Python入门：从Excel轻松入门Pandas【第三章】NumPy数据处理基石

本文介绍了NumPy库在数据处理中的基础概念和操作，包括数组的创建、转换、预处理，如类型转换、缺失值处理，以及与DataFrame和Series数据之间的转换。此外，还讨论了数组的维度转换和合并方法。

注：该学习笔记是根据曾志贤老师编写的《Python数据分析实战：从Excel轻松入门Pandas》所学习整理的笔记。

第3章 NumPy数据处理基石

这里写目录标题

第3章 NumPy数据处理基石

一、NumPy的定义

1、定义

DataFrame表格可以由Series数据构成，Series数据的本质是带标签的一维数组。
数组是指NumPy库中的数组，因为Python本身并没有数组这种数据类型。
NumPy是一个运行速度非常快的数学库。支持大量维度数组与矩阵运算，而Pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，因此要学好Pandas，就必须对NumPy有所了解。为了让NumPy表达起来更方便，将NumPy简写为np。

2、主要问题

整个NumPy数组中的元素都必须是同一数据类型。如果一组数组中既有文本也有数字，则不能进行各类算术运算。只要数组中涉及文本，整个数组的数据类型就会变成object，这个类型并不支持算术运算。
用NumPy数据进行数据分析很难知道哪一列（或者行）代表什么意思，因为通常都是按位置来选择列，比如arr[ : , 1]。

二、NumPy数组的创建与转换

1、普通数组

创建普通数组可以使用np.array( )函数，该函数的参数可以是任何序列类型对象。
数组中的元素数据类型必须保持一致。

import numpy as np  
  
arr1 = np.array([1, 2, 3])  
print(arr1)  
arr2 = np.array([[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']])  
print(arr2)

2、序列数组

创建一个指定数字范围内的等差序列数组，可以使用np.arange( )函数。
它创建数组的方式非常灵活，参数可以是1个、2个或者3个。

1个参数时，起始默认值为0.参数值为终止值，步长值默认为1。
2个参数时，第1个参数为起始值，第2个参数为终止值，步长值默认为1。
3个参数时，第1个参数为起始值，第2个参数为终止值，第3个参数为步长值。

import numpy as np  
# 设置1个参数  
arr1 = np.arange(4)  
print(arr1)  
# 返回 [0 1 2 3]  

# 设置2个参数  
arr2 = np.arange(7, 12)  
print(arr2)  
# 返回 [ 7  8  9 10 11]  

# 设置3个参数  
arr3 = np.arange(100, 110, 2)  
print(arr3)  
# 返回 [100 102 104 106 108]

3、随机数组

使用np.rendom.rand( )函数生成随机小数。

import numpy as np  
# 创建单个随机小数  
print(np.random.rand())  
# 创建一维随机小数  
print(np.random.rand(2))  
# 创建二维随机小数  
print(np.random.rand(2, 3))  
# 创建三维随机小数  
print(np.random.rand(2, 3, 4))

使用np.rendom.rendint( )函数生成随机整数。

import numpy as np
# 创建单个随机整数  
print(np.random.randint(10, 99))  
# 创建一维随机整数  
print(np.random.randint(10, 99, size=3))  
# 创建二维随机整数  
print(np.random.randint(10, 99, size=(3, 2)))  
# 创建三维随机整数  
print(np.random.randint(10, 99, size=(3, 2, 4)))

4、转换数组

1）、DataFrame表格转换为数组

使用np.array( )函数、df.to_numpy( )函数、df.values属性将df表转换为数组。

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
df = pd.read_excel('3-4.xlsx')  
# 方式1  
print(np.array(df))  
# 方式2  
print(df.to_numpy())  
# 方式3  
print(df.values)

2）、Series数据转换为数组

使用np.array( )函数、df.to_numpy( )函数、df.values属性将Series数据转换为数组。

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
df = pd.read_excel('3-4.xlsx')
for t, s in df.items():  
    # 方式1  
    print(np.array(s))  
    # 方式2  
    print(s.to_numpy())  
    # 方式3  
    print(s.values)

