针对SAS用户：Python数据分析库pandas

这篇文章是Randy Betancourt的用于SAS用户的快速入门中的一章。Randy编写这本指南，让SAS用户熟悉Python和Python的各种科学计算工具。

本文包括的主题：

导入包

Series

DataFrames

读.csv文件

检查

处理缺失数据

缺失数据监测

缺失值替换

资源

pandas简介

本章介绍pandas库（或包）。pandas为 Python开发者提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。该包基于NumPy（发音‘numb pie’）中，一个基本的科学计算包，提供ndarray，一个用于数组运算的高性能对象。我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。

对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。

我们从介绍对象Series和DataFrame开始。可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。

换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。下表比较在SAS中发现的pandas组件。

第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。

导入包

为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。

Series

可以认为Series是含标记的一维数组。这个结构包括用于定位数据键值的标签索引。Series 中的数据可以是任何数据类型。pandas数据类型的详情见这里。在SAS例子中，我们使用Data StepARRAYs类同于Series。

以创建一个含随机值的Series开始：

注意：索引从0开始。大部分SAS自动变量像_n_使用1作为索引开始位置。SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。

下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。

SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。

一个Series可以有一个索引标签列表。

Series由整数值索引，并且起始位置是0。

SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。

返回Series中的前3个元素。

该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。

Series和其它有属性的对象，它们使用点（.）操作符。.name是Series对象很多属性中的一个。

DataFrames

如前所述，DataFrames是带有标签的关系式结构。此外，一个单列的DataFrame是一个Series。

像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。数据值也可以从一系列非Python输入资源加载，包括.csv文件、DBMS表、网络API、甚至是SAS数据集（.sas7bdat）等等。具体细节讨论见第11章— pandas Readers。

从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。

一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。

读.csv文件

在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。这些参数类似于SAS的INFILE/INPUT处理。

注意额外的反斜杠\来规范化Windows路径名。

PROC IMPORT用于读取同一个.csv文件。它是SAS读.csv文件的几个方法之一。这里我们采用默认值。

与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。

下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。

读校验

读取一个文件后，常常想了解它的内容和结构。.info()方法返回DataFrame的属性描述。

在SASPROC CONTENTS的输出中，通常会发现同样的信息。

检查

pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值，如:

SAS使用FIRSTOBS和OBS选项按照程序来确定输入观察数。SAS代码打印uk_accidents数据集的最后20个观察数：

5 rows × 27 columns

OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。

PROC PRINT的输出在此处不显示。

下面的单元格显示的是范围按列的输出。列列表类似于PROCPRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。方括号[]是切片操作符。这里解释细节。

注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。

下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。

PROC PRINT的输出在此处不显示。

处理缺失数据

在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和PythonNone对象。

下面的单元格使用PythonNone对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。可惜的是，对一个聚合函数使用PythonNone对象引发一个异常。

为了减轻上述错误的发生，在下面的数组例子中使用np.nan(缺失数据指示符)。也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 

并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。

对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。

缺失值的识别

回到DataFrame，我们需要分析所有列的缺失值。Pandas提供四种检测和替换缺失值的方法。它们是：

下面我们将详细地研究每个方法。

解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。

这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。df.columns返回DataFrame中的列名称序列。

虽然这给出了期望的结果，但是有更好的方法。

另外，如果你发现自己想使用迭代处理来解决一个pandas操作（或Python），停下来，花一点时间做研究。可能方法或函数已经存在！

案例如下所示。它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。

.isnull()方法对缺失值返回True。通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。

为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。缺失值对于数值默认用(.)表示，而字符串变量用空白(‘ ‘)表示。因此，两种类型都需要用户定义的格式。

PROC FREQ与自变量_CHARACTER_和_NUMERIC_一起使用，为每个变量类型生成频率列表。

由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。与上面的Pythonfor循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。

用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。

5 rows × 27 columns

缺失值替换

下面的代码用于并排呈现多个对象。它来自Jake VanderPlas的使用数据的基本工具。它显示对象更改“前”和“后”的效果。

为了说明.fillna()方法，请考虑用以下内容来创建DataFrame。

默认情况下，.dropna()方法删除其中找到任何空值的整个行或列。

.dropna()方法也适用于列轴。axis = 1和axis = "columns"是等价的。

显然，这会丢弃大量的“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。

可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。

正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。

基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.fillna()方法查找，然后用此计算值替换所有出现的NaN。

相应的SAS程序如下所示。PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。这之后是一个数据步骤，为col3 - col5迭代数组x ，并用&col6_mean替换缺失值。

SAS/Stat具有用于使用这里描述的一系列方法来估计缺失值的PROC MI。PROC MI在这些示例的范围之外。

.fillna(method="ffill")是一种“前向”填充方法。NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFramedf2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。

类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFramedf2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。

下面我们对比使用‘前向’填充方法创建的DataFramedf9，和使用‘后向’填充方法创建的DataFramedf10。

在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。

DataFrame中的24个记录将被删除。记录删除部分为0.009％

除了错误的情况，.dropna()是函数是静默的。我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。

资源

来源于pandas.pydata.org的10 分钟了解pandas。

教程, 并且在这个链接下面是pandas Cookbook的链接，来自pandas.pydata.org的pandas 0.19.1文档。

pandas Python数据分析库的主页。

Python数据科学手册，使用数据工作的基本工具，作者Jake VanderPlas。

pandas：Python中的数据处理和分析，来自2013 BYU MCL Bootcamp文档。

Greg Reda的介绍pandas数据结构。这是一个三部分系列使用Movie Lens数据集很好地说明pandas。

备忘单：Mark Graph的pandas DataFrame对象，并且位于爱达荷大学的网站。

使用pandas 0.19.1文档处理缺失数据。

读这本书

这篇文章是Randy Betancourt的Python SAS用户快速入门指南的摘录。查看完整的章节列表。

关于Randy

Randy Betancourt曾在SAS研究所和国际分析研究所担任过多个客户和执行官角色。公司执行面临角色度过他的职业生涯。从技术架构师开始，最近担任顾问，他建议企业领导如何培养和成本有效地管理他们的分析资源组合。最近，这些讨论和努力集中于现代化战略，鉴于行业创新的增长。

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