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• 导入数据
• 1. 透视表
• • 1. 1 pivot
  • 1.2. pivot_table
  • 1.3 crosstab（交叉表）
• 2.其他变形方法
• • 2.1. melt
  • 2.2. 压缩与展开
• 3.哑变量与因子化
• • 3.1. Dummy Variable（哑变量）
  • 3.2. factorize方法
• 5.练习

导入数据

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv('data/table.csv')df.head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	87.2	B+
3	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	80.4	B-
4	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	84.8	B+

1. 透视表

1. 1 pivot

一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols：

df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head()

Gender	F	M
ID
1101	NaN	173.0
1102	192.0	NaN
1103	NaN	186.0
1104	167.0	NaN
1105	159.0	NaN

然而pivot函数具有很强的局限性，除了功能上较少之外，还不允许values中出现重复的行列索引对（pair），例如下面的语句就会报错：

#df.pivot(index='School',columns='Gender',values='Height').head()

所以我们在这里使用pivot_table

1.2. pivot_table

首先，再现上面的操作：

pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height').head()

Gender	F	M
ID
1101	NaN	173.0
1102	192.0	NaN
1103	NaN	186.0
1104	167.0	NaN
1105	159.0	NaN

由于功能相对更多，速度上是比不上原来的pivot函数的：

%timeit df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height')%timeit pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height')

3.74 ms ± 240 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)16.9 ms ± 1.52 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Pandas中提供了各种选项，下面介绍常用参数：

1. aggfunc：对组内进行聚合统计，可传入各类函数，默认为’mean’

pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum']).head()

		mean		sum
Gender	F	M	F	M
School
S_1	173.125000	178.714286	1385	1251
S_2	173.727273	172.000000	1911	1548

1. margins：汇总边际状态

pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum'],margins=True).head()#margins_name可以设置名字，默认为'All'

			mean			sum
Gender	F	M	All	F	M	All
School
S_1	173.125000	178.714286	175.733333	1385	1251	2636
S_2	173.727273	172.000000	172.950000	1911	1548	3459
All	173.473684	174.937500	174.142857	3296	2799	6095

1. 行、列、值都可以为多级

pd.pivot_table(df,index=['School','Class'],               columns=['Gender','Address'],               values=['Height','Weight'])

		Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Height	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight	Weight
Gender		F	F	F	F	F	F	M	M	M	M	M	M	F	F	F	F	F	F	M	M	M	M	M	M
Address		street_1	street_2	street_4	street_5	street_6	street_7	street_1	street_2	street_4	street_5	street_6	street_7	street_1	street_2	street_4	street_5	street_6	street_7	street_1	street_2	street_4	street_5	street_6	street_7
School	Class
S_1	C_1		179.5	159				173	186						77	64				63	82
S_1	C_2			176	162	167					188	160				94	63	63					68	53
S_1	C_3	175			187				195	161			188	57			69				70	68			82
S_2	C_1				159	161				163.5			174				97	61				71			84
S_2	C_2						188.5	175		155	193								76.5	74		91	100
S_2	C_3			157		164	190			187	171					78		81	99			73	88
S_2	C_4		176			175.5							166		73			57							82

1.3 crosstab（交叉表）

交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数：

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'])

Gender	F	M
Address
street_1	1	2
street_2	4	2
street_4	3	5
street_5	3	3
street_6	5	1
street_7	3	3

交叉表的功能也很强大（但目前还不支持多级分组），一些重要参数：

1. values和aggfunc：分组对某些数据进行聚合操作，这两个参数必须成对出现

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],            values=np.random.randint(1,20,df.shape[0]),aggfunc='min')

#默认参数等于如下方法：#pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],values=1,aggfunc='count')

Gender	F	M
Address
street_1	13	3
street_2	16	4
street_4	15	10
street_5	1	7
street_6	3	18
street_7	4	1

1. 除了边际参数margins外，还引入了normalize参数，可选’all’,‘index’,'columns’参数值

pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True)

Gender	F	M	All
Address
street_1	0.028571	0.057143	0.085714
street_2	0.114286	0.057143	0.171429
street_4	0.085714	0.142857	0.228571
street_5	0.085714	0.085714	0.171429
street_6	0.142857	0.028571	0.171429
street_7	0.085714	0.085714	0.171429
All	0.542857	0.457143	1.000000

2.其他变形方法

2.1. melt

melt函数可以认为是pivot函数的逆操作，将unstacked状态的数据，压缩成stacked，使“宽”的DataFrame变“窄”

df_m = df[['ID','Gender','Math']]df_m.head()

	ID	Gender	Math
0	1101	M	34.0
1	1102	F	32.5
2	1103	M	87.2
3	1104	F	80.4
4	1105	F	84.8

df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math').head()

