Python for Data Science

在python环境中实现 R for Data Science
https://r4ds.had.co.nz/ 中的5，12，13三章中的功能

1.Data transformation数据转换

参考python dfply文档https://github.com/kieferk/dfply/blob/master/README.md

!pip install dfply

from dfply import *
import numpy as np
import pandas as pd

加载内置的数据集diamonds数据集，数据集共53940行，有carat、cut、color、clarity、depth、table、price、x、y、z共10列，对应每个钻石的一些参数值。

diamonds.head()

	carat	cut	color	clarity	depth	table	price	x	y	z
0	0.23	Ideal	E	SI2	61.5	55.0	326	3.95	3.98	2.43
1	0.21	Premium	E	SI1	59.8	61.0	326	3.89	3.84	2.31
2	0.23	Good	E	VS1	56.9	65.0	327	4.05	4.07	2.31
3	0.29	Premium	I	VS2	62.4	58.0	334	4.20	4.23	2.63
4	0.31	Good	J	SI2	63.3	58.0	335	4.34	4.35	2.75

1.1 Filter rows过滤筛选

# 筛选cut为Ideal记录的前5行
diamonds >> filter_by(X.cut == 'Ideal') >> head()

	carat	cut	color	clarity	depth	table	price	x	y	z
0	0.23	Ideal	E	SI2	61.5	55.0	326	3.95	3.98	2.43
11	0.23	Ideal	J	VS1	62.8	56.0	340	3.93	3.90	2.46
13	0.31	Ideal	J	SI2	62.2	54.0	344	4.35	4.37	2.71
16	0.30	Ideal	I	SI2	62.0	54.0	348	4.31	4.34	2.68
39	0.33	Ideal	I	SI2	61.8	55.0	403	4.49	4.51	2.78

管道函数是将上一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

Python	>>
R	%>%

# 筛选cut为Ideal且price小于337的记录	
diamonds >> filter_by(X.cut == 'Ideal', X.price < 337)

	carat	cut	color	clarity	depth	table	price	x	y	z
0	0.23	Ideal	E	SI2	61.5	55.0	326	3.95	3.98	2.43

diamonds >> mask(X.cut == 'Ideal', X.color == 'E', X.table < 55, X.price < 500)

	carat	cut	color	clarity	depth	table	price	x	y	z
26683	0.33	Ideal	E	SI2	62.2	54.0	427	4.44	4.46	2.77
32297	0.34	Ideal	E	SI2	62.4	54.0	454	4.49	4.52	2.81
40928	0.30	Ideal	E	SI1	61.6	54.0	499	4.32	4.35	2.67
50623	0.30	Ideal	E	SI2	62.1	54.0	401	4.32	4.35	2.69
50625	0.30	Ideal	E	SI2	62.0	54.0	401	4.33	4.35	2.69

1.2 Arrange rows排列

diamonds >> arrange(X.table, ascending=False) >> head(5)     # ascending（升序）默认为True

	carat	cut	color	clarity	depth	table	price	x	y	z
24932	2.01	Fair	F	SI1	58.6	95.0	13387	8.32	8.31	4.87
50773	0.81	Fair	F	SI2	68.8	79.0	2301	5.26	5.20	3.58
51342	0.79	Fair	G	SI1	65.3	76.0	2362	5.52	5.13	3.35
52860	0.50	Fair	E	VS2	79.0	73.0	2579	5.21	5.18	4.09
49375	0.70	Fair	H	VS1	62.0	73.0	2100	5.65	5.54	3.47

1.3 Select columns选择

# 选择cut和price列，取前3行
diamonds >> select(X.cut, 'price', X.x) >> head(3)

	cut	price	x
0	Ideal	326	3.95
1	Premium	326	3.89
2	Good	327	4.05

diamonds >> select(1, X.price, ['x', 'y']) >> head(2)   # 从钻石数据集中选择“cut”、“price”、“x”和“y”。

	cut	price	x	y
0	Ideal	326	3.95	3.98
1	Premium	326	3.89	3.84

starts_with(‘c’) ：查找以字符c前缀开头的列；
ends_with(‘c’)：查找以字符c后缀结束的列；
contains(‘c’)：筛选出包包字符c的列；
everything(）：所有列。

