python制作分布图

制作分布图类似密度图，在python中利用pandas来提取分布数据是比较方便的。主要用到pandas的cut和groupby等函数。

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官方文档链接

主要参数为x和bins。

x为数据源，数组格式的都支持，list，numpy.narray, pandas.Series。

bins可以为int，也可以为序列。

我们定义bins为一个序列，默认为左开右闭的区间：

对言值列按cats做groupby，然后调用get_stats统计函数，再用unstack函数将层次化的行索引“展开”为列。

G2在之前的文章中有介绍，文章 《python结合G2绘制精美图形》 。

一句话绘制出来，但具体的区间段难以区分出来。

bokeh是python的一个优秀的绘图工具包，与pandas结合的比较好。 bokeh文档

作者原文链接： python制作分布图

如何用 Python 从海量文本抽取主题

代码

我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为topic-model。

为了处理表格数据，我们依然使用数据框工具Pandas。先调用它。

import pandas as pd

然后读入我们的数据文件datascience.csv，注意它的编码是中文GB18030，不是Pandas默认设置的编码，所以此处需要显式指定编码类型，以免出现乱码错误。

df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gb18030')

我们来看看数据框的头几行，以确认读取是否正确。

df.head()

显示结果如下：

没问题，头几行内容所有列都正确读入，文字显式正常。我们看看数据框的长度，以确认数据是否读取完整。

df.shape

执行的结果为：

(1024, 3)

行列数都与我们爬取到的数量一致，通过。

下面我们需要做一件重要工作——分词。这是因为我们需要提取每篇文章的关键词。而中文本身并不使用空格在单词间划分。

我们首先调用jieba分词包。

import jieba

我们此次需要处理的，不是单一文本数据，而是1000多条文本数据，因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数，处理单一文本的分词。

def chinese_word_cut(mytext):

return " ".join(jieba.cut(mytext))

有了这个函数之后，我们就可以不断调用它来批量处理数据框里面的全部文本（正文）信息了。你当然可以自己写个循环来做这项工作。

下面这一段代码执行起来，可能需要一小段时间。请耐心等候。

df["content_cutted"] = df.content.apply(chinese_word_cut)

执行过程中可能会出现如下提示。没关系，忽略就好。

Building prefix dict from the default dictionary ...

Loading model from cache /var/folders/8s/k8yr4zy52q1dh107gjx280mw0000gn/T/jieba.cache

Loading model cost 0.406 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

执行完毕之后，我们需要查看一下，文本是否已经被正确分词。

df.content_cutted.head()

Python其实很简单 第二十一章 DataFrame数据处理

将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后，可以非常方便的进行各种数据处理。

21.1 列间求和

求总分（总分=语文+数学+英语）

对于上一章所提到的学生成绩表，仅用一个语句即可完成总分计算，并填充。

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

完整代码如下：

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx' #见第18章表18-1

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 248 NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 267 NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 237 NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 267 NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 269 NaN

21.2替换

既可以将对满足条件的行和列的数据替换，也可以对整个集合的数据按照条件进行替换。

df['总分'].replace(310,'x',inplace=True)

将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。

df.replace(76,0,inplace=True)

将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。

df.replace([98,76,99],0,inplace=True)

将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。

21.2排序

既可以将某一列作为关键字段排序，也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序，也可以按降序排序。

函数sort_values()的语法格式如下：

df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,......,”coln”],ascending=False)

其中，coln表示列名，也可以是列名的列表；ascending表示排序方式，值为True表示升序，可以省缺，值为False表示降序。

如：

df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False)

表示按照“总分”从高到低排序。

df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False)

表示按照“总分”从高到低排序，若“总分”相同，再按照“语文”成绩从高到低排序。

21.3 字段截取

函数slice()可以从某列中截取字符串。格式如下：

slice(start,stop)

其中，start表示开始位置；stop表示结束位置

例：

df['年级']=df['学号'].str.slice(0,2)

通过此语句可以截取学号字段的第1、2个字符，并赋值给年级字段。

21.4 记录抽取

可以抽取满足条件的记录。

例：抽取总分300的记录。

df[df.总分300]

抽取总分在300到310之间（包括300和310）的记录。

df[df.总分.between(306,310)]

抽取学号中包含“0803”的记录。这样可以非常方便的抽取某个班的信息。

df[df.学号.str.contains('0803',na=False)]

此处的na=False，含义是如遇到NaN这样的数据，直接做不匹配处理。

21.5修改记录

1、整列替换

我们在前面已经给整列填充过数据，填充时原来的数据就被覆盖了。

即如下语句：

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

2、个别修改

如将值‘99’替换为值‘100’，可用如下语句：

df.replace('99','100')

将指定列的值替，如将语文列和英语列的值‘99’替换为值‘100’，可用如下语句：

df.replace({'语文':99,'英语':99},100)

