Python - 資料整理

資料整理涉及處理各種格式的資料，例如合併、分組、連線等，目的是為了分析資料或準備資料以與另一組資料一起使用。Python具有內建功能，可以將這些整理方法應用於各種資料集以實現分析目標。本章將介紹一些描述這些方法的示例。

合併資料

Python中的Pandas庫提供單個函式merge作為所有DataFrame物件之間標準資料庫連線操作的入口點。

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)

現在讓我們建立兩個不同的DataFrame並對其執行合併操作。

# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print left
print right

其輸出如下：

    Name  id   subject_id
0   Alex   1         sub1
1    Amy   2         sub2
2  Allen   3         sub4
3  Alice   4         sub6
4  Ayoung  5         sub5

    Name  id   subject_id
0  Billy   1         sub2
1  Brian   2         sub4
2  Bran    3         sub3
3  Bryce   4         sub6
4  Betty   5         sub5

分組資料

在資料分析中，經常需要對資料集進行分組，以便根據資料集中存在的各種組獲得結果。Pandas具有內建方法，可以將資料彙總到各個組中。

在下面的示例中，我們按年份對資料進行分組，然後獲取特定年份的結果。

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
         'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
         'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
         'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
         'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Year')
print grouped.get_group(2014)

其輸出如下：

   Points  Rank     Team    Year
0     876     1   Riders    2014
2     863     2   Devils    2014
4     741     3   Kings     2014
9     701     4   Royals    2014

連線資料

Pandas提供各種工具，可以輕鬆地將Series、DataFrame和Panel物件組合在一起。在下面的示例中，concat函式沿軸執行連線操作。讓我們建立不同的物件並進行連線。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
print pd.concat([one,two])

其輸出如下：

    Marks_scored     Name   subject_id
1             98     Alex         sub1
2             90      Amy         sub2
3             87    Allen         sub4
4             69    Alice         sub6
5             78   Ayoung         sub5
1             89    Billy         sub2
2             80    Brian         sub4
3             79     Bran         sub3
4             97    Bryce         sub6
5             88    Betty         sub5

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