python-pandas之Index数据分析（六）

索引对象

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      数据结构 索引对象
      • pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建
      Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一
      个Index。
      • Index对象是不可修改的（immutable），因此用户不能对其进行修改。不可
      修改性非常重要，因为这样才能使Index对象在多个数据结构之间安全共享。
      • pandas中主要的index对象
      类型 说明
      index 最泛化的Index对象，将轴标签为一个由Python对象组成的NumPy数组。
      Int64Index 针对整数的特殊Index
      MultiIndex “层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引。可以看做由园数组组成的数
      组。
      DatetimeIndex 存储纳秒级时间戳
      PeriodIndex 针对Period数据的特殊Index
      • Index的方法和属性 I
      类型 说明
      append append 连接另一个Index对象，产生一个新的Index。
      diff 计算差集，并得到一个Index。
      intersection 计算交集
      union 计算并集
      isin 计算一个指示各值是否包含在参数集合中的布尔型数组
      delete 删除索引i处的元素，并得到新的Index。
      • Index的方法和属性 II
      类型 说明
      drop 删除传入的值，并得到新的索引。
      insert 将元素插入到索引i处，并得到新的Index。
      is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True。
      is_unique 当Index没有重复值时，返回True。
      unique 计算Index中唯一值得数组
      '''
      import numpy as np
      import pandas as pd
      import sys
      from pandas import  Series,DataFrame,Index
      print('获取index')
      obj = Series(range(3),index=['a','b','c'])
      index = obj.index
      print(index[1:]) #打印index从1开始的所有索引
      try:
          index[1] = 'd'  #Index对象是不可修改的（immutable），因此用户不能对其进行修改。不
      except:
         print
         print(sys.exc_info()[0])
      print('Index对象')
      index = Index(np.arange(3))
      obj2 = Series([1.6,23.3,6],index= index)
      print(obj2)
      print('判断列和索引是否存在')
      pop = {'Nevada':{20001:2.4, 2002:2.9},
             'Ohio':{2000:1.5, 2001:1.7, 2002:3.6}}
      frame3 = DataFrame(pop)
      print(frame3)
      print('Ohio'in frame3.columns)  # True
      print('3923' in frame3.index)   # False
  
 

重新索引

      '''
      基本功能 重新索引
      • 创建一个适应新索引的新对象，该Series的reindex将会根据新索引进行重排。
      如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值
      • 对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一些插值处理。
      method选项即可达到此目的。
      • reindex函数的参数
      类型 说明
      index 用作索引的新序列。既可以是Index实例，也可以是其它序列型的Python数据
      结构。Index会被完全使用，就像没有任何复制一样。
      method 插值填充方式，ffill或bfill。
      fill_value 在重新索引过程中，需要引入缺失值时使用的替代值。
      limit 前向或后向填充时的最大填充量
      level 在MultiIndex的指定级别上匹配简单索引，否则选取其子集。
      copy 默认为True，无论如何都复制。如果为False，则新旧相等就不复制。
      '''
      import numpy as np
      from pandas import  DataFrame,Series
      print('重新指定索引及顺序')
      obj = Series([3.4,5.4,5.6,-4],index=['d', 'b', 'a', 'c'])
      print(obj)
      obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'd', 'c', 'e'])
      print('重新指定索引obj2\n',obj2)
      print('指定不存在元素的默认值')
      print(obj.reindex(['a', 'b', 'd', 'c', 'e'], fill_value = 0))  # 指定不存在元素的默认值
      print('重新指定索引并指定填元素充方法')
      obj3 = Series(['libai','dufu','tangshi'],index=[0,2,4])
      print(obj3)
      print(obj3.reindex(range(6),method='ffill'))    #method 插值填充方式，ffill或bfill。
      print('对DataFrame重新指定索引')
      frame = DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3),
                        index = ['a', 'c', 'd'],
                        columns = ['Ohio', 'Texas', 'California'])
      print(frame)
      frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])
      print(frame2)
      print('重新指定column')
      states = ['Texas', 'Utah', 'California']
      print(frame.reindex(columns = states))
      print('对DataFrame重新指定索引并指定填元素充方法')
      print(frame.reindex(index = ['a', 'b', 'c','d'],
                         # method='ffill',
                          columns = states))
      print(frame.ix[['a', 'b', 'd', 'c'], states])
  
