现在我们已经学会如何将数据导入 DataFrame 中，我们可以利用它来解决工作上遇到的问题。Pandas提供了大量的函数，本文无法全部覆盖，有兴趣的读者可以详细阅读官方说明文档或者利用 google 搜索更多相关的信息——网上有许多 StackOverflow 的问题和一些介绍该软件库的技术博客。

接下来我们将利用MovieLens数据集来介绍 DataFrame 的使用方法。

检查数据

Pandas 中有许多用于获取 DataFrame 基本信息的函数，其中最常用的是 info 方法。

上述输出结果中告诉我们 DataFrame 的一些信息:

1.该数据集是一个 DataFrame 实例。
2.数据的行索引是从 0 到 N-1 的一组数字，其中 N 为 DataFrame 的行数。
3.数据集中总共有 1682 行观测值。
4.数据集中有五列变量，其中变量 video_release_date 中没有数据，变量 release_date 和 imdb_url 中存在个别缺失值。
5.最后一行给出了变量数据类型汇总情况，你可以利用 dtypes 方法获取每个变量的数据类型。
6.保存该数据集所耗费的内存，你可以利用 .memory_usage 获取更多信息。

DataFrames 中还有一个 describe 方法，它用于获取数据集的常用统计量信息。需要注意的是，该方法仅会返回数值型变量的信息，所以我们会得到 user_id 和 age 两个变量的统计量信息。

​从上表中可以看出用户的平均年龄为 34 岁，最年轻的用户为 7 岁，最年长的用户为 73 岁，中位数为 31 岁，25分位数为 25 岁，75 分位数为 43 岁。

你可能已经注意到我的文章中经常使用head方法，默认情况下，head方法会返回数据集的前五条记录，tail方法会返回最后五条记录。

此外，我们还可以利用 Python 的常用切片语法来提取数据。

Selecting

我们可以将 DataFrames 看出由一组共享索引的 Series 组成，因此从DataFrame 中选取某个变量将返回一个 Series 对象。

将多个变量的名字传递给 DataFrame，即可获得一个包含多列变量的 DataFrame。

从 DataFrame 中提取行数据有多种方法，常用的方法有行索引法和布尔索引法。

由于通常情况下行索引值都是一组无实际意义的数值，我们可以利用set_index方法将user_id设定为索引变量。默认情况下，set_index方法将返回一个新的 DataFrame。

你还可以设定参数inplace的数值来修改现有的 DataFrame 数据集。

从上表中可以看出，user_id替代了原先的索引变量，我们可以利用iloc方法根据位置来选择相应的行数据。

我们也可以利用loc方法根据label来选取行数据。

此外，我们还可以利用reset_index方法来恢复默认索引变量。

Joining

在数据分析过程中，我们经常需要根据一定的规则合并多个数据集。

比如上文提到的 MovieLens 数据集就是一个很好的例子——每个电影评价都涉及到用户和电影信息，我们可以通过user_id和movie_id将其连接起来。类似于 SQL 中的 JOIN 语法，pandas.merge可以根据某几个键值合并两个 DataFrames。该函数提供了一系列的参数(on,left_on,right_on,left_index,right_index)，这些参数用于指定合并的规则。

默认情况下，pandas.merge采用内连接方式合并数据集，我们可以修改参数how来控制合并的方式。

以下是几个案例说明：

inner join(默认设定)

从上表中可以看出，两个表中键值不匹配的数据被剔除掉了。SQL等价语句为：

SELECT left_frame.key, left_frame.left_value, right_frame.value FROM left_frame INNER JOIN right_frame ON left_frame.key = right_frame.key;