三、NumPy数组的预处理

1、类型转换

使用astype( )函数进行数组的数据类型转换。
NumPy默认时间开始时间为1970-1-1，可使用pd.to_datetime( )函数自定义起始日期。

注意：Pandas和NumPy中的很多哈数都有dtype参数，表示可以在参数中设置数据类型。
注意：Excel的默认起始日期为：1900-1-1，设置NumPy自定义起始时间与Excel同步时，应修改为：1899-12-30。

类型名称	简写	注释
bool	?，b1	布尔型数据类型（True或者False）
int8	b，i1	字节（-128~127）
int16	h，i2	整数（-32768~32767）
int32	i，i4	整数（-2147483648~2147483647），可表示为int
int64	q，i8	整数（-9223372036854775808~9223372036854775807）
unint8	B，u1	无符号整数（0~255）
uint16	H，u2	无符号整数（0~65535）
uint32	I，u4	无符号整数（0~4294967295）
uint64	Q，u8	无符号整数（0~18446744073709551615）
float16	e，f2	半精度浮点数，包括1个符号位，5个指数位，10个尾数位
float32	f，f4	单精度浮点数，包括1个符号位，8个指数位，23个尾数位
float64	d，f8	双精度浮点数，包括1个符号位，11个指数位，52个尾数位，可表示为float
str	a，S	字符串，只能包含ASCII码字符，S或a后带数字表示字符串长度，超出部分将被截断，例如S20，a10
unicode	U	Unicode字符串，U后带数字表示字符串长度，超出部分将被截断，例如U20
datetime64	M8	年（‘Y’）、月（‘M’）、周（‘W’)、天（‘D’）、小时（‘h’）、分钟（‘m’）、秒（‘s’）、毫秒（‘ms’）、微秒（‘μs’）等
timedelta64		表示时间差，年（‘Y’）、月（‘M’）、周（‘W’)、天（‘D’）、小时（‘h’）、分钟（‘m’）、秒（‘s’）、毫秒（‘ms’）、微秒（‘μs’）

import numpy as np  
import pandas as pd

# 在创建数组时，直接写明数组的数据类型  
arr = np.array([100, '123', 99], dtype='int')  
print(arr)  
  
# 在创建数组时，未写明数据类型  
arr1 = np.array([100, '123', 99])  
# 将数组转换为整型  
print(arr1.astype('int'))  
# 将数组转换为浮点型  
print(arr1.astype('float'))  
# 将数组转换为字符串型  
print(arr1.astype('str'))

# 将数组转换为日期，指定为天截止。
arr2 = np.array([0, 12525, 145], dtype='datetime64[D]')  
print(arr2)
# 修改默认起始日期
print(pd.to_datetime([0, 12525, 145], unit='D', origin='2000-1-1'))

案例1：将数字转换为日期

将该表中的数字转换为日期
在这里插入图片描述

import numpy as np  
import pandas as pd  
  
df = pd.read_excel('3-6.xlsx')  
df['出生日期'] = pd.to_datetime(df['出生日期'], unit='D', origin='1899-12-30')  
df.to_excel('3-6-1.xlsx')

2、缺失值处理

缺失值是指没有任何值的空元素。
导入Excel文件后，如果某个单元格没有任何值，则会显示为NaN或者NaT（缺失时间）。
在NumPy中也可以通过np.nan来生成缺失值。
要判断数组中是否有缺失值，可使用np.isnan( )函数，将返回由布尔值组成的数组，还可以给缺失值填充指定的值。

import numpy as np  
  
# 创建带有缺失值的数组  
arr = np.array([2, 3, np.nan, 36, np.nan, 99])  
# 筛选缺失值并且赋值  
arr[np.isnan(arr)] = 1000  
# 打印数组，并将数组数据类型转换为整数型  
print(arr.astype('int'))

案例1：将带缺失值的列数据转换为日期

在这里插入图片描述

import numpy as np  
import pandas as pd

df = pd.read_excel('3-7.xlsx', 0)  
# 获取指定列放入数组  
arr = np.array(df['出生日期'])  
# 筛选数组中的缺失值，并重新赋值为1  
arr[np.isnan(arr)] = 1  
# 将指定列的数组进行类型转换  
df['出生日期'] = pd.to_datetime(arr, unit='D', origin='1899-12-30')  
df.to_excel('3-7-1.xlsx')