 

删除索引上的值

      '''
      基本功能 丢弃指定轴上的项
      • 丢弃某条轴上的一个或多个项很简单，只要有一个索引数组或列表即可。由于
      需要执行一些数据整理和集合逻辑，所以drop方法返回的是一个在指定轴上删
      除了指定值的新对象
      '''
      import numpy as np
      from pandas import Series,DataFrame
      print('Series根据索引删除元素')
      obj = Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e'])
      obj2 = obj.drop('c')
      print(obj2) #删除C索引对应的值
      print(obj.drop(['d','e']))
      print('DataFrame删除元素，可指定索引或列。')
      data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                       index=['A','B','C','D'],
                       columns=['N1','N2','N3','N4'])
      print(data)
      print('删除A行的元素')
      print(data.drop('A'))
      print('删除N1列的元素')
      print(data.drop('N1',axis=1))
      print(data.drop(['N1','N3'],axis=1))
  
 

索引、选取和过滤

      '''
      基本功能 索引、选取和过滤
      • Series索引（obj[...]）的工作方式类似于NumPy数组的索引，只不过Series的
      索引值不只是整数。
      • 利用标签的切片运算与普通的Python切片运算不同，其末端是包含的
      （inclusive）。
      • 对DataFrame进行索引其实就是获取一个或多个列
      • 为了在DataFrame的行上进行标签索引，引入了专门的索引字段ix。
      • DataFrame的索引选项
      类型 说明
      obj[val] 选取DataFrame的单个列或一组列。在一些特殊情况下会比较便利：布尔型数组（过滤
      行）、切片（行切片）、布尔型DataFrame（根据条件设置值）。
      obj.ix[val] 选取DataFrame的单个行或一组行
      obj.ix[:, val] 选取单个列或列子集
      obj.ix[val1, val] 同时选取行或列
      reindex方法 将一个或多个轴匹配到新索引
      xs方法 根据标签选取单行或单列，并返回一个Series。
      icol、irow方法 根据整数位置选取单行或单列，并返回一个Series。
      get_value、set_value方法 根据行标签或列标签选取单个值
      '''
      import numpy as np
      from pandas import  Series,DataFrame
      print('Series的索引，默认数字索引可以工作。')
      obj = Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])
      print('obj的b索引对应的值')
      print(obj['b'])
      print(obj[2])
      print(obj[[2,3]])
      print(obj[obj<2])
      print('Series的数组切片')
      print(obj['b':'c']) # 闭区间
      obj['b':'c'] = 5    #将b和c索引的值重新赋值
      print(obj)
      print('DataFrame的索引')
      data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                       index=['A','B','C','D'],
                       columns=['N1','N2','N3','N4'])
      print(data['N1'])   #打印N1列元素
      print('打印N1、N3列元素,同时显示行索引\n',data[['N1','N3']])#打印N1、N3列元素,同时显示行索引
      print('分片方式打印前两行元素\n',data[:2])
      print('指定索引和列')
      print(data.ix['B',['N2','N4']])
      print('指定行索引显示A和B，列索引将按照3,0,1顺序显示即N4,N1,N2')
      print(data.ix[['A', 'B'], [3, 0, 1]])
      print(data.ix[0])   #打印第一行
      print(data.ix[:'C', 'N2']) # 从A到C行的第2列元素显示。
      print('根据条件选择')
      print(data[data.N3>3])  #帅选第三列大于3的元素
      print(data<5)   # 打印True或者False
      data[data < 5] = 0  #将小于5的元素填充为0
      print(data)
  
 

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