import numpy as np
import pandas as pd
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查看pandas 版本pd.__version__

一、文件的读取和写入

1. 文件的读取
   pd.read_csv()#csv
   pd.read_table()#txt
   pd.read_excel()#excel

常用的公共参数
header=None# 第一行不作为列名
index_col#表示把某一列或几列作为索引
usecols#读取列的集合
parse_dates#表示需要转化为时间的列

nrows#读取的数据的行数

Attention:
读取txt文件的时候，经常遇到分隔符非空格的情况，read_table有个分割参数 sep,用户可以自定义分割符号，进行txt数据的读取.
sep是正则参数，|需要转义成|

pd.read_table('../data/my_table_special_sep.txt', sep=' \|\|\|\| ', engine='python')
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2. 数据的写入

df.to_csv('...',index=False)
#当索引没有任何意义的时候可以在保存的时候去除
***** to_csv可以保存txt文件,可以自定义分隔符sep参数，一般设置成制表符'\t'
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如果要将表格转换成markdown和latex可以使用to_markdown和to_latex，需要安装tabulate包。

基本数据结构

1. Series

Series一般由四个部分组成，分别是序列的值data、索引index(name)、存储类型dtype、序列的名字name。
其中，索引也可以指定它的名字，默认为空。

s=pd.Series(data=[100,'a',{'dic1':5}],
index=pd.Index(['id1':20,'third'],name='my_idx'),
dtype='object',
name='my_name')
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#获取属性
s.values
s.index //s.index.name#获取索引的名字
s[index_item]#取出单个索引的值 如s['third']
s.dtype
s.name
s.shape
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2. DataFrame

DataFrame在Series的基础上增加了列索引

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方法一(data,index,columns)

data=[[1,'a',1.2],[2,'b',2.2],[3,'c',3.2]]
df=pd.DataFrame(data=data, 
index=['row_%d'%i for i in range(3)], ⭐
columns=['col_0','col_1','col_2'])
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方法二(data(columns),index)

一般而言，更多的时候会采用从列索引名到数据的映射来构造数据框，同时再加上行索引：

df=pd.Dataframe(data={'col_0':[1,2,3]
'col_1':list('abc'),
'col_2':[1.2,2.2,3.2]},
index=['row_%d'%i for i in range(3)])
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索引

df['col_0']
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df[['col_0','col_1']]
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df['col_0']['row_0']
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常用属性

df.values
df.index
df.columns
df.dtypes
df.shape
df.T
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常用基本函数

1. 汇总函数

引入数据

df=pd.read_csv('')
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上述列名依次代表学校、年级、姓名、性别、身高、体重、是否为转系生、体测场次、测试时间、1000米成绩，本章只需使用其中的前七列。
取出数据前7列

df=df[df.columns[:7]]
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取出数据前2行

df.head(2)
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取出数据后3行

df.tail(3)
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info()返回表的信息概况

df.info()
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**describe表中数据数值列对应的主要统计量 **

df.describe()
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更全面的数据汇总 使用pandas-profiling

2. 特征统计函数

sum, mean, median, var, std, max, min

引入df.demo数据

df_demo=df[['Height','Weight']]
df_demo.mean()
df_demo.max()
df_demo.quantile(0.75)
df_demo.count()
df_demo.idxmax() #获取pandas中series最大值对应的索引。
# idxmin是对应的函数
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3.唯一值函数

对序列使用unique,nunique可以分别其唯一值组成的列表和唯一值的个数

df['School'].unique()#唯一值组成的列表
df['School'].nunique()#求某列有多少种不同的数
df['School'].value_counts()#得到唯一值及其对应的频数
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观察多个列组合的唯一值 drop_duplicates()
关键参数:
keep:
'first’保留第一次出现的所在行,
‘last’保留最后一行所在行,
False：把所有重复组合所在的行删除

df_demo=df[['Gender','Transfer','Name']]
df_demo.drop_duplicates(['Gender','Transfer'],keep='last')
df['School'].drop_duplicates() # 在Series上也可以使用
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duplicated和drop_duplicates的功能类似，但前者返回了是否为唯一值的布尔列表，其keep参数与后者一致。
drop_duplicates等价于把duplicated为True的对应行剔除。

