Pandas级联

发表时间:2020-02-17

Pandas 提供了各种工具(功能),可以轻松地将 Series DataFrame Panel 对象组合在一起。

pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,
ignore_index=False)

其中,

  • objs - 这是Series,DataFrame或Panel对象的序列或映射。
  • axis - {0,1,...} ,默认为 0 ,这是连接的轴。
  • join - {'inner', 'outer'} ,默认 inner 。如何处理其他轴上的索引。联合的外部和交叉的内部。
  • ignore_index − 布尔值,默认为 False 。如果指定为 True ,则不要使用连接轴上的索引值。结果轴将被标记为: 0,...,n-1
  • join_axes - 这是Index对象的列表。用于其他 (n-1) 轴的特定索引,而不是执行内部/外部集逻辑。

连接对象

concat() 函数完成了沿轴执行级联操作的所有重要工作。下面代码中,创建不同的对象并进行连接。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two])
print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

假设想把特定的键与每个碎片的DataFrame关联起来。可以通过使用键参数来实现这一点 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],keys=['x','y'])
print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

     Marks_scored    Name subject_id
x 1            98    Alex       sub1
  2            90     Amy       sub2
  3            87   Allen       sub4
  4            69   Alice       sub6
  5            78  Ayoung       sub5
y 1            89   Billy       sub2
  2            80   Brian       sub4
  3            79    Bran       sub3
  4            97   Bryce       sub6
  5            88   Betty       sub5

结果的索引是重复的; 每个索引重复。如果想要生成的对象必须遵循自己的索引,请将 ignore_index 设置为 True 。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],keys=['x','y'],ignore_index=True)

print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
0            98    Alex       sub1
1            90     Amy       sub2
2            87   Allen       sub4
3            69   Alice       sub6
4            78  Ayoung       sub5
5            89   Billy       sub2
6            80   Brian       sub4
7            79    Bran       sub3
8            97   Bryce       sub6
9            88   Betty       sub5

观察,索引完全改变,键也被覆盖。如果需要沿 axis=1 添加两个对象,则会添加新列。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = pd.concat([one,two],axis=1)
print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id  Marks_scored   Name subject_id
1            98    Alex       sub1            89  Billy       sub2
2            90     Amy       sub2            80  Brian       sub4
3            87   Allen       sub4            79   Bran       sub3
4            69   Alice       sub6            97  Bryce       sub6
5            78  Ayoung       sub5            88  Betty       sub5

使用附加连接

连接的一个有用的快捷方式是在Series和DataFrame实例的 append 方法。这些方法实际上早于 concat() 方法。 它们沿 axis=0 连接,即索引 -

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = one.append(two)
print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

append() 函数也可以带多个对象 -

import pandas as pd

one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])

two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
rs = one.append([two,one,two])
print(rs)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

   Marks_scored    Name subject_id
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5
1            98    Alex       sub1
2            90     Amy       sub2
3            87   Allen       sub4
4            69   Alice       sub6
5            78  Ayoung       sub5
1            89   Billy       sub2
2            80   Brian       sub4
3            79    Bran       sub3
4            97   Bryce       sub6
5            88   Betty       sub5

时间序列

Pandas 为时间序列数据的工作时间提供了一个强大的工具,尤其是在金融领域。在处理时间序列数据时,我们经常遇到以下情况 -

  • 生成时间序列
  • 将时间序列转换为不同的频率

Pandas 提供了一个相对紧凑和自包含的工具来执行上述任务。

获取当前时间

datetime.now() 用于获取当前的日期和时间。

import pandas as pd
print pd.datetime.now()

上述代码执行结果如下 -

2017-11-03 02:17:45.997992

创建一个时间戳

时间戳数据是时间序列数据的最基本类型,它将数值与时间点相关联。 对于 Pandas 对象来说,意味着使用时间点。举个例子 -

import pandas as pd
time = pd.Timestamp('2018-11-01')
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

2018-11-01 00:00:00

也可以转换整数或浮动时期。这些的默认单位是纳秒(因为这些是如何存储时间戳的)。 然而,时代往往存储在另一个可以指定的单元中。 再举一个例子 -

import pandas as pd
time = pd.Timestamp(1588686880,unit='s')
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

2020-05-05 13:54:40

创建一个时间范围

import pandas as pd

time = pd.date_range("12:00", "23:59", freq="30min").time
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

[datetime.time(12, 0) datetime.time(12, 30) datetime.time(13, 0)
 datetime.time(13, 30) datetime.time(14, 0) datetime.time(14, 30)
 datetime.time(15, 0) datetime.time(15, 30) datetime.time(16, 0)
 datetime.time(16, 30) datetime.time(17, 0) datetime.time(17, 30)
 datetime.time(18, 0) datetime.time(18, 30) datetime.time(19, 0)
 datetime.time(19, 30) datetime.time(20, 0) datetime.time(20, 30)
 datetime.time(21, 0) datetime.time(21, 30) datetime.time(22, 0)
 datetime.time(22, 30) datetime.time(23, 0) datetime.time(23, 30)]

改变时间的频率

import pandas as pd

time = pd.date_range("12:00", "23:59", freq="H").time
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

[datetime.time(12, 0) datetime.time(13, 0) datetime.time(14, 0)
 datetime.time(15, 0) datetime.time(16, 0) datetime.time(17, 0)
 datetime.time(18, 0) datetime.time(19, 0) datetime.time(20, 0)
 datetime.time(21, 0) datetime.time(22, 0) datetime.time(23, 0)]

转换为时间戳

要转换类似日期的对象(例如字符串,时代或混合)的序列或类似列表的对象,可以使用 to_datetime 函数。当传递时将返回一个Series(具有相同的索引),而类似列表被转换为 DatetimeIndex 。 看看下面的例子 -

import pandas as pd

time = pd.to_datetime(pd.Series(['Jul 31, 2009','2019-10-10', None]))
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

0   2009-07-31
1   2019-10-10
2          NaT
dtype: datetime64[ns]

NaT 表示不是一个时间的值(相当于 NaN )

举一个例子,

import pandas as pd
import pandas as pd
time = pd.to_datetime(['2009/11/23', '2019.12.31', None])
print(time)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

DatetimeIndex(['2009-11-23', '2019-12-31', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

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