DataFrame数值处理（四）

1、生成4行9列的标准正态伪随机数，并为其添加列名和日期的行索引。

a = np.random.standard_normal((9,4)) # 生成9行4列标准正态分布伪随机数
a.round(6)
# DataFrame函数参数: data, index, columns, dtype, copy
df = pd.DataFrame(a)
df.columns = ['No1', 'No2', 'No3', 'No4']
dates = pd.date_range('2015-1-1', periods=9, freq='M')
df.index = dates
print(df)

输出结果：
                 No1       No2       No3       No4
2015-01-31 -0.991982 -0.179645 -0.045374  0.956476
2015-02-28  1.831624  2.043415 -0.986586  1.073712
2015-03-31  1.508740  2.262742  0.022831  0.543690
2015-04-30 -0.101480  1.321918  0.144027 -0.055291
2015-05-31 -0.445274 -0.242240 -0.188466  0.803470
2015-06-30  0.170965  0.156727  1.015219 -0.430204
2015-07-31  0.282361 -0.199567 -0.942330 -0.619416
2015-08-31  0.916740  1.006132  0.845850 -0.272923
2015-09-30  2.415978  0.162904 -1.095476  0.971750

2、基本内建分析方法

print(df.sum())
print(df.mean())
print(df.cumsum())
print(df.describe())

# 也可对DataFrame对象应用大部分NumPy通用函数
print(np.sqrt(df))

# pandas可以处理不完整数据集，不考虑NaN值，只使用其他可用值
print(np.sqrt(df).sum())

3、绘图

import matplotlib.pyplot as plt
df.cumsum().plot(lw=2.0)
plt.show()

DataFrame主要方法也可以用于Series。

#DataFrame的主要方法也可用于Series对象
import matplotlib.pyplot as plt
df['No1'].cumsum().plot(style='r', lw=2.)
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('value')
plt.show()

4、GroupBy分组操作

pandas分组功能类似SQL中的分组

#为了进行分组，我们添加一列季度值
df['Quarter'] = ['Q1','Q1','Q1','Q2','Q2','Q2','Q3','Q3','Q3']
print(df)
groups = df.groupby('Quarter')
print(type(groups))
print(groups.mean())
print(groups.max())
print(groups.size())

输出结果：
                 No1       No2       No3       No4 Quarter
2015-01-31  1.192926  1.497219 -0.008608  0.118276      Q1
2015-02-28 -0.572158  0.152690  1.065210  1.664274      Q1
2015-03-31  0.589818 -2.149275 -0.191612 -0.358717      Q1
2015-04-30  0.178717 -0.025317  0.355695  0.695708      Q2
2015-05-31 -0.470604 -0.324468  0.443879  0.948667      Q2
2015-06-30  0.186913 -0.636450  0.474471 -0.329598      Q2
2015-07-31 -0.166176  0.987839 -1.176883  0.615347      Q3
2015-08-31  3.501118 -2.028843 -0.533715 -0.510510      Q3
2015-09-30 -1.682162 -1.335962  0.355475  0.767243      Q3
<class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>
              No1       No2       No3       No4
Quarter                                        
Q1       0.403529 -0.166455  0.288330  0.474611
Q2      -0.034991 -0.328745  0.424682  0.438259
Q3       0.550927 -0.792322 -0.451708  0.290693
              No1       No2       No3       No4
Quarter                                        
Q1       1.192926  1.497219  1.065210  1.664274
Q2       0.186913 -0.025317  0.474471  0.948667
Q3       3.501118  0.987839  0.355475  0.767243
Quarter
Q1    3
Q2    3
Q3    3
dtype: int64

分组可以在多列上进行

#分组可以在多列上进行，为此再添加一列，表示月份是技术还是偶数
df['Odd_Even'] = ['Odd','Even','Odd','Even','Odd','Even','Odd','Even','Odd']
groups = df.groupby(['Quarter', 'Odd_Even'])
print(groups.size())
print(groups.mean())

输出结果：
Quarter  Odd_Even
Q1       Even        1
         Odd         2
Q2       Even        2
         Odd         1
Q3       Even        1
         Odd         2
dtype: int64
                       No1       No2       No3       No4
Quarter Odd_Even                                        
Q1      Even     -0.572158  0.152690  1.065210  1.664274
        Odd       0.891372 -0.326028 -0.100110 -0.120221
Q2      Even      0.182815 -0.330884  0.415083  0.183055
        Odd      -0.470604 -0.324468  0.443879  0.948667
Q3      Even      3.501118 -2.028843 -0.533715 -0.510510
        Odd      -0.924169 -0.174062 -0.410704  0.691295

来源：CSDN

作者：suiyl2009

链接：https://blog.csdn.net/suiyl2009/article/details/104319842

标签

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