为了进行举例说明，在接下来的部分和其余章节都将会使用一份 learn_pandas.csv 的虚拟数据集，它记录了四所学校学生的体测个人信息。
In [43]: df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv')
In [44]: df.columns
Out[44]:
Index(['School', 'Grade', 'Name', 'Gender', 'Height', 'Weight', 'Transfer',
'Test_Number', 'Test_Date', 'Time_Record'],
dtype='object')
上述列名依次代表学校、年级、姓名、性别、身高、体重、是否为转系生、体测场次、测试时间、1000米成绩，本章只需使用其中的前七列。
In [45]: df = df[df.columns[:7]]
1. 汇总函数
head, tail 函数分别表示返回表或者序列的前 n 行和后 n 行，其中 n 默认为5：
In [46]: df.head(2)
Out[46]:
School Grade Name Gender Height Weight Transfer
0 Shanghai Jiao Tong University Freshman Gaopeng Yang Female 158.9 46.0 N
1 Peking University Freshman Changqiang You Male 166.5 70.0 N
In [47]: df.tail(3)
Out[47]:
School Grade Name Gender Height Weight Transfer
197 Shanghai Jiao Tong University Senior Chengqiang Chu Female 153.9 45.0 N
198 Shanghai Jiao Tong University Senior Chengmei Shen Male 175.3 71.0 N
199 Tsinghua University Sophomore Chunpeng Lv Male 155.7 51.0 N
info, describe 分别返回表的 信息概况 和表中 数值列对应的主要统计量 ：
In [48]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 200 entries, 0 to 199
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 School 200 non-null object
1 Grade 200 non-null object
2 Name 200 non-null object
3 Gender 200 non-null object
4 Height 183 non-null float64
5 Weight 189 non-null float64
6 Transfer 188 non-null object
dtypes: float64(2), object(5)
memory usage: 11.1+ KB
In [49]: df.describe()
Out[49]:
Height Weight
count 183.000000 189.000000
mean 163.218033 55.015873
std 8.608879 12.824294
min 145.400000 34.000000
25% 157.150000 46.000000
50% 161.900000 51.000000
75% 167.500000 65.000000
max 193.900000 89.000000
更全面的数据汇总
info, describe 只能实现较少信息的展示，如果想要对一份数据集进行全面且有效的观察，特别是在列较多的情况下，推荐使用 pandas-profiling 包，它将在第十一章被再次提到。
2. 特征统计函数
在 Series 和 DataFrame 上定义了许多统计函数，最常见的是 sum, mean, median, var, std, max, min 。例如，选出身高和体重列进行演示：
In [50]: df_demo = df[['Height', 'Weight']]
In [51]: df_demo.mean()
Out[51]:
Height 163.218033
Weight 55.015873
dtype: float64
In [52]: df_demo.max()
Out[52]:
Height 193.9
Weight 89.0
dtype: float64
此外，需要介绍的是 quantile, count, idxmax 这三个函数，它们分别返回的是分位数、非缺失值个数、最大值对应的索引：
In [53]: df_demo.quantile(0.75)
Out[53]:
Height 167.5
Weight 65.0
Name: 0.75, dtype: float64
In [54]: df_demo.count()
Out[54]:
Height 183
Weight 189
dtype: int64
In [55]: df_demo.idxmax() # idxmin是对应的函数
Out[55]:
Height 193
Weight 2
dtype: int64
上面这些所有的函数，由于操作后返回的是标量，所以又称为聚合函数，它们有一个公共参数 axis ，默认为0代表逐列聚合，如果设置为1则表示逐行聚合：
In [56]: df_demo.mean(axis=1).head() # 在这个数据集上体重和身高的均值并没有意义
Out[56]:
0 102.45
1 118.25
2 138.95
3 41.00
4 124.00
dtype: float64
3. 唯一值函数
对序列使用 unique 和 nunique 可以分别得到其唯一值组成的列表和唯一值的个数：
In [57]: df['School'].unique()
Out[57]:
array(['Shanghai Jiao Tong University', 'Peking University',
'Fudan University', 'Tsinghua University'], dtype=object)
In [58]: df['School'].nunique()
Out[58]: 4
value_counts 可以得到唯一值和其对应出现的频数：
In [59]: df['School'].value_counts()
Out[59]:
Tsinghua University 69
Shanghai Jiao Tong University 57
Fudan University 40
Peking University 34
Name: School, dtype: int64