3、重复值处理

在做数据预处理时，去重复处理是处理比较常见的处理方式。在NumPy中，可以使用np.unique( )函数。
如果对多维数组做去重复处理，最后返回的是具有唯一值的一维数组。
参数axis=None为默认值，返回一维数组；axis=0表示以行为轴，axis=1表示以列为轴。

注意：通过np.unique( )处理重复后，始终返回的是数组结构数据。

import numpy as np  
  
# 对一维数组去重  
arr1 = np.array([9, 1, 2, 2, 1, 5, 9])  
print(np.unique(arr1))  
  
# 对多维数组去重  
arr2 = np.array([[2, 1, 1], [2, 1, 1], [3, 1, 7], [3, 1, 7]])  
# 返回一维数组  
print(np.unique(arr2))  
print(np.unique(arr2, axis=None))  
# 返回多维数组  
print(np.unique(arr2, axis=0))

4、存取元素

对一维数组的元素选取：arr[selection]
对二维数组的元素选取：arr[row_selection, column_selecyion]

import numpy as np  
  
arr1 = np.array([10, 100, 1000.])  
arr2 = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])  
  
# 返回标量，在一维数组中，只切片元素的位置  
print(arr1[2])  
# 返回 1000.0  
# 返回标量，在二维数组中，指定行、列号  
print(arr2[0, 0])  
# 返回 1.0  
# 返回二维数组，在二维数组中，指定所有行、指定列号以后的所有元素  
print(arr2[:, 1:])  
# 返回 [[2. 3.]#      [5. 6.]]  
  
# 返回一维数组，在二维数组中，指定所有行和指定的列号  
print(arr2[:, 1])  
# 返回 [2. 5.]  
# 返回一维数组，在二维数组中，指定行号和指定列号之前的所有元素  
print(arr2[1, :2])  
# 返回 [4. 5.]

# 如果列存在标题，也可以通过arr['列标题']的方式获取到整个列元素

四、NumPy数组维度转换

1、数组维度转换

注意：数组之间的转换要遵循的原则是：转换后的元素个数必须与转换前的元素个数相同，否则转换不成功。

1）、一维数组转换为多维数组

数组的维度转换使用reshape( )函数

import numpy as np  
  
arr1 = np.arange(1, 13)  
# 转换为二维数组，2代表两组，6代表每组中的元素个数。且2X6的元素个数之和必须与转换前的元素个数相同。  
print(arr1.reshape(2, 6))  
# 转换为三维数组  
print(arr1.reshape(3, 2, 2))

2）、多维数组转换为多维数组

使用reshape( )函数也可以将多维数组转换为多维数组

import numpy as np

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])  
# 转换为另一种表现形式的二维数组  
print(arr2.reshape(2, 6))  
# 转换为三维数组  
print(arr2.reshape(2, 2, 3))

3）、多维数组转换为一维数组

将多维数组转换为一维数组，除了使用reshape( )函数以外，也可以使用flatten( )函数，并且这种转换方式更为直接。

import numpy as np

arr3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  
# .size属性是表示统计数组中的元素个数  
print(arr3.reshape(arr3.size))  
# 使用NumPy内置函数转换为一维数组  
print(arr3.flatten())

2、数组合并

数组合并就是对两个及以上的数组做拼接

1）、一维数组合并

如果要将多个一维数组合并成一个一维数组，首先要将多个一维数组组织在列表中，然后使用np.concatenate( )函数对列表中的一维数组合并。

import numpy as np  
  
# 一维数组合并  
arr1 = np.array([1, 2, 3])  
arr2 = np.array([4, 5, 6])  
arr3 = np.array([7, 8, 9])  
lst = [arr1, arr2, arr3]  
arr4 = np.concatenate(lst)

2）、多维数组合并

合并多个多维数组与合并多个一维数组方法基本相同，但由于多维数组合并需要用户确认是横向合并还是纵向合并，所以要在np.concatenate( )函数中对axis参数指明合并方向，axis=1表示横向合并，axis=0表示纵向合并。

import numpy as np

# 多维数组合并  
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])  
lst = [arr1, arr2]  
# 不指定方向合并，默认为纵向。  
print(np.concatenate(lst))  
# 指定纵向合并  
print(np.concatenate(lst, axis=0))  
# 指定横向合并  
print(np.concatenate(lst, axis=1))