# 根据参数快速筛选出相应数据
diamonds >> select(starts_with('c')) >> head(3)

	carat	cut	color	clarity
0	0.23	Ideal	E	SI2
1	0.21	Premium	E	SI1
2	0.23	Good	E	VS1

1.4 Add new variables添加新变量

可以使用mutate()函数创建新变量,在一次调用中可创建多个变量

diamonds >> mutate(x_plus_y=X.x + X.y) >> select(columns_from('x')) >> head(3)

	x	y	z	x_plus_y
0	3.95	3.98	2.43	7.93
1	3.89	3.84	2.31	7.73
2	4.05	4.07	2.31	8.12

# transmute()函数是 mutate 和已创建变量的选择的组合
diamonds >> transmute(x_plus_y=X.x + X.y, y_div_z=(X.y / X.z)) >> head(3)

	x_plus_y	y_div_z
0	7.93	1.637860
1	7.73	1.662338
2	8.12	1.761905

1.5 Grouped summaries分组汇总

diamonds >> summarize(price_mean=X.price.mean(), price_std=X.price.std())

	price_mean	price_std
0	3932.799722	3989.439738

diamonds >> group_by('cut') >> summarize(price_mean=X.price.mean(), price_std=X.price.std())

	cut	price_mean	price_std
0	Fair	4358.757764	3560.386612
1	Good	3928.864452	3681.589584
2	Ideal	3457.541970	3808.401172
3	Premium	4584.257704	4349.204961
4	Very Good	3981.759891	3935.862161

diamonds >> summarize_each([np.mean, np.var], X.price, 'depth')

	price_mean	price_var	depth_mean	depth_var
0	3932.799722	1.591533e+07	61.749405	2.052366

diamonds >> group_by(X.cut) >> summarize_each([np.mean, np.var], X.price, 4)

	cut	price_mean	price_var	depth_mean	depth_var
0	Fair	4358.757764	1.266848e+07	64.041677	13.266319
1	Good	3928.864452	1.355134e+07	62.365879	4.705224
2	Ideal	3457.541970	1.450325e+07	61.709401	0.516274
3	Premium	4584.257704	1.891421e+07	61.264673	1.342755
4	Very Good	3981.759891	1.548973e+07	61.818275	1.900466

2.Tidy data数据整理

2.1Pivoting旋转

import pandas as pd
import numpy as np

mydata=pd.DataFrame({
"Name":["苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"],
"Conpany":["Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"],
"Sale2013":[5000,3500,2300,2100,3100],
"Sale2014":[5050,3800,2900,2500,3300],
"Sale2015":[5050,3800,2900,2500,3300],
"Sale2016":[5050,3800,2900,2500,3300]
       })
mydata

	Name	Conpany	Sale2013	Sale2014	Sale2015	Sale2016
0	苹果	Apple	5000	5050	5050	5050
1	谷歌	Google	3500	3800	3800	3800
2	脸书	Facebook	2300	2900	2900	2900
3	亚马逊	Amozon	2100	2500	2500	2500
4	腾讯	Tencent	3100	3300	3300	3300

python中melt函数（数据宽转长）与R中pivot_longer函数类似，通过减少列并将它们转换为值来延长数据框

mydata1=mydata.melt(id_vars=["Name","Conpany"], # 要保留的主字段
                    var_name="Year", # 拉长的分类变量
                    value_name="Sale" ) # 拉长的度量值名称
mydata1

	Name	Conpany	Year	Sale
0	苹果	Apple	Sale2013	5000
1	谷歌	Google	Sale2013	3500
2	脸书	Facebook	Sale2013	2300
3	亚马逊	Amozon	Sale2013	2100
4	腾讯	Tencent	Sale2013	3100
5	苹果	Apple	Sale2014	5050