如果想要观察多个列组合的唯一值，可以使用 drop_duplicates 。其中的关键参数是 keep ，默认值 first 表示每个组合保留第一次出现的所在行， last 表示保留最后一次出现的所在行， False 表示把所有重复组合所在的行剔除。
In [60]: df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']]
In [61]: df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'])
Out[61]:
Gender Transfer Name
0 Female N Gaopeng Yang
1 Male N Changqiang You
12 Female NaN Peng You
21 Male NaN Xiaopeng Shen
36 Male Y Xiaojuan Qin
43 Female Y Gaoli Feng
In [62]: df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'], keep='last')
Out[62]:
Gender Transfer Name
147 Male NaN Juan You
150 Male Y Chengpeng You
169 Female Y Chengquan Qin
194 Female NaN Yanmei Qian
197 Female N Chengqiang Chu
199 Male N Chunpeng Lv
In [63]: df_demo.drop_duplicates(['Name', 'Gender'],
....: keep=False).head() # 保留只出现过一次的性别和姓名组合
....:
Out[63]:
Gender Transfer Name
0 Female N Gaopeng Yang
1 Male N Changqiang You
2 Male N Mei Sun
4 Male N Gaojuan You
5 Female N Xiaoli Qian
In [64]: df['School'].drop_duplicates() # 在Series上也可以使用
Out[64]:
0 Shanghai Jiao Tong University
1 Peking University
3 Fudan University
5 Tsinghua University
Name: School, dtype: object
此外， duplicated 和 drop_duplicates 的功能类似，但前者返回了是否为唯一值的布尔列表，其 keep 参数与后者一致。其返回的序列，把重复元素设为 True ，否则为 False 。 drop_duplicates 等价于把 duplicated 为 True 的对应行剔除。
In [65]: df_demo.duplicated(['Gender', 'Transfer']).head()
Out[65]:
0 False
1 False
2 True
3 True
4 True
dtype: bool
In [66]: df['School'].duplicated().head() # 在Series上也可以使用
Out[66]:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
Name: School, dtype: bool
4. 替换函数
一般而言，替换操作是针对某一个列进行的，因此下面的例子都以 Series 举例。 pandas 中的替换函数可以归纳为三类：映射替换、逻辑替换、数值替换。其中映射替换包含 replace 方法、第八章中的 str.replace 方法以及第九章中的 cat.codes 方法，此处介绍 replace 的用法。
在 replace 中，可以通过字典构造，或者传入两个列表来进行替换：
In [67]: df['Gender'].replace({'Female':0, 'Male':1}).head()
Out[67]:
0 0
1 1
2 1
3 0
4 1
Name: Gender, dtype: int64
In [68]: df['Gender'].replace(['Female', 'Male'], [0, 1]).head()
Out[68]:
0 0
1 1
2 1
3 0
4 1
Name: Gender, dtype: int64
另外， replace 还有一种特殊的方向替换，指定 method 参数为 ffill 则为用前面一个最近的未被替换的值进行替换， bfill 则使用后面最近的未被替换的值进行替换。从下面的例子可以看到，它们的结果是不同的：
In [69]: s = pd.Series(['a', 1, 'b', 2, 1, 1, 'a'])
In [70]: s.replace([1, 2], method='ffill')
Out[70]:
0 a
1 a
2 b
3 b
4 b
5 b
6 a
dtype: object
In [71]: s.replace([1, 2], method='bfill')
Out[71]:
0 a
1 b
2 b
3 a
4 a
5 a
6 a
dtype: object
正则替换请使用 str.replace
虽然对于 replace 而言可以使用正则替换，但是当前版本下对于 string 类型的正则替换还存在 bug ，因此如有此需求，请选择 str.replace 进行替换操作，具体的方式将在第八章中讲解。
逻辑替换包括了 where 和 mask ，这两个函数是完全对称的： where 函数在传入条件为 False 的对应行进行替换，而 mask 在传入条件为 True 的对应行进行替换，当不指定替换值时，替换为缺失值。
In [72]: s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50])
In [73]: s.where(s<0)
Out[73]:
0 -1.0
1 NaN
2 NaN
3 -50.0
dtype: float64
In [74]: s.where(s<0, 100)
Out[74]:
0 -1.0
1 100.0
2 100.0
3 -50.0
dtype: float64
In [75]: s.mask(s<0)
Out[75]:
0 NaN
1 1.2345
2 100.0000
3 NaN
dtype: float64
In [76]: s.mask(s<0, -50)
Out[76]:
0 -50.0000
1 1.2345
2 100.0000
3 -50.0000
dtype: float64
需要注意的是，传入的条件只需是与被调用的 Series 索引一致的布尔序列即可：
In [77]: s_condition= pd.Series([True,False,False,True],index=s.index)