可用如下程序去验证：

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)])

df=df.replace({'语文':99,'英语':99},100)

print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)])

运行结果为：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

28 29 090802 丁能通 09 NaN 119 120 99 338 NaN

29 30 090203 沈丹妮 09 NaN 109 108 99 316 NaN

Empty DataFrame

Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次]

Index: []

可以看出，第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。

21.6记录合并

函数concat()()的格式如下：

concat([dataFrame1,dataFrame2,......]，ignore_index=True)

其中，dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合；ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。

concat()函数和append()函数的功能非常相似。

例：

import pandas #导入pandas模块

from pandas import read_excel #导入read_execel

file='d:/student.xlsx' #变量file表示文件路径，注意'/'的用法 数据见第18章表18-1

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

# 将Excel文件导入到DataFrame变量中

df=df[:5] #截取df的前5个记录

print(df) #输出df

df1=df[:3] #截取df的前3个记录存入df1中

df2=df[3:5] #截取df的最后2个记录存入df2中

df3=pandas.concat([df2,df1]) #将df2与df1合并存入df3中

print(df3) #输出df3

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

由于合并时是将df1合并到df2中，可以看出，索引仍然保持原来的状态。

21.7统计次数

可以用如下方法统计出某个值在某行或者某个范围出现的次数。

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df=df[:5]

print(df)

print(df['语文'].value_counts())

输出结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

89 3

84 1

91 1

Name: 语文, dtype: int64

可以看出，通过value_counts()函数可以统计出列中各值出现的次数。

value_counts()函数的参数还有 ：

ascending，当ascending=True时升序排列，当ascending=False时升序排列（此时该参数可省缺）；

normalize，当normalize=True时，显示的不再是各值出现的次数，而是占比。

将上例中的语句print(df['语文'].value_counts())改为：

print(df['语文'].value_counts(ascending=True,normalize=True))

则输出结果变成了：

91 0.2

84 0.2

89 0.6

Name: 语文, dtype: float64

21.8按值查找

print(df['语文'].isin([84,91]))

它的作用是查找‘语文’列中值和isin所指的列表中元素一致的记录，如果找到结果为True，否则为False。

输出结果：

0 True

1 False

2 False

3 False

4 True

Name: 语文, dtype: bool

21.9数据分区

根据某个分区标准，将数据按照所属区域进行划分，并用相应的标签表示，可以用cut()方法来实现。

语法格式如下：

cut(series, bins, right=True, labels=NULL)

其中：

series表示需要分组的数据；

bins表示分组的依据，是一个列表，其元素为划分分区的边界值，如[0,72,96,120]，就是划分3个分区，即0~72、72~96、96~120，默认的是“左包右不包”；

right表示分组时右边是否闭合；

labels表示分组的自定义标签，也可以不重新定义。

下面对上述学生成绩表中的语文成绩进行分组，并增加一个新的列“语文等级”。

import pandas as pd

from pandas import read_excel #导入read_execel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df['年级']=df['学号'].str.slice(0,2)

df['班级']=df['学号'].str.slice(0,4)

df.总分=df.语文+df.数学+df.英语

bins=[0,72,96,max(df.语文)+1] #

lab=['不及格','及格','优秀']

grade=pd.cut(df.语文,bins,right=False,labels=lab)

df['语文等级']=grade

print(df.head())

print("语文成绩分等级统计结果:")

print(df['语文等级'].value_counts())

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 语文等级

0 1 070101 王博宇 07 0701 84 71 93 248 及格

1 2 070102 陈冠涛 07 0701 89 89 89 267 及格

2 3 070103 李文博 07 0701 89 72 76 237 及格

3 4 070204 姜海燕 07 0702 89 89 89 267 及格

4 5 070205 林若溪 07 0702 91 95 83 269 及格

语文成绩分等级统计结果:

及格 17

优秀 10

不及格 4

Name: 语文等级, dtype: int64

Python pandas用法

在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。

使用下面格式约定，引入pandas包：

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。

pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。

Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。

Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。

DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。

如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：

数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：

重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。

df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。

删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。

.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。

删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。

如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。

增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结

适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。

.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。

.sum() ：计算各列数据的和

.count() ：非NaN值的数量

.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数

.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差

.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。

.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。

.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值

.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效

.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个

.mean() ：计算均值

.quantile() ：计算分位数（0到1）

.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集

适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。

.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。

.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。

.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）

.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。

替换值

.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

删除重复数据

利用函数或字典进行数据转换

df.head()：查询数据的前五行

df.tail()：查询数据的末尾5行

pandas.cut()

pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。

pandas.date_range() 返回一个时间索引

df.apply() 沿相应轴应用函数

Series.value_counts() 返回不同数据的计数值

df.aggregate()

df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用

numpy.zeros()

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