4. 替换函数

替换操作是针对某一个列进行的

pandas中的替换函数可以归纳为三类：映射替换、逻辑替换、数值替换。

映射替换
其中映射替换包含replace方法、第八章中的str.replace方法,第九章中的cat.codes方法
在replace中，可以通过字典构造，或者传入两个列表来进行替换

df['Gender'].replace({'Female':0,'Male':1}).head()
df['Gender'].replace(['Female','Male'],[0,1]).head()
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replace特殊方向替换
method参数
ffill:用前面一个最近的未被替换的值进行替换
bfill:使用后面最近的未被替换的值进行替换

正则替换使用str.replace()
当前版本下对于string类型的正则替换还存在bug，因此如有此需求，请选择str.replace进行替换操作

逻辑替换

s=pd.Series([-1,1.2345,100,-50])
s.where(s<0)
s.where(s<0,100)
s.mask(s<0)#替换满足条件的值为Nan
s.mask(s<10,100)#替换满足条件的值为100

#构造一个bool序列类型，替换满足条件相应的数据
#传入的条件只需是与被调用的Series索引一致的布尔序列
s_condition=pd.Series([True,False,False,True],index=s.index)
s.mask(s_condition,-50)
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数值替换 round,abs,clip

它们分别表示按照给定精度round四舍五入、abs取绝对值和clip截断

s=pd.Series([-1,1.2345,100,-50])
s.round(2)
s.clip(0,2)#前两个数分别表示上下截断边界
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练习

clip 中，超过边界的只能截断为边界值，如果要把超出边界的替换为自定义的值，应当如何做？

s.clip(0,2).replace({2:100,0:-100})
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5.排序函数

其一为值排序(sort_values)，其二为索引排序(sort_index)

利用set_index方法把年级和姓名两列作为索引

df_demo = df[['Grade', 'Name', 'Height', 'Weight']].set_index(['Grade','Name'])
df_demo.head(3)
#对身高进行排序，默认参数ascending=True为升序：
df_demo.sort_values('Height').head()
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df_demo.sort_values('Height', ascending=False).head()
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在排序中，经常遇到多列排序的问题，比如在体重相同的情况下，对身高进行排序，并且保持身高降序排列，体重升序排列：

df_demo.sort_values(['Weight','Height'],ascending=[True,False]).head()
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索引排序的用法和值排序完全一致，只不过元素的值在索引中，此时需要指定索引层的名字或者层号，用参数level表示。
另外，需要注意的是字符串的排列顺序由字母顺序决定。

df_demo.sort_index(level=['Grade','Name'],ascending=[True,False]).head()
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6.apply 方法

apply方法常用于DataFrame的行迭代或者列迭代
apply的参数往往是一个以序列为输入的函数

df_demo = df[['Height', 'Weight']]
def my_mean(x):
     res = x.mean()
     return res
df_demo.apply(my_mean)
=>
df_demo.apply(lambda x:x.mean())
=>
df_demo.apply(lambda x:x.mean(), axis=1).head()

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mad函数返回的是一个序列中偏离该序列均值的绝对值大小的均值

df_demo.apply(lambda x:(x-x.mean()).abs().mean())
=>
df_demo.mad()
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四、窗口对象

pandas中有3类窗口，分别是滑动窗口rolling、扩张窗口expanding以及指数加权窗口ewm

1. 滑窗对象

要使用滑窗函数，就必须先要对一个序列使用.rolling得到滑窗对象，其最重要的参数为窗口大小window。

roller使用的函数

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
roller = s.rolling(window = 3)
roller. Mean()
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roller.sum()
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滑动相关系数或滑动协方差

roller.cov(s2)
roller.corr(s2)
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支持使用apply传入自定义函数，其传入值是对应窗口的Series

roller.apply(lambda x:x.mean())
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series使用的函数
shift, diff, pct_change是一组类滑窗函数，它们的公共参数为periods=n，默认为1，
分别表示取向前第n个元素的值、与向前第n个元素做差（与Numpy中不同，后者表示n阶差分）、
与向前第n个元素相比计算增长率。这里的n可以为负，表示反方向的类似操作。

s = pd.Series([1,3,6,10,15])
s.shift(2)
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它们的功能可以用窗口大小为n+1的rolling方法等价代替：

s.rolling(3).apply(lambda x:list(x)[0]) # s.shift(2)
s.rolling(4).apply(lambda x:list(x)[-1]-list(x)[0]) # s.diff(3)
def my_pct(x):
     L = list(x)
     return L[-1]/L[0]-1
s.rolling(2).apply(my_pct) # s.pct_change()
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练习2

rolling对象的默认窗口方向都是向前的，某些情况下用户需要向后的窗口，
例如对1,2,3设定向后窗口为2的sum操作，结果为3,5,NaN，此时应该如何实现向后的滑窗操作？

sd = pd.Series([1, 2, 3])
sd + sd[::-1].shift(1)
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2. 扩张窗口