In [78]: s.mask(s_condition, -50)
Out[78]:
0 -50.0000
1 1.2345
2 100.0000
3 -50.0000
dtype: float64
数值替换包含了 round, abs, clip 方法，它们分别表示按照给定精度四舍五入、取绝对值和截断：
In [79]: s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50])
In [80]: s.round(2)
Out[80]:
0 -1.00
1 1.23
2 100.00
3 -50.00
dtype: float64
In [81]: s.abs()
Out[81]:
0 1.0000
1 1.2345
2 100.0000
3 50.0000
dtype: float64
In [82]: s.clip(0, 2) # 前两个数分别表示上下截断边界
Out[82]:
0 0.0000
1 1.2345
2 2.0000
3 0.0000
dtype: float64
练一练
在 clip 中，超过边界的只能截断为边界值，如果要把超出边界的替换为自定义的值，应当如何做？
5. 排序函数
排序共有两种方式，其一为值排序，其二为索引排序，对应的函数是 sort_values 和 sort_index 。
为了演示排序函数，下面先利用 set_index 方法把年级和姓名两列作为索引，多级索引的内容和索引设置的方法将在第三章进行详细讲解。
In [83]: df_demo = df[['Grade', 'Name', 'Height',
....: 'Weight']].set_index(['Grade','Name'])
....:
对身高进行排序，默认参数 ascending=True 为升序：
In [84]: df_demo.sort_values('Height').head()
Out[84]:
Height Weight
Grade Name
Junior Xiaoli Chu 145.4 34.0
Senior Gaomei Lv 147.3 34.0
Sophomore Peng Han 147.8 34.0
Senior Changli Lv 148.7 41.0
Sophomore Changjuan You 150.5 40.0
In [85]: df_demo.sort_values('Height', ascending=False).head()
Out[85]:
Height Weight
Grade Name
Senior Xiaoqiang Qin 193.9 79.0
Mei Sun 188.9 89.0
Gaoli Zhao 186.5 83.0
Freshman Qiang Han 185.3 87.0
Senior Qiang Zheng 183.9 87.0
在排序中，经常遇到多列排序的问题，比如在体重相同的情况下，对身高进行排序，并且保持身高降序排列，体重升序排列：
In [86]: df_demo.sort_values(['Weight','Height'],ascending=[True,False]).head()
Out[86]:
Height Weight
Grade Name
Sophomore Peng Han 147.8 34.0
Senior Gaomei Lv 147.3 34.0
Junior Xiaoli Chu 145.4 34.0
Sophomore Qiang Zhou 150.5 36.0
Freshman Yanqiang Xu 152.4 38.0
索引排序的用法和值排序完全一致，只不过元素的值在索引中，此时需要指定索引层的名字或者层号，用参数 level 表示。另外，需要注意的是字符串的排列顺序由字母顺序决定。
In [87]: df_demo.sort_index(level=['Grade','Name'],ascending=[True,False]).head()
Out[87]:
Height Weight
Grade Name
Freshman Yanquan Wang 163.5 55.0
Yanqiang Xu 152.4 38.0
Yanqiang Feng 162.3 51.0
Yanpeng Lv NaN 65.0
Yanli Zhang 165.1 52.0
6. apply方法
apply 方法常用于 DataFrame 的行迭代或者列迭代，它的 axis 含义与第2小节中的统计聚合函数一致， apply 的参数往往是一个以序列为输入的函数。例如对于 .mean() ，使用 apply 可以如下地写出：
In [88]: df_demo = df[['Height', 'Weight']]
In [89]: def my_mean(x):
....: res = x.mean()
....: return res
....:
In [90]: df_demo.apply(my_mean)
Out[90]:
Height 163.218033
Weight 55.015873
dtype: float64
同样的，可以利用 lambda 表达式使得书写简洁，这里的 x 就指代被调用的 df_demo 表中逐个输入的序列：
In [91]: df_demo.apply(lambda x:x.mean())
Out[91]:
Height 163.218033
Weight 55.015873
dtype: float64
若指定 axis=1 ，那么每次传入函数的就是行元素组成的 Series ，其结果与之前的逐行均值结果一致。
In [92]: df_demo.apply(lambda x:x.mean(), axis=1).head()
Out[92]:
0 102.45
1 118.25
2 138.95
3 41.00
4 124.00
dtype: float64
这里再举一个例子： mad 函数返回的是一个序列中偏离该序列均值的绝对值大小的均值，例如序列1,3,7,10中，均值为5.25，每一个元素偏离的绝对值为4.25,2.25,1.75,4.75，这个偏离序列的均值为3.25。现在利用 apply 计算升高和体重的 mad 指标：
In [93]: df_demo.apply(lambda x:(x-x.mean()).abs().mean())
Out[93]:
Height 6.707229
Weight 10.391870
dtype: float64
这与使用内置的 mad 函数计算结果一致：
In [94]: df_demo.mad()
Out[94]:
Height 6.707229
Weight 10.391870
dtype: float64
谨慎使用 apply
得益于传入自定义函数的处理， apply 的自由度很高，但这是以性能为代价的。一般而言，使用 pandas 的内置函数处理和 apply 来处理同一个任务，其速度会相差较多，因此只有在确实存在自定义需求的情境下才考虑使用 apply 。