NoteBook of 《Data Analysis with Python》

3.IPython基础

Tab自动补齐

  • 变量名
  • 变量方法
  • 路径

解释

  • ？解释，
  • ？？显示函数源码
  • ？搜索命名空间

%run命令

  • %run 执行所有文件
  • %run -i 访问变量
  • Ctrl-C中断执行
  • %paste可以粘贴剪切板的一切文本
  • 一般使用%cpaste因为可以改

键盘快捷键

魔术命令

  • %timeit 检测任意语句的执行时间
  • %magic显示魔术命令的详细文档
  • %xdel v 删除变量，并清除其一切引用
  • 注册超能云（SuperVessel Cloud）

4.Numpy基础：数组和矢量计算

ndarray：多维数组对象

创建ndarray

  • np.array() #将输入数据转换成ndarray
  • np.asarray() #将输入转换成ndarray
  • np.zeros() zeros_like #全零数组
  • np.ones()ones_like #全一数组
  • np.empty()empty_like #创建数组只分配内存不赋值
  • np.arange() #返回 range版的ndarray
  • eye、identify #N*N单位矩阵

ndarray类型

  • int、uint8 16 32 64
  • float 16 32 64 128
  • complex 64 128 256 浮点数表示的复数
  • bool
  • object python对象类型
  • string_ 固定长度的字符串
  • unicode_ 固定长度的Unicode类型
  • astype可以显示转换成其他类型

数组和标量之间的计算

批量计算

基本的索引和切片

  • 数组切片是原始数据，对切片的任何修改都会直接修改原始数据
  • 若需要复制一个副本就需要显示的复制.copy()
  • 访问单个元素arr[0][2]=arr[0,2]
  • 注意区分1和:1 #前者表示第二行，后者表示到第一行
  • and or 在布尔型数据中无效

花式索引

  • 花式索引就是将数据复制到新数组中
  • 转置 .T transpose swapaxes

通用函数ufunc：元素级数组函数

  • 一元ufunc
  • abs、fabs
  • sqrt平方根
  • square平方
  • exp指数
  • log、log10、log2、log1p对数
  • sign正负号
  • ceil大于等于该值的最小整数
  • floor小于等于该值的最大整数
  • rint四舍五入到最接近的整数
  • modf小数和整数部分分别返回
  • isnan布尔型数组返回NaN非数字
  • isfinite、isinf布尔型返回有穷和无穷
  • cos、sosh、sin、sinh、tan、tanh双曲线三角函数
  • arc cos、sosh、sin、sinh、tan、tanh反三角
  • logical_not 计算not x的真值
  • 二元ufunc
  • add相加
  • subtract数组一减二
  • multiply相乘
  • divide、floor_divide除法，向下取整
  • power A B 计算A^B
  • maximum、fmax fmax会忽略NaN
  • minimum、fmin
  • mod求模
  • copysign将二数组的值的符号复制给第一个数组的值
  • greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_equal比较运算，产生布尔型，相当于>,>=
  • logical_and,logical_or,logical_xor & | ^

利用数组进行数据处理

  • 用数组表达式代替循环叫矢量化
  • numpy.where=x if condition else y
  • [(x if c else y)for x,y,z in zip(x,y,c)]=np.where(c,x,y)

数学和统计方法

  • 基本数组统计方法
  • sum 对数组中全部元素或某轴向的元素求和
  • mean 算术平均值
  • std、var 标准差和方差
  • min、max最大值和最小值
  • argmin、argmax最大最小元素的索引
  • cumsum所有元素的累计和
  • cumprod所有元素的累计积
  • 用于布尔型数组的方法
  • sum计算true的个数
  • any测试是否存在一个或多个true
  • all 检测数组中是否所有值都是true
  • 排序
  • sort
  • np.sort返回是已排序的副本
  • 数组的结合运算
  • np.unique找出数组中的唯一值并返回已排序的结果
  • intersect1d(x,y)返回有序的公共元素结果
  • union1d(x,y)返回并集的有序结果
  • in1d(x,y)返回x的元素是否包含于y的布尔型数组
  • setdiff1d(x,y)返回集合的差，x中不在y中
  • setxor1d(x,y)异或存在某一但是不同时存在2者

