Lynda: Pandas Essential Training chap06-chap08
chap06
Pandas包和数据的导入
import pandas as pd
oo = pd.read_csv('../data/olympics.csv',skiprows=4)
Index
Index是Pandasl两种数据类型Series和DataFrame的一个属性序列。如果为指定在创建数据类型时候会按照记录的顺序给予一个正整数序列。就是说，第一行Index的值是1，第二行是2，以此类推。使用type(oo.index)可以查看。
视频中提到了，index是不可以直接赋值的oo.index[100] = 5这种操作会出现错误。
以下是三种对index进行操作的方法：
DataFrame.set_index(columnName，inplace = False)DataFrame.reset_index(inplace = False)DataFrame.sort_index(inplace = False, ascending = True)
set_index()
set_index()是一个内置在DataFrame/Series的一种方法。DataFrame.set_index(columnName，inplace = False)可以返回一个将对应column设置成为index的DataFrame。但是这种改变不是inplace的变化，对DataFrame本身没有影响。但是，如果传入inplace = True，那么这种改变是对DataFrame生效的。
reset_index()
DataFrame.reset_index(inplace = False)
这是在使用set_index()之后，进行undo的一步操作。之前被设置为index的column还原成普通的column而index依然是正整数序列。这个函数同样默认inplace = Fasle。
sort_index()
DataFrame.sort_index(inplace = False, ascending = True)
这是将记录按照index进行排序的一个内置方法。
loc()
loc是按照索引进行查找的一个方式，支持单个索引，切片器操作和boolean indexing。
oo.set_index('Athlete',inplace=True)
oo.loc['BOLT, Usain']
出现的是，
这样的结果。
而，
oo.reset_index(inplace=True)
oo.loc[oo.Athlete == 'BOLT, Usain']
出现的是，
iloc()
iloc()则是最初的正整数顺序进行查找的一个方式，同样支持单个索引，切片器操作和boolean indexing。
oo.iloc[[1542,2390,6000,15000]]
oo.iloc[1:4]
chap07
group by 是来源于SQL中的分组操作。在pandas中DataFrame.groupby(‘colunms’) 会得到一个变异的数据类型：pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy。
groupby
DataFrame.groupby([column list])可以得到按照不同的column值或者是columns值的组合进行分组的数据结构。
for group_key, group_value in oo.groupby('Edition'):
print(group_key)
print(group_value)
这个DataFrameGroupBy数据结构包含两个部分的内容（分组的key，组内元素），上面这个代码的运行结果中的第一组为：
1896
City Edition Sport Discipline \
0 Athens 1896 Aquatics Swimming
1 Athens 1896 Aquatics Swimming
2 Athens 1896 Aquatics Swimming
3 Athens 1896 Aquatics Swimming
4 Athens 1896 Aquatics Swimming
5 Athens 1896 Aquatics Swimming
6 Athens 1896 Aquatics Swimming
7 Athens 1896 Aquatics Swimming
8 Athens 1896 Aquatics Swimming
9 Athens 1896 Aquatics Swimming
10 Athens 1896 Aquatics Swimming
11 Athens 1896 Athletics Athletics
12 Athens 1896 Athletics Athletics
13 Athens 1896 Athletics Athletics
14 Athens 1896 Athletics Athletics
15 Athens 1896 Athletics Athletics
16 Athens 1896 Athletics Athletics
17 Athens 1896 Athletics Athletics
18 Athens 1896 Athletics Athletics
19 Athens 1896 Athletics Athletics
20 Athens 1896 Athletics Athletics
21 Athens 1896 Athletics Athletics
22 Athens 1896 Athletics Athletics
23 Athens 1896 Athletics Athletics
24 Athens 1896 Athletics Athletics
25 Athens 1896 Athletics Athletics
26 Athens 1896 Athletics Athletics
27 Athens 1896 Athletics Athletics
28 Athens 1896 Athletics Athletics
29 Athens 1896 Athletics Athletics
.. ... ... ... ...
