量化分析师的Python日记【第5天：数据处理的瑞士军刀pandas】
最后更新于：2022-04-01 21:50:40
# 量化分析师的Python日记【第5天：数据处理的瑞士军刀pandas】
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## 第一篇：基本数据结构介绍
## 一、Pandas介绍
终于写到了作者最想介绍，同时也是Python在数据处理方面功能最为强大的扩展模块了。在处理实际的金融数据时，一个条数据通常包含了多种类型的数据，例如，股票的代码是字符串，收盘价是浮点型，而成交量是整型等。在C++中可以实现为一个给定结构体作为单元的容器，如向量（`vector`，C++中的特定数据结构）。在Python中，`pandas`包含了高级的数据结构`Series`和`DataFrame`，使得在Python中处理数据变得非常方便、快速和简单。
`pandas`不同的版本之间存在一些不兼容性，为此，我们需要清楚使用的是哪一个版本的`pandas`。现在我们就查看一下量化实验室的`pandas`版本：
```py
import pandas as pd
pd.__version__
'0.14.1'
```
`pandas`主要的两个数据结构是`Series`和`DataFrame`，随后两节将介绍如何由其他类型的数据结构得到这两种数据结构，或者自行创建这两种数据结构，我们先导入它们以及相关模块：
```py
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
```
## 二、Pandas数据结构：`Series`
从一般意义上来讲，`Series`可以简单地被认为是一维的数组。`Series`和一维数组最主要的区别在于`Series`类型具有索引（`index`），可以和另一个编程中常见的数据结构哈希（Hash）联系起来。
### 2.1 创建`Series`
创建一个`Series`的基本格式是`s = Series(data, index=index, name=name)`，以下给出几个创建`Series`的例子。首先我们从数组创建`Series`：
```py
a = np.random.randn(5)
print "a is an array:"
print a
s = Series(a)
print "s is a Series:"
print s
a is an array:
[-1.24962807 -0.85316907 0.13032511 -0.19088881 0.40475505]
s is a Series:
0 -1.249628
1 -0.853169
2 0.130325
3 -0.190889
4 0.404755
dtype: float64
```
可以在创建`Series`时添加`index`，并可使用`Series.index`查看具体的`index`。需要注意的一点是，当从数组创建`Series`时，若指定`index`，那么`index`长度要和`data`的长度一致：
```py
s = Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print s
s.index
a 0.509906
b -0.764549
c 0.919338
d -0.084712
e 1.896407
dtype: float64
Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype='object')
```
创建`Series`的另一个可选项是`name`，可指定`Series`的名称，可用`Series.name`访问。在随后的`DataFrame`中，每一列的列名在该列被单独取出来时就成了`Series`的名称：
```py
s = Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='my_series')
print s
print s.name
a -1.898245
b 0.172835
c 0.779262
d 0.289468
e -0.947995
Name: my_series, dtype: float64
my_series
```
`Series`还可以从字典（`dict`）创建：
```py
d = {'a': 0., 'b': 1, 'c': 2}
print "d is a dict:"
print d
s = Series(d)
print "s is a Series:"
print s
d is a dict:
{'a': 0.0, 'c': 2, 'b': 1}
s is a Series:
a 0
b 1
c 2
dtype: float64
```
让我们来看看使用字典创建`Series`时指定`index`的情形（`index`长度不必和字典相同）：
```py
Series(d, index=['b', 'c', 'd', 'a'])
b 1
c 2
d NaN
a 0
dtype: float64
```
我们可以观察到两点：一是字典创建的`Series`，数据将按`index`的顺序重新排列；二是`index`长度可以和字典长度不一致，如果多了的话，`pandas`将自动为多余的`index`分配`NaN`（not a number，`pandas`中数据缺失的标准记号)，当然`index`少的话就截取部分的字典内容。
如果数据就是一个单一的变量，如数字4，那么`Series`将重复这个变量：
```py
Series(4., index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
a 4
b 4
c 4
d 4
e 4
dtype: float64
```
### 2.2 `Series`数据的访问
访问`Series`数据可以和数组一样使用下标，也可以像字典一样使用索引，还可以使用一些条件过滤：
```py