如果两个 DataFrame 的键值命名不一致，我们可以left_on和right_on参数来指定合并的键值——pd.merge(left_frame, right_frame, left_on = 'left_key', right_on = 'right_key')。此外，如果键值是 DataFrame 的索引值，我们还可以利用left_index和right_index参数来指定合并的键值——pd.merge(left_frame, right_frame, left_on = 'key', right_index = True)。

left_outer join

从上表可得，左表中的数据全被保留下来，右表中键值不匹配的样本由 NULL 所替代。SQL 等价语句为：

SELECT left_frame.key, left_frame.left_value, right_frame.right_value FROM left_frame LEFT JOIN right_frame ON left_frame.key = right_frame.key;

right outer join

此时，我们保留右表的所有数据，左表中键值不匹配的样本由 NULL 替代。SQL 等价语句为：

SELECT right_frame.key, left_frame.left_value, right_frame.right_value FROM left_frame RIGHT JOIN right_frame ON left_frame.key = right_frame.key;

full outer join

此时，我们保留两个表中所有的观测值，其中键值不匹配的样本均由 NULL 所替代。SQL 等价语句为（部分数据库不支持 FULL JOIN 语句，比如 MYSQL）：

SELECT IFNULL(left_frame.key, right_frame.key) key, left_frame.left_value, right_frame.right_value FROM left_frame FULL OUTER JOIN right_frame ON left_frame.key = right_frame.key;

Combining

Pandas 还提供了另一种沿着轴向合并 DataFrames 的方法——pandas.concat，该函数等价于 SQL 中的 UNION 语法。

pandas.concat传入 Series 或者 DataFrame 的列表对象，并返回合并后的对象。需要注意的是由于该函数处理的是列表对象，所以可以同时合并多个对象。

默认情况下，该函数会沿垂直方向合并不同的对象，其中不匹配的样本由 NULL 所替代。

此外，我们还可以利用axis参数来控制合并的方向。

pandas.concat的用途非常广，但是我仅仅利用它来合并 Series/DataFrame 对象。

Grouping

我花了好久才掌握了 pandas 中的分组功能，但该功能确实非常实用。

pandas 中的groupby方法主要用于执行数据分析过程中的split-apply-combine策略。如果你不熟悉这个方法的话，我建议你阅读上述说明文档。它很好地阐述了如何思考一个数据分析问题，我觉得对于数据分析师来说这是一个非常重要的技能。

处理一个数据分析问题时，你通常会将数据集切分成一系列小块数据，然后对每部分的数据执行相应的处理，最后再汇总各部分的运算结果（这就是split-apply-combine策略的主体思想）。pandas 中的groupby主要用于解决该问题，R 语言中的 plyr 和 dplyr 包中也有相应的分组函数。

如果你曾经接触过 SQL 的 GROUP BY 功能或者 Excel 中的数据透视表功能，那么你的脑海中已经有了这种观念，只是你没有意识到罢了。

假设我们拥有一个 DataFrame，我们想要计算每个组的平均值，如下图所示：

芝加哥政府将整个城市的员工工资数据挂在其数据开放平台上，我们接下来利用这些数据来举例说明groupby方法。

由于该数据集的工资变量中包含美元符号，所以 Python 会识别成字符型变量。我们可以利用concerters参数来改变读取规则。

pandas的groupby方法将返回一个 DataFrameGroupBy 对象，该对象拥有许多常用的汇总方法。

count方法将返回每一列变量中所有非缺失数据的个数，size方法将返回每组变量的个数。

此外，我们还可以利用sum和mean来计算变量的总数和平均数。

我们还可以对单独的分组序列对象进行计算：比如我们想要了解数据集中最常见的五个部门名称：

SELECT department, COUNT(DISTINCT title) FROM chicago GROUP BY department ORDER BY 2 DESC LIMIT 5;

pandas 中的语法为：

split-apply-combine

groupby方法最强大的地方在于它的split-apply-combine能力。

如果我们想要了解每个部门中最高工资的员工，我们要怎么做呢？首先，我们可以利用 SQL 语句来查询：

SELECT * FROM chicago c INNER JOIN ( SELECT department, max(salary) max_salary FROM chicago GROUP BY department