Gender	F	M
ID
1101	NaN	34.0
1102	32.5	NaN
1103	NaN	87.2
1104	80.4	NaN
1105	84.8	NaN

melt函数中的id_vars表示需要保留的列，value_vars表示需要stack的一组列

pivoted = df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math')result = pivoted.reset_index().melt(id_vars=['ID'],value_vars=['F','M'],value_name='Math')                     .dropna().set_index('ID').sort_index()#检验是否与展开前的df相同，可以分别将这些链式方法的中间步骤展开，看看是什么结果result.equals(df_m.set_index('ID'))

True

2.2. 压缩与展开

1. stack：这是最基础的变形函数，总共只有两个参数：level和dropna

df_s = pd.pivot_table(df,index=['Class','ID'],columns='Gender',values=['Height','Weight'])df_s.groupby('Class').head(2)

			Height		Weight
Gender		F	M	F	M
Class	ID
C_1	1101	NaN	173.0	NaN	63.0
	1102	192.0	NaN	73.0	NaN
C_2	1201	NaN	188.0	NaN	68.0
	1202	176.0	NaN	94.0	NaN
C_3	1301	NaN	161.0	NaN	68.0
	1302	175.0	NaN	57.0	NaN
C_4	2401	192.0	NaN	62.0	NaN
	2402	NaN	166.0	NaN	82.0

df_stacked = df_s.stack()df_stacked.groupby('Class').head(2)

			Height	Weight
Class	ID	Gender
C_1	1101	M	173.0	63.0
	1102	F	192.0	73.0
C_2	1201	M	188.0	68.0
	1202	F	176.0	94.0
C_3	1301	M	161.0	68.0
	1302	F	175.0	57.0
C_4	2401	F	192.0	62.0
	2402	M	166.0	82.0

stack函数可以看做将横向的索引放到纵向，因此功能类似与melt，参数level可指定变化的列索引是哪一层（或哪几层，需要列表）

df_stacked = df_s.stack(0)df_stacked.groupby('Class').head(2)

Gender		F	M
Class	ID
C_1	1101	Height	NaN
		Weight	NaN
C_2	1201	Height	NaN
		Weight	NaN
C_3	1301	Height	NaN
		Weight	NaN
C_4	2401	Height	192.0
		Weight	62.0

1. unstack：stack的逆函数，功能上类似于pivot_table

df_stacked.head()

		Gender	F	M
Class	ID
C_1	1101	Height	NaN	173.0
		Weight	NaN	63.0
	1102	Height	192.0	NaN
		Weight	73.0	NaN
	1103	Height	NaN	186.0

result = df_stacked.unstack().swaplevel(1,0,axis=1).sort_index(axis=1)result.equals(df_s)#同样在unstack中可以指定level参数

True

3.哑变量与因子化

3.1. Dummy Variable（哑变量）

这里主要介绍get_dummies函数，其功能主要是进行one-hot编码：

df_d = df[['Class','Gender','Weight']]df_d.head()

	Class	Gender	Weight
0	C_1	M	63
1	C_1	F	73
2	C_1	M	82
3	C_1	F	81
4	C_1	F	64

现在将上面的表格前两列转化为哑变量，并加入第三列Weight数值

pd.get_dummies(df_d[['Class','Gender']]).join(df_d['Weight']).head()#可选prefix参数添加前缀，prefix_sep添加分隔符

	Class_C_1	Class_C_2	Class_C_3	Class_C_4	Gender_F	Gender_M	Weight
0	1	0	0	0	0	1	63
1	1	0	0	0	1	0	73
2	1	0	0	0	0	1	82
3	1	0	0	0	1	0	81
4	1	0	0	0	1	0	64

3.2. factorize方法

该方法主要用于自然数编码，并且缺失值会被记做-1，其中sort参数表示是否排序后赋值

codes, uniques = pd.factorize(['b', None, 'a', 'c', 'b'], sort=True)display(codes)display(uniques)

array([ 1, -1,  0,  2,  1], dtype=int32)array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

5.练习

5.1

1. 导入数据

df = pd.read_csv('data/Drugs.csv',index_col=['State','COUNTY']).sort_index()df.head()

		YYYY	SubstanceName	DrugReports
State	COUNTY
KY	ADAIR	2010	Methadone	1
	ADAIR	2010	Hydrocodone	6
	ADAIR	2011	Oxycodone	4
	ADAIR	2011	Buprenorphine	3
	ADAIR	2011	Morphine	2

result = pd.pivot_table(df,index=['State','COUNTY','SubstanceName']                 ,columns='YYYY'                 ,values='DrugReports',fill_value='-').reset_index().rename_axis(columns={'YYYY':''})result.head()

	State	COUNTY	SubstanceName	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
0	KY	ADAIR	Buprenorphine	-	3	5	4	27	5	7	10
1	KY	ADAIR	Codeine	-	-	1	-	-	-	-	1
2	KY	ADAIR	Fentanyl	-	-	1	-	-	-	-	-
3	KY	ADAIR	Heroin	-	-	1	2	-	1	-	2
4	KY	ADAIR	Hydrocodone	6	9	10	10	9	7	11	3

现在请将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）

result_melted = result.melt(id_vars=result.columns[:3],value_vars=result.columns[-8:]                ,var_name='YYYY',value_name='DrugReports').query('DrugReports != "-"')result2 = result_melted.sort_values(by=['State','COUNTY','YYYY'                                    ,'SubstanceName']).reset_index().drop(columns='index')#下面其实无关紧要，只是交换两个列再改一下类型（因为‘-’所以type变成object了）cols = list(result2.columns)a, b = cols.index('SubstanceName'), cols.index('YYYY')cols[b], cols[a] = cols[a], cols[b]result2 = result2[cols].astype({'DrugReports':'int','YYYY':'int'})result2.head()

	State	COUNTY	YYYY	SubstanceName	DrugReports
0	KY	ADAIR	2010	Hydrocodone	6
1	KY	ADAIR	2010	Methadone	1
2	KY	ADAIR	2011	Buprenorphine	3
3	KY	ADAIR	2011	Hydrocodone	9
4	KY	ADAIR	2011	Morphine	2

df_tidy = df.reset_index().sort_values(by=result2.columns[:4].tolist()).reset_index().drop(columns='index')df_tidy.head()

	State	COUNTY	YYYY	SubstanceName	DrugReports
0	KY	ADAIR	2010	Hydrocodone	6
1	KY	ADAIR	2010	Methadone	1
2	KY	ADAIR	2011	Buprenorphine	3
3	KY	ADAIR	2011	Hydrocodone	9
4	KY	ADAIR	2011	Morphine	2

df_tidy.equals(result2)

True

5.2
现有一份关于某地区地震情况的数据集，请解决如下问题

pd.read_csv('data/Earthquake.csv').head()

	日期	时间	维度	经度	方向	距离	深度	烈度
0	2003.05.20	12:17:44 AM	39.04	40.38	west	0.1	10.0	0.0
1	2007.08.01	12:03:08 AM	40.79	30.09	west	0.1	5.2	4.0
2	1978.05.07	12:41:37 AM	38.58	27.61	south_west	0.1	0.0	0.0
3	1997.03.22	12:31:45 AM	39.47	36.44	south_west	0.1	10.0	0.0
4	2000.04.02	12:57:38 AM	40.80	30.24	south_west	0.1	7.0	0.0

1. 将数据表转化成如下形态，将方向列展开，并将距离、深度和烈度三个属性压缩：

df = pd.read_csv('data/Earthquake.csv')df = df.sort_values(by=df.columns.tolist()[:3]).sort_index(axis=1).reset_index().drop(columns='index')df.head()

	方向	日期	时间	深度	烈度	经度	维度	距离
0	south_east	1912.08.09	12:29:00 AM	16.0	6.7	27.2	40.6	4.3
1	south_west	1912.08.10	12:23:00 AM	15.0	6.0	27.1	40.6	2.0
2	south_west	1912.08.10	12:30:00 AM	15.0	5.2	27.1	40.6	2.0
3	south_east	1912.08.11	12:19:04 AM	30.0	4.9	27.2	40.6	4.3
4	south_west	1912.08.11	12:20:00 AM	15.0	4.5	27.1	40.6	2.0

result = pd.pivot_table(df,index=['日期','时间','维度','经度']            ,columns='方向'            ,values=['烈度','深度','距离'],fill_value='-').stack(level=0).rename_axis(index={None:'地震参数'})result.head(6)

				方向	east	north	north_east	north_west	south	south_east	south_west	west
日期	时间	维度	经度	地震参数
1912.08.09	12:29:00 AM	40.6	27.2	深度	-	-	-	-	-	16	-	-
				烈度	-	-	-	-	-	6.7	-	-
				距离	-	-	-	-	-	4.3	-	-
1912.08.10	12:23:00 AM	40.6	27.1	深度	-	-	-	-	-	-	15	-
				烈度	-	-	-	-	-	-	6	-
				距离	-	-	-	-	-	-	2	-

1. 将(a)中的结果恢复到原数据表，并通过equal函数检验初始表与新的结果是否一致（返回True）

df_result = result.unstack().stack(0)[(~(result.unstack().stack(0)=='-')).any(1)].reset_index()df_result.columns.name=Nonedf_result = df_result.sort_index(axis=1).astype({'深度':'float64','烈度':'float64','距离':'float64'})df_result.head()

	方向	日期	时间	深度	烈度	经度	维度	距离
0	south_east	1912.08.09	12:29:00 AM	16.0	6.7	27.2	40.6	4.3
1	south_west	1912.08.10	12:23:00 AM	15.0	6.0	27.1	40.6	2.0
2	south_west	1912.08.10	12:30:00 AM	15.0	5.2	27.1	40.6	2.0
3	south_east	1912.08.11	12:19:04 AM	30.0	4.9	27.2	40.6	4.3
4	south_west	1912.08.11	12:20:00 AM	15.0	4.5	27.1	40.6	2.0

df_result.astype({'深度':'float64','烈度':'float64','距离':'float64'},copy=False).dtypes

方向     object日期     object时间     object深度    float64烈度    float64经度    float64维度    float64距离    float64dtype: object

df.equals(df_result)

True