s = Series(np.random.randn(10),index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])
s[0]
1.4328106520571824
```
```py
s[:2]
a 1.432811
b 0.120681
dtype: float64
```
```py
s[[2,0,4]]
c 0.578146
a 1.432811
e 1.327594
dtype: float64
```
```py
s[['e', 'i']]
e 1.327594
i -0.634347
dtype: float64
```
```py
s[s > 0.5]
a 1.432811
c 0.578146
e 1.327594
g 1.850783
dtype: float64
```
```py
'e' in s
True
```
## 三、Pandas数据结构：`DataFrame`
在使用`DataFrame`之前，我们说明一下`DataFrame`的特性。`DataFrame`是将数个`Series`按列合并而成的二维数据结构，每一列单独取出来是一个`Series`，这和SQL数据库中取出的数据是很类似的。所以，按列对一个`DataFrame`进行处理更为方便，用户在编程时注意培养按列构建数据的思维。`DataFrame`的优势在于可以方便地处理不同类型的列，因此，就不要考虑如何对一个全是浮点数的`DataFrame`求逆之类的问题了，处理这种问题还是把数据存成NumPy的`matrix`类型比较便利一些。
### 3.1 创建`DataFrame`
首先来看如何从字典创建`DataFrame`。`DataFrame`是一个二维的数据结构，是多个`Series`的集合体。我们先创建一个值是`Series`的字典，并转换为`DataFrame`：
```py
d = {'one': Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']), 'two': Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = DataFrame(d)
print df
one two
a 1 1
b 2 2
c 3 3
d NaN 4
```
可以指定所需的行和列，若字典中不含有对应的元素，则置为`NaN`：
```py
df = DataFrame(d, index=['r', 'd', 'a'], columns=['two', 'three'])
print df
two three
r NaN NaN
d 4 NaN
a 1 NaN
```
可以使用`dataframe.index`和`dataframe.columns`来查看`DataFrame`的行和列，`dataframe.values`则以数组的形式返回`DataFrame`的元素：
```py
print "DataFrame index:"
print df.index
print "DataFrame columns:"
print df.columns
print "DataFrame values:"
print df.values
DataFrame index:
Index([u'alpha', u'beta', u'gamma', u'delta', u'eta'], dtype='object')
DataFrame columns:
Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype='object')
DataFrame values:
[[ 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
[ 2. 4. 6. 8. 10.]
[ 3. 6. 9. 12. 15.]
[ 4. 8. 12. 16. 20.]]
```
`DataFrame`也可以从值是数组的字典创建，但是各个数组的长度需要相同：
```py
d = {'one': [1., 2., 3., 4.], 'two': [4., 3., 2., 1.]}
df = DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print df
one two
a 1 4
b 2 3
c 3 2
d 4 1
```
值非数组时，没有这一限制，并且缺失值补成`NaN`：
```py
d= [{'a': 1.6, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 6, 'c': 9}]
df = DataFrame(d)
print df
a b c
0 1.6 2 NaN
1 3.0 6 9
```
在实际处理数据时，有时需要创建一个空的`DataFrame`，可以这么做：
```py
df = DataFrame()
print df
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
```
另一种创建`DataFrame`的方法十分有用，那就是使用`concat`函数基于`Series`或者`DataFrame`创建一个`DataFrame`
```py
a = Series(range(5))
b = Series(np.linspace(4, 20, 5))
df = pd.concat([a, b], axis=1)
print df
0 1
0 0 4
1 1 8
2 2 12
3 3 16
4 4 20
```
其中的`axis=1`表示按列进行合并，`axis=0`表示按行合并，并且，`Series`都处理成一列，所以这里如果选`axis=0`的话，将得到一个`10×1`的`DataFrame`。下面这个例子展示了如何按行合并`DataFrame`成一个大的`DataFrame`：
```py
df = DataFrame()
index = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'eta']