R中pivot_wider函数实现的功能可用python中pivot_table函数（数据长转宽）代替，跨多列传播键值对

mydata1.pivot_table(index=["Name","Conpany"],    #行索引（可以使多个类别变量）
                    columns=["Year"],                   #列索引（可以使多个类别变量）
                    values=["Sale"])                       #值（一般是度量指标）

		Sale
	Year	Sale2013	Sale2014	Sale2015	Sale2016
Name	Conpany
亚马逊	Amozon	2100	2500	2500	2500
脸书	Facebook	2300	2900	2900	2900
腾讯	Tencent	3100	3300	3300	3300
苹果	Apple	5000	5050	5050	5050
谷歌	Google	3500	3800	3800	3800

也可使用plydata库进行数据整理

python中的plydata库基于 R 中的 dplyr、tidyr 和 forcats 包，许多函数名称都是直接借用过来的

https://plydata.readthedocs.io/en/stable/api.html.

2.2 Separating and uniting分离与融合

# separate()通过在出现分隔符的地方进行拆分，将一列拆分为多列
df = pd.DataFrame({'alpha': 1,'x': ['a,1', 'b,2', 'c,3'],'zeta': 6})
print(df)
df >> separate('x', into=['A', 'B'], remove=False)

	alpha	x	zeta	A	B
0	1	a,1	6	a	1
1	1	b,2	6	b	2
2	1	c,3	6	c	3

# unite()将多列合并为一列
df = pd.DataFrame({'c1': [1, 2, 3, 4, None],'c2': list('abcde'),'c3': list('vwxyz')})
df >> unite('c1c2', 'c1', 'c2', na_rm=True)  

[‘c1’, ‘c2’] _ True maintain

	c3	c1c2
0	v	1.0_a
1	w	2.0_b
2	x	3.0_c
3	y	4.0_d
4	z	NaN

2.3 Missing values缺失值

df

	c1	c2	c3
0	1.0	a	v
1	2.0	b	w
2	3.0	c	x
3	4.0	d	y
4	NaN	e	z

# 查看缺失值
print(df.isnull())
print(df.isnull().sum())

删除缺失值可用df.dropna(),也可以给这个方法传入how="all"参数，只有在整行为空的前提下才删除

df.fillna('*')   # 缺失值填充

	c1	c2	c3
0	1.0	a	v
1	2.0	b	w
2	3.0	c	x
3	4.0	d	y
4	*	e	z

3.Relational data关系数据

3.1 pd.merge(),pd.concat()

pd.merge()官方文档
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge.html?highlight=merge#pandas.merge.

df1 = pd.DataFrame({'a': ['foo', 'bar'], 'b': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'a': ['foo', 'baz'], 'c': [3, 4]})
print(df1)
print(df2)

	a	b
0	foo	1
1	bar	2

df1.merge(df2, how='inner', on='a')

	a	b	c
0	foo	1	3

df1.merge(df2, how='cross')

	a_x	b	a_y	c
0	foo	1	foo	3
1	foo	1	baz	4
2	bar	2	foo	3
3	bar	2	baz	4

df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]],
                   columns=['letter', 'number'])
df3 = pd.DataFrame([['c', 3, 'cat'], ['d', 4, 'dog']],
                   columns=['letter', 'number', 'animal'])
pd.concat([df1, df3], join="inner")

	letter	number
0	a	1
1	b	2
0	c	3
1	d	4

3.2运用dfply库中的join系列函数

a = pd.DataFrame({'x1':['A','B','C'],'x2':[1,2,3]})
b = pd.DataFrame({'x1':['A','B','D'],'x3':[True,False,True]})

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HDlnjDWV-1639040492974)(attachment:image.png)]

a >> inner_join(b, by='x1') # 内连接
a >> outer_join(b, by='x1') # 外连接
a >> left_join(b, by='x1')
a >> right_join(b, by='x1')
a >> semi_join(b, by='x1') # 半连接
a >> anti_join(b, by='x1') # 自然连接

	x1	x2
2	C	3