121 Athens 1896 Shooting Shooting
122 Athens 1896 Shooting Shooting
123 Athens 1896 Shooting Shooting
124 Athens 1896 Shooting Shooting
125 Athens 1896 Shooting Shooting
126 Athens 1896 Shooting Shooting
127 Athens 1896 Shooting Shooting
128 Athens 1896 Shooting Shooting
129 Athens 1896 Shooting Shooting
130 Athens 1896 Shooting Shooting
131 Athens 1896 Shooting Shooting
132 Athens 1896 Tennis Tennis
133 Athens 1896 Tennis Tennis
134 Athens 1896 Tennis Tennis
135 Athens 1896 Tennis Tennis
136 Athens 1896 Tennis Tennis
137 Athens 1896 Tennis Tennis
138 Athens 1896 Tennis Tennis
139 Athens 1896 Tennis Tennis
140 Athens 1896 Tennis Tennis
141 Athens 1896 Tennis Tennis
142 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
143 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
144 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
145 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
146 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
147 Athens 1896 Weightlifting Weightlifting
148 Athens 1896 Wrestling Wrestling Gre-R
149 Athens 1896 Wrestling Wrestling Gre-R
150 Athens 1896 Wrestling Wrestling Gre-R
Athlete NOC Gender \
0 HAJOS, Alfred HUN Men
1 HERSCHMANN, Otto AUT Men
2 DRIVAS, Dimitrios GRE Men
3 MALOKINIS, Ioannis GRE Men
4 CHASAPIS, Spiridon GRE Men
5 CHOROPHAS, Efstathios GRE Men
6 HAJOS, Alfred HUN Men
7 ANDREOU, Joannis GRE Men
8 CHOROPHAS, Efstathios GRE Men
9 NEUMANN, Paul AUT Men
10 PEPANOS, Antonios GRE Men
11 LANE, Francis USA Men
12 SZOKOLYI, Alajos HUN Men
13 BURKE, Thomas USA Men
14 HOFMANN, Fritz GER Men
15 CURTIS, Thomas USA Men
16 GOULDING, Grantley GBR Men
17 LERMUSIAUX, Albin FRA Men
18 FLACK, Edwin AUS Men
19 BLAKE, Arthur USA Men
20 GMELIN, Charles GBR Men
21 BURKE, Thomas USA Men
22 JAMISON, Herbert USA Men
23 GOLEMIS, Dimitrios GRE Men
24 FLACK, Edwin AUS Men
25 DANI, Nandor HUN Men
26 VERSIS, Sotirios GRE Men
27 GARRETT, Robert USA Men
28 PARASKEVOPOULOS, Panagiotis GRE Men
29 CLARK, Ellery USA Men
.. ... ... ...
121 PHRANGOUDIS, Joannis GRE Men
122 ORPHANIDIS, Georgios GRE Men
123 PHRANGOUDIS, Joannis GRE Men
124 PAINE, Sumner USA Men
125 NIELSEN, Holger DEN Men
126 TRIKUPIS, Nicolaos GRE Men
127 KARASEVDAS, Pantelis GRE Men
128 PAVLIDIS, Pavlos GRE Men
129 JENSEN, Viggo DEN Men
130 ORPHANIDIS, Georgios GRE Men
131 PHRANGOUDIS, Joannis GRE Men
132 FLACK, Edwin ZZX Men
133 ROBERTSON, George Stuart ZZX Men
134 BOLAND, John ZZX Men
135 TRAUN, Friedrich ZZX Men
136 KASDAGLIS, Dionysios ZZX Men
137 PETROKOKKINOS, Demetrios ZZX Men
138 PASPATIS, Konstantinos GRE Men
139 TAPAVICZA, Momcsillo HUN Men
140 BOLAND, John GBR Men
141 KASDAGLIS, Dionysios GRE Men
142 NIKOLOPOULOS, Alexandros GRE Men
143 ELLIOTT, Launceston GBR Men
144 JENSEN, Viggo DEN Men
145 VERSIS, Sotirios GRE Men
146 JENSEN, Viggo DEN Men
147 ELLIOTT, Launceston GBR Men
148 CHRISTOPOULOS, Stephanos GRE Men
149 SCHUMANN, Carl GER Men
150 TSITAS, Georgios GRE Men
其中，group_value是一个DataFrame类型。
functions
对于分组中的数值变量，我们可以利用一些函数来进行描述性统计。可用的函数包括，max, min, mean, sum, size等，其中key值就是生成结果的index。
oo.groupby('Edition').size()
可以计算每届奥运会的奖牌数。
agg()
上面用到的function只能进行一种统计变量的计算，利用agg()可以进行制定数据列的指定描述性统计（或者其他函数的计算）。
oo.groupby(['Edition','NOC','Medal']).agg(['min','max','count'])
这段代码指定对所有，除了groupby中的数据列，都进行分组的求最小，最大，计数等描述性统计。
oo.groupby(['Edition','NOC','Medal']).agg({'Edition' :['min','max','count']})
下面的代码则以字典的形式指定对‘Edition’列进行分组的min max count的函数运算。
chap08
紧接着上一节讨论groupby的操作。unstack()这个操作是将选择了多个group_key值的一些key值维度放在行上面的操作。可以类比的是Excel的pivot操作，首先你把很多的字段放在了row这个选项中，然后在把某些字段移动到column那边去。unstack()做的就是这个操作。按照视频里面的原话来说就是把数据表变扁平。
unstack()
mw = oo[(oo.Edition == 2008) & ( (oo.Event == '100m') | (oo.Event == '200m'))]
## 回顾一下以前的进行数据筛选的操作
g = mw.groupby(['NOC','Gender','Discipline','Event']).size()
## groupby得到统计计数的表格
g的结构是：
df = g.unstack(['Discipline','Event'])
df的结构是：
看到Event以及转到行上面去了。
！注意这里有一个NaN的数据，对此，我们可以在unstack函数值加入fill_value = 0
stack()
stack()是unstack()的逆向操作。
df.stack()
会得到:
这里会把最后堆叠起来的Event展开到列。有点像pandas里面的melt方法。