for i in range(5):
a = DataFrame([np.linspace(i, 5*i, 5)], index=[index[i]])
df = pd.concat([df, a], axis=0)
print df
0 1 2 3 4
alpha 0 0 0 0 0
beta 1 2 3 4 5
gamma 2 4 6 8 10
delta 3 6 9 12 15
eta 4 8 12 16 20
```
### 3.2 `DataFrame`数据的访问
首先，再次强调一下`DataFrame`是以列作为操作的基础的，全部操作都想象成先从`DataFrame`里取一列，再从这个`Series`取元素即可。可以用`datafrae.column_name`选取列，也可以使用`dataframe[]`操作选取列，我们可以马上发现前一种方法只能选取一列，而后一种方法可以选择多列。若`DataFrame`没有列名，`[]`可以使用非负整数，也就是“下标”选取列；若有列名，则必须使用列名选取，另外`datafrae.column_name`在没有列名的时候是无效的：
```py
print df[1]
print type(df[1])
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print df['b']
print type(df['b'])
print df.b
print type(df.b)
print df[['a', 'd']]
print type(df[['a', 'd']])
alpha 0
beta 2
gamma 4
delta 6
eta 8
Name: 1, dtype: float64
alpha 0
beta 2
gamma 4
delta 6
eta 8
Name: b, dtype: float64
alpha 0
beta 2
gamma 4
delta 6
eta 8
Name: b, dtype: float64
a d
alpha 0 0
beta 1 4
gamma 2 8
delta 3 12
eta 4 16
```
以上代码使用了`dataframe.columns`为`DataFrame`赋列名，并且我们看到单独取一列出来，其数据结构显示的是`Series`，取两列及两列以上的结果仍然是`DataFrame`。访问特定的元素可以如`Series`一样使用下标或者是索引:
```py
print df['b'][2]
print df['b']['gamma']
4.0
4.0
```
若需要选取行，可以使用`dataframe.iloc`按下标选取，或者使用`dataframe.loc`按索引选取：
```py
print df.iloc[1]
print df.loc['beta']
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
Name: beta, dtype: float64
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
Name: beta, dtype: float64
```
选取行还可以使用切片的方式或者是布尔类型的向量：
```py
print "Selecting by slices:"
print df[1:3]
bool_vec = [True, False, True, True, False]
print "Selecting by boolean vector:"
print df[bool_vec]
Selecting by slices:
a b c d e
beta 1 2 3 4 5
gamma 2 4 6 8 10
Selecting by boolean vector:
a b c d e
alpha 0 0 0 0 0
gamma 2 4 6 8 10
delta 3 6 9 12 15
```
行列组合起来选取数据：
```py
print df[['b', 'd']].iloc[[1, 3]]
print df.iloc[[1, 3]][['b', 'd']]
print df[['b', 'd']].loc[['beta', 'delta']]
print df.loc[['beta', 'delta']][['b', 'd']]
b d
beta 2 4
delta 6 12
b d
beta 2 4
delta 6 12
b d
beta 2 4
delta 6 12
b d
beta 2 4
delta 6 12
```
如果不是需要访问特定行列，而只是某个特殊位置的元素的话，`dataframe.at`和`dataframe.iat`是最快的方式，它们分别用于使用索引和下标进行访问：
```py
print df.iat[2, 3]
print df.at['gamma', 'd']
8.0
8.0
```
`dataframe.ix`可以混合使用索引和下标进行访问，唯一需要注意的地方是行列内部需要一致，不可以同时使用索引和标签访问行或者列，不然的话，将会得到意外的结果：
```py
print df.ix['gamma', 4]
print df.ix[['delta', 'gamma'], [1, 4]]
print df.ix[[1, 2], ['b', 'e']]
print "Unwanted result:"
print df.ix[['beta', 2], ['b', 'e']]
print df.ix[[1, 2], ['b', 4]]
10.0
b e
delta 6 15
gamma 4 10
b e
beta 2 5
gamma 4 10
Unwanted result:
b e
beta 2 5
2 NaN NaN
b 4
beta 2 NaN
gamma 4 NaN
```
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