扩张窗口又称累计窗口，可以理解为一个动态长度的窗口，其窗口的大小就是从序列开始处到具体操作的对应位置，其使用的聚合函数会作用于这些逐步扩张的窗口上。具体地说，设序列为a1, a2, a3, a4，则其每个位置对应的窗口即[a1]、[a1, a2]、[a1, a2, a3]、[a1, a2, a3, a4]。

s = pd.Series([1, 3, 6, 10])
s.expanding().mean()
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cummax, cumsum, cumprod函数是典型的类扩张窗口函数，请使用expanding对象依次实现它们

s.expanding().sum()  # cummax()
s.expanding().max()  # cumsum() 
s.expanding().apply(lambda x:np.prod(x))# cumprod
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五、练习

Ex1：口袋妖怪数据集
现有一份口袋妖怪的数据集，下面进行一些背景说明：

#代表全国图鉴编号，不同行存在相同数字则表示为该妖怪的不同状态

妖怪具有单属性和双属性两种，对于单属性的妖怪，Type 2为缺失值

Total, HP, Attack, Defense, Sp. Atk, Sp. Def, Speed分别代表种族值、体力、物攻、防御、特攻、特防、速度，其中种族值为后6项之和

1. 对HP, Attack, Defense, Sp. Atk, Sp. Def, Speed进行加总，验证是否为Total值。

2. 对于#重复的妖怪只保留第一条记录，解决以下问题：

• 求第一属性的种类数量和前三多数量对应的种类
• 求第一属性和第二属性的组合种类
• 求尚未出现过的属性组合

3. 按照下述要求，构造Series：

• 取出物攻，超过120的替换为high，不足50的替换为low，否则设为mid
• 取出第一属性，分别用replace和apply替换所有字母为大写
• 求每个妖怪六项能力的离差，即所有能力中偏离中位数最大的值，添加到df并从大到小排序

Ex2：指数加权窗口

1. 作为扩张窗口的ewm窗口

在扩张窗口中，用户可以使用各类函数进行历史的累计指标统计，但这些内置的统计函数往往把窗口中的所有元素赋予了同样的权重。事实上，可以给出不同的权重来赋给窗口中的元素，指数加权窗口就是这样一种特殊的扩张窗口。

其中，最重要的参数是alpha，它决定了默认情况下的窗口权重为 w i = ( 1 − α ) i , i ∈ { 0 , 1 , . . . , t } w_i=(1−\alpha)^i,i\in\{0,1,...,t\} wi​=(1−α)i,i∈{0,1,...,t}，其中$i=t$表示当前元素，$i=0$表示序列的第一个元素。

从权重公式可以看出，离开当前值越远则权重越小，若记原序列为$x$，更新后的当前元素为$y_t$，此时通过加权公式归一化后可知：

y t = ∑ i = 0 t w i x t − i ∑ i = 0 t w i = x t + ( 1 − α ) x t − 1 + ( 1 − α ) 2 x t − 2 + . . . + ( 1 − α ) t x 0 1 + ( 1 − α ) + ( 1 − α ) 2 + . . . + ( 1 − α ) t

yt​​=∑i=0t​wi​∑i=0t​wi​xt−i​​=1+(1−α)+(1−α)2+...+(1−α)txt​+(1−α)xt−1​+(1−α)2xt−2​+...+(1−α)tx0​​​

对于Series而言，可以用ewm对象如下计算指数平滑后的序列：

np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randint(-1,2,30).cumsum())
s.head()
s.ewm(alpha=0.2).mean().head()
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请用expanding窗口实现。

2. 作为滑动窗口的ewm窗口

从第1问中可以看到，ewm作为一种扩张窗口的特例，只能从序列的第一个元素开始加权。现在希望给定一个限制窗口n，只对包含自身的最近的n个元素作为窗口进行滑动加权平滑。请根据滑窗函数，给出新的wi与yt的更新公式，并通过rolling窗口实现这一功能。

教程来源:http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/ch2.html