五、Series数据的创建

Series可以视为DataFrame表格的列，创建Series数据可使用pd.Series( )函数。

语法结构：
- pd.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False)
参数说明：
- data：提供创建Series的数据，可以是列表、数组合字典等可迭代对象。
- index：提供Series的索引数据，允许有重复值，默认为RangeIndex(0,1,2…n)。
- dtype：设置Series数据的类型，如未指定则自动判断。
- name：设置Series数据的名称。
- copy：是否复制输入数据。

1、创建Series数据

import pandas as pd  
  
s = pd.Series(['张三', '李四', '王五'], name='姓名')

2、用字典创建Series数据

import pandas as pd

s1 = pd.Series({'张三': 18, '李四': 19, '王五': 20})

3、创建Series数据时设置索引

注意：索引并非唯一值

import pandas as pd  
  
s = pd.Series(['张三', '李四', '王五'], name='姓名', index=['A', 'B', 'C'])

# 索引自适应长度  
lst = [4, 5, 6, 22, 66]  
print(pd.Series(lst, index=range(100, 100 + len(lst))))

# 字典创建Series时，key默认为索引  
dic = {'张三': 18, '李四': 19, '王五': 20}  
print(pd.Series(dic))

4、创建Series数据时设置类型

import pandas as pd  
  
s = pd.Series(['张三', '李四', '王五'], name='姓名', index=['A', 'B', 'C'], dtype='str')

六、DataFrame表格的创建

创建DataFrame表格使用pd.DataFrame( )函数。

语法结构：
- pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
参数说明：
- DataFrame：提供创建DataFrame表格的数据，可以为数组、列表和字典。
- index：提供DataFrame表格的行索引数据，默认为RangeIndex(0,1,2…n)。
- columns：提供DataFrame表格的列索引数据，默认为RangeIndex(0,1,2…n)。
- dtype：数据类型，只允许设置单个数据类型，，如果没有设置则自动判断。
- copy：是否从输入复制数据。仅影响DataFrame/二维数组输入。

1、使用NumPy数组创建DataFrame表格

import pandas as pd  
import numpy as np

arr = np.array([['张三', '男', 28], ['李四', '女', 25], ['王五', '女', 19]])  
print(pd.DataFrame(arr, index=[1, 2, 3], columns=['姓名', '性别', '年龄']))

2、使用Python列表创建DataFrame表格

import pandas as pd  
  
lst = [['张三', '男', 28], ['李四', '女', 25], ['王五', '女', 19]]  
print(pd.DataFrame(lst, index=[1, 2, 3], columns=['姓名', '性别', '年龄']))

3、使用Seize数据创建DataFrame表格

import pandas as pd

s1 = pd.Series(  
    ['张三', '女', 28],   
	name='1',   
	index=['姓名', '性别', '年龄']  
)  
s2 = pd.Series(  
    ['李四', '男', 25],   
	name='2',   
	index=['姓名', '性别', '年龄']  
)  
s3 = pd.Series(  
    ['王五', '女', 19],   
	name='3',   
	index=['姓名', '性别', '年龄']  
)  
lst = [s1, s2, s3]  
print(pd.DataFrame(lst))
# 返回的结果
   姓名 性别  年龄
1  张三  女  28
2  李四  男  25
3  王五  女  19

4、使用Python字典创建DataFrame表格

1）、字典值为列表

import pandas as pd  
  
dic = {  
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],  
    '性别': ['男', '女', '男'],  
    '年龄': [18, 25, 19]  
}  
print(pd.DataFrame(dic, index=['001', '002', '003']))

2）、字典值为数组

import pandas as pd  
import numpy as np

dic1 = {  
    '姓名': np.array(['张三', '李四', '王五']),  
    '性别': np.array(['男', '女', '男']),  
    '年龄': np.array([18, 25, 19])  
}  
print(pd.DataFrame(dic1, index=['001', '002', '003']))

3）、字典值为Series

import pandas as pd

dic2 = {  
    '姓名': pd.Series(['张三', '李四', '王五'], index=['001', '002', '003']),  
    '性别': pd.Series(['男', '女', '男'], index=['001', '002', '003']),  
    '年龄': pd.Series([18, 25, 19], index=['001', '002', '003'])  
}  
print(pd.DataFrame(dic2))