exemple: lors de l'indexation de l'exemple ci-dessus

date = pd.date_range('2012-1-1', '2012-1-2', freq='D')

df = pd.DataFrame(data, index=date)

Extension de la largeur d'emballage lors de l'impression

Si vous ne souhaitez pas que l'affichage soit enveloppé lors de l'impression d'un bloc de données avec un grand nombre de colonnes, vous pouvez modifier la largeur d'affichage.

pd.set_option('display.width', 100)
or
pd.set_option('display.max_columns', 100)  #Peut être contrôlé par le nombre de colonnes

#pd.set_option('line_width', 100)  # line_la largeur est obsolète ou supprimée (2018/05/06 Thanks to @dhwty）

print df  #Ne comprend pas jusqu'à 100 caractères (ou colonne)

Lien de référence

• pandas document
• Traitement des données définies par pandas (1) @ ynakayama
• mémo pandas @ airtoxin
• Reportez-vous aux données trame par condition dans Pandas @wwacky