数组文件的输入和输出

  • 二进制读写
  • np.save
  • np.load
  • np.savez将多个数组保存到一个压缩文件中
  • 读取文本文件
  • np.loadtxt
  • np.genfromtxt
  • np.savetxt

线性代数

  • 矩阵乘法
  • np.dot(x,y)=x.dot(y)
  • 常用函数
  • diag 返回矩阵的对角线元素，或将一维数组转换成矩阵
  • cot矩阵乘法
  • trace对角线元素和
  • det 矩阵行列式值
  • eig特征值和特征向量
  • inv求逆
  • pinv计算矩阵的伪逆
  • qrQR分解
  • svd奇异值分解
  • solve Ax=b的解
  • lstsq Ax=b的最小二乘解
  • 随机数生成
  • numpy.random
  • seed确定随记生成数的种子
  • permutation返回一个序列的随记排列或一个随记排列的范围
  • shuffle对一个序列直接随记排列
  • rand产生均匀分布的样本值
  • randint从给定的范围内随机选取整数
  • randn产生标准状态分布的随机值
  • binomial产生二项分布的样本值
  • normal产生高斯分布的样本值
  • beta产生B分布的样本值
  • chisquare产生卡方分布的样本值
  • gamma产生gamma分布的样本值
  • uniform产生[0,1)均匀分布的样本值

5.pandas入门

pandas数据结构介绍

  • Series (data,index=v)
  • 一组数据和一组索引组成的一维数组
  • 看成是一个定长的有序字典
  • 可以直接通过字典创建
  • 在数值运算中会自动对齐
  • 索引可以通过直接赋值的方式修改
  • DataFrame
  • 表格型的数据结构
  • 直接传入由等长列表或np数组组成的字典
  • 可以指定列序列columns
  • 通过类似字典标记da.date或属性da['date']的方式获取一个列为Series(拥有原来df相同的索引)
  • 为不存在的列赋值时会创建一个新列
  • 嵌套字典的外层键作为列，内层作为行索引
  • 可以穿给DF的数据[二维ndarray、数组元组列表组成的字典、np的结构化数组、Series组成的字典、字典组成的字典、字典或Series组成的列表、列表或元组组成的列表、DF、np的MaskedArray]
  • index对象不可修改
  • index的方法和属性：
  • append链接另外一个index产生新的index
  • diff计算差集得到一个index
  • intersection计算交集
  • union\isin计算是否包含在参数集合中的布尔型数组
  • delete删除索引i出的元素并得到新的index
  • drop、insert、is_monotonic、is_unique、unique

基本功能

  • 重新索引reindex：创建一个适应新索引的新对象
  • reindex的method选项
  • ffill pad前向填充
  • bfill backfill后向填充
  • reindex函数的参数
  • index索引的新序列
  • method插值方式
  • fill_value替代缺失值的
  • limit向前向后的最大填充量
  • level、copy
  • drop删除指定行或列data.drop（'two'）
  • 索引、选取、过滤
  • 利用标签的索引和普通的索引不同
  • obj[val]选取单列或者多列(布尔型、切片、布尔型df有奇效)
  • obj.ix[val]选取单个行或者一组行
  • obj.ix[:,val]选取单个列或列子集
  • obj.ix[val1,val2] 同时选取行和列
  • xs方法根据标签选取单行或者单列，并返回一个Series
  • icol、irow根据整数位置选取单行或者单列，并返回一个Series
  • get_value、set _value根据标签选取设置单个值
  • 算术运算和数据对齐
  • 不重叠标签NA
  • 算术方法中可以填充值
  • DF和Series可以运算，沿行进行广播
  • apply方法可以将函数运用到列或行形成的一维数组上
  • applymap，Series.map
  • 排序
  • sort_index默认是行索引升序(axis=1)列索引升序ascending=False降序
  • 按值对Series进行排序order，缺失值都在末尾
  • 给sort_index的by传名称即可按照相应的名字排
  • 排名.rank()
  • 与排序对比会增设一个排名值
  • 相同名次以method解决
  • average默认平均化
  • min、max、first
  • 索引也可以是重复的

汇总和计算描述统计

  • 规约方法
  • axis df行用0，列用1
  • skipna跳过na值，默认是True
  • level层次化索引就根据level分组规约
  • describe返回多个列汇总信息

count、describe、min、max、argmin、argmax、idxmin、idxmax、quantile、sum、mean、median、mad、var、std、skew、kurt、cumsum、cummin、cummax、cumprod、diff、pct_change

  • 相关系数和协方差
  • 3.x只保留了一个 items() 方法
  • Series中corr用于计算相关系数[重叠、非NA、索引对齐]
  • cov计算协方差
  • df的cov、corr会返回完整的矩阵
  • df的corrwith计算其列或行和另一个Series或df
  • unique.sort()返回一组唯一值有序数组
  • value_counts()返回一个Series各值出现的频率，pd.

处理缺失数据

  • NA处理方法
  • dropna、fillna
  • isnull、notnull
  • 过滤缺失数据
  • dropna返回一仅含非空数据和索引值的Series=data.notnull()；对于df会丢弃任何含有na的行，传入how='all'只丢弃全为NA的行；丢弃列则传入axis=1
  • thresh参数
  • 填充缺失数据
  • fillna方法参数
  • value用于填充的值或字典对象
  • method填充方法，默认ffill
  • axis默认0即行，axis=1为列
  • inplace是否产生副本
  • limit填充最大连续数量

层次化索引

  • 能以低维度形式处理高维度数据
  • 可以通过unstack方法重新排到一个df中[stack逆运算]
  • 还可以为轴标签指定名称
  • 重排分层排序
  • swaplevel可以交换两个层级并返回新的
  • sortlevel
  • df将一个列或多个当做行索引
  • set_index(['c','d'),drop=False)
  • reset_index()

pandas的其他话题

  • 整数索引
  • Series的iget_value
  • df的irow和icol
  • Panel数据
  • Panel中的每一项都是一个df
  • df有to_ panel方法[逆运算是to_frame]

6.数据加载存储和文件格式

读取文本格式的数据

  • pandas解析函数
  • read_csv从文件、url、文件型对象加载带分隔符的对象，默认分隔符是逗号，
  • read_table同上，默认分隔符是制表符\t；指定分隔符sep=','=read_csv
  • read_fwf读取定宽列格式数据
  • read_clipboard读取剪切板数据
  • read_csv/read_table
  • 可以指定索引和列名，也可传入列名列表做成多层索引
  • 当处理不固定分隔符时使用正则表达式来作为分隔符
  • skiprows跳行
  • na_values接收用于表示缺失值的字符串

函数参数：path、sep|delimiter、header、index_col、names、skiprows、na_values、comment、parse_dates、keep_date_col、converters、dayfirst、date_parser、nrows、iterator、chunksize、skip_footer、verbose、encoding、squeeze、thousands

  • 逐块读取文本文件
  • nrows指定读取几行
  • chunksize指定逐块读取的大小
  • 将数据写出到文本文件
  • to_csv可以指定分隔符[from_csv]
  • 缺失值默认是空字符串，可以通过na_rep指定标记值
  • 默认会输出行列索引，可以通过index=False，header=False禁用
  • 也可以只输出部分列
  • 手动处理分隔符格式
  • csv
  • JSON 数据
  • json.load加载json数据
  • json.dump转换为json对象
  • pandas.to_json[from_json]
  • XML、HTML
  • findall和XPath
  • py2.x中的urllib2 =py3.x 中的urllib.request
  • The StringIO and cStringIO modules are gone. Instead, import the io module and use io.StringIO or io.BytesIO for text and data respectively.
  • ixml.objectify解析xml

二进制数据格式

  • pandas.save和pandas.load 读写pickle形式数据
  • HDF5格式(hierarchical data format层次数据格式)
  • python中有两个接口PyTables&h5py
  • 处理海量数据要好好研究这两个接口
  • pd.ExcelFile读取Excel文件

使用HTML和Web API

  • json、request
  • df便于分析

使用数据库

In python 2, zip returned a list. In python 3, it returns an iterable object. But you can make it into a list just by calling list on it.

list(zip(*ngram))[0]=zip(*nagram)[0]

存取MongoDB的数据

7.数据规整化：清洗、转换、合并、重塑

合并数据集

  • pandas内置方法合并
  • pandas.merge根据一个或多个键连接不同的df，实现数据库的连接操作
  • pandas.concat沿一条轴合并多个对象
  • combine_first将重复数据接在一起
  • pd.merge(df1，df2，on='key')
  • 不指定哪个列进行连接，默认是重叠的列名进行连接
  • 两个对象的列名不同可以分别指定
  • 默认情况merge是how='inner'结果中的键是交集，outer是并集，还有left、right
  • 多对多连接产生的是行的笛卡尔积
  • 要对多个键进行合并传入一个键的列表即可
  • merge函数参数
  • left、right、how、on、left_on、right_on
  • left_index、right_index、sort、suffixes、copy
  • 索引上的合并
  • 层次索引必须以列表的形式指明用作合并键的多个列
  • df.join按索引实现合并并且合并多个带有相同或相似的df对象；还可以传入一组df
  • 轴向连接
  • concat默认在axis=0工作，将值和索引连接到一起
  • 如果传入axis=1则结果会变成一个df
  • concat函数参数
  • objs参与连接的pd对象的列表或字典，唯一必须参数
  • axis、join、join_axes、keys、levels
  • names、verify_integrity、ignore_index
  • 合并重叠数据
  • np.where&pd.combine_first

重塑reshape和轴向旋转pivot

  • 重塑层次化索引
  • stack 列-->行 df-->Series 默认滤除缺失值
  • unstack 行-->列 Series-->df
  • 将长格式转换成宽格式
  • pivot

数据转换

  • 移除重复数据
  • df.duplicated()返回一个布尔型Series表示是否重复行
  • drop_duplicates返回一个移除了重复行的df；默认是判断全部列，也可以指定列；默认保留第一个值，也可以保留最后一个
  • 利用匿名函数或映射进行数据转换
  • map&lambda
  • 替换值
  • replace
  • 重命名轴索引
  • map直接修改原始数据，rename创建数据集的转换版[可以结合字典实现对部分轴索引的修改]，也可inplace=True修改原数据
  • 离散化和面元划分
  • 离散化函数pd.cut&pd.qcut
  • 检测和过滤离群值
  • np.random.permutation
  • df.take
  • 计算指标/哑变量
  • 将分类变量转换为虚拟矩阵或指标矩阵
  • pd.get_dummies(prefix加前缀)结合cut

字符串操作

  • 字符串对象方法
  • split()结合strip(修剪空白符，换行符)
  • '::'.join()
  • find[找不到返回-1]和index[找不到会引发异常]
  • count返回子字符串出现的次数
  • replace将指定字符替换成指定字符，删除就替换空字符
  • 内置字符串方法
  • count、endswith、startswith、join、index、find、rfind、replace、strip、rstrip、lstrip、split、lower、upper、ljust、rjust
  • 正则表达式
  • 通过re.compile创建regex对象可以节省大量时间如果对许多字符串应用同一个正则表达式
  • findall返回所有匹配项的列表，finditer逐个迭代返回
  • search返回第一个匹配项
  • match从字符串起始位置开始匹配，返回第一个，否则None
  • sub将匹配到的替换成指定字符串，并返回新的字符串subn前n个
  • re.IGNORECASE忽略大小写
  • split将匹配到的拆分成数段
  • pandas中矢量化的字符串函数
  • 获取矢量化的元操作:str.get;str[]
  • 矢量化的字符串方法
  • cat、contains、count、endswith、startswith、findall、get、join、len、lower、upper、match、pad、center、repeat、replace、slice、split、strip、rstrip、lstrip

8.绘图和可视化

matplotlib入门

  • matplotlib的实例库和文档是成为绘图高手的最佳资源
  • Figure & Subplot
  • matplotlib的图像都位于Figure对象中
  • pyplot.subplots的参数
  • nrows、ncols、sharex、sharey、subplot_kw、 **fig_wk
  • subplots_adjust调整图像间距
  • 颜色、标记和线型
  • plot(linestyle=、color=)常用颜色有缩写，任意RGB
  • 转折点的标记marker=o；drawstyle插值绘图方式
  • 刻度、标签和图例
  • 设置刻度和刻度标签
  • set_xticks选择要设置刻度的位置
  • ser_xticklables就是设置刻度的标签
  • set_xlable设置轴标签
  • set_title设置标题
  • 添加图例
  • 在添加subplot的时候传入lable
  • ax.legend|plt.legend(loc='best')自动选一个最好的地方
  • 注解或在Subplot上绘图
  • 注解可以通过text、arrow、annotate添加
  • text可以文本绘制在指定坐标
  • 在图表上添加一个图形，需要先创建一个块对象shp然后通过ax.add_oatch(shp)将其添加到subplot中
  • 图片保持Figure.savefig
  • fname、dpi、facecolor、edgecolor、format、bbox_inches
  • matplotlib配置
  • plt.rc函数配置，第一个参数是要配置的对象

pandas中的绘图函数

  • 线形图
  • Series.plot方法默认就是线形图
  • label、ax、style、alpha、kind、logy、use_index、rot、xticks、yticks、xlim、ylim、grid
  • df.plot会在一个subplot中为各列绘制一条线并自动创建图例
  • subplots、sharex、sharey、figsize、title、legend、sort_columns
  • 要更深入需要多学matplotlib API
  • 柱状图
  • kind='bar'垂直|kind='barh'水平
  • Series索引会被用作刻度=df.行索引，列索引会作分组
  • stacked=True堆积柱状图
  • 直方图和密度图
  • hist生成直方图
  • plot kind='kde'生成密度图
  • 二者通常一起使用
  • 散布图
  • plt.scatter观察两个一维数据序列之间的关系
  • pd.scatter_matrix散布图矩阵
  • basemap地图插件
  • 图形库mayavi

9.数据聚合与分组运算

GroupBy分组

  • split-apply-combine
  • 分组键中的缺失值可以使结果包含在NA组了吧
  • 对分组进行迭代
  • 选取一个或一组列
  • 通过字典或Series分组，索引和分组轴要对齐
  • 通过函数进行分组
  • 将函数、数组、列表、字典、Series混合使用进行分组
  • 根据索引级别分组[层次化索引]

数据聚合：从数组产生标量值的数据转换过程

  • 如果要使用自己的聚合函数，传入aggregate和agg方法
  • 非聚合运算的describe方法也可用
  • 优化过的GroupBy方法
  • count、sum、mean、median、std、var、min、max、prod、first、last
  • 面向列的多函数应用
  • 不同的列使用不同的函数或一次应用多个函数
  • 如果传入的是函数或者函数名，相应的列就会以函数名命名
  • 如果传入的是元组(name,function)就会以第一个参数名命名
  • 如果要对不同的列使用不同的函数，那么就向agg传入一个从列名映射到函数的字典
  • as_index=False结果返回是无索引的

数组运算和转换

  • groupby的transform方法，会将一个函数运用到各个分组
  • apply：一般性的'拆分-应用-合并'
  • group_keys=False禁止分组键
  • 分位数quantile和桶bucket分析

透视表和交叉表

  • 透视表pivot table根据一个或多个键并根据行、列键将数据分配到各个举行区域里
  • pd.pivot_table|df.pivot_table参数
  • margins=True aggfunc= 、values、index、columns、fill_value
  • 交叉表crosstab：用于计算分组频率的特殊透视表
  • crosstab前两参数可以是数组、Series、数组列表

关于basemap的种种问题

  • geos始终无法安装好
  • basemap无法直接安装whl也安装不了
  • win10 64 py3.5

时间序列

日期和时间数据类型及工具

  • datetime、time、calendar
  • date.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差
  • 字符串和datetime之间的相互转换
  • str和strftime可以将datetime转换成字符串
  • datetime.strptime可以将格式化字符串装换成datetime对象；解析已知格式
  • dateutil包的parser.parse方法解析所有格式；实用但不完美
  • datetime格式定义
  • %Y 四位数年 %y %m %d 两位数
  • %H 24H制 %I 12H制 %M %S
  • %w 星期几[0,6] %U 每年的第几周，星期天为界，%W，星期一为界
  • %z UTC时区偏移量 %F Y-m-d %D m/d/y
  • 特定于当前环境的
  • %a 星期几简称、%A星期全称
  • %b月份简称 %B
  • %c完整日期和时间 %p am，pm
  • %x适合于当前地区的日期格式，%X时间格式

时间序列基础

  • pd最基本的时间序列就是以时间戳为索引的Series
  • 索引、选取、子集构造
  • 传入可以被解析成日期的字符串
  • 传入年、月即可选取数据切片
  • 可以使用字符串日、datetime、Timestamp
  • 对非唯一时间戳进行聚合使用groupby

日期的范围、频率、移动

  • resample将时间序列转换成一个具有固定频率的时间序列
  • pd.date_range会生成指定长度的daretimeindex
  • 时间序列的基础频率
  • D日历日 B工作日 H T分 S WOM每月的星期几
  • 移动数据 pd.shift

时区处理

  • pytz包
  • 本地化和转换
  • tz_localize、tz_convert转换到别的时区
  • Timestamp对象的转换
  • 不同时区之间的运算
  • 时期及其算术运算
  • 时期的频率转换
  • 按季度计算的时期频率
  • to_timestamp
  • 将Timestamp转换成Period[or相反]
  • to_period方法
  • 通过数组创建PeriodIndex

重采样和频率转换

  • 重采样resample是指将时间序列从一个频率转换到另外一个频率
  • 降采样、升采样，非降非升采样
  • 方法参数
  • freq、how、axis、fill_method、closed、label、loffset、limit、kind、convention
  • OHLC重采样，open、high、low、close
  • 通过groupby进行重采样
  • 升采样和插值
  • 通过时期进行重采样

时间序列绘图

  • pd时间序列的绘图功能比mt好
  • 移动窗口函数rolling_mean
  • 用户自定义移动窗口函数rolling_apply，能从片段中产生单个值

性能和内存使用的注意事项

  • pandas对数据对齐和重采样进行了高度优化
  • 规则频率之间的转换优化

金融和经济数据应用

数据规整方面

  • 时间序列以及截面对齐
  • pandas可以在算术运算中自动对齐数据
  • 通过一组不同索引的Series构建df
  • 频率不同的时间序列的运算
  • 频率转换resample和重对齐reindex
  • 使用Period索引的两个不同频率的时间序列之间的运算必须进行显示转换
  • 时间和当前数据选取
  • at_time、between_time
  • 将Timestamp传入asof可以得到时间点最近的值(若是na的话)
  • 拼接多个数据源
  • pd.concat
  • df.combine_first

分组变换和分析

  • 分组因子暴露
  • 因子分析是投资组合定量管理的一种技术
  • 十分位和十分位分析
  • 基于样本分位数的分析

NumPy高级应用

ndarray对象的内部机制

  • numpy数据类型体系

高级数组操作

  • 向数组的reshape传入一个表示新形状的元组即可
  • 扁平化|散开
  • C[行优先&内存相邻]和Fortran[列优先&内存相邻]顺序
  • order='C' || order='F'
  • 数组的拆分和合并
  • np.concatenate可以指定轴将一个数组序列(元组或列表等)连接到一起
  • 比较方便的是np.vstack|np.hstack
  • np.split将数组沿指定轴拆分为多个数组
  • concatenate、vstack、row_stack、hstack、column_stack、dstack、split、hsplit、vsplit、dsplit
  • r_、c_
  • 元素的重复操作tile&repeat
  • 花式索引的等价函数take&put
  • take可以使用axis put只能按C顺序

广播

  • 后缘维度的轴长相符，其中一方长度为1
  • 沿其他轴向广播
  • 利用广播机制设置数组的值

ufunc高级应用

  • ufunc实例方法
  • reduce、accumulate、reduceat、outer
  • 自定义ufunc
  • np.frompyfunc接收一数组个函数及参数

结构化和记录式数组

  • 定义结构化dtype，使用元组列表，字典式访问
  • 嵌套dtype和多维字段

和排序有关的话题

  • ndarray的sort实例方法是直接排序，原始数据会消失
  • 而np.sort会创建一个已排序的副本，还可以指定排序轴
  • 二者都无法设置为降序
  • 间接排序：argsort、lexsort
  • python对象数组只能用快排排序
  • np.searchsorted在有序数组中查找元素，返回位置坐标
  • Numpy的Matrix类

高级输入输出

  • 内存映像文件可以处理内存放不下的大文件
  • np.memmap会将大文件分成小段来读写

性能建议

  • 将python的循环和逻辑转换成数组运算和布尔数组运算
  • 多用广播
  • 多使用数组切片避免复制数据
  • 使用ufunc
  • 考虑Cython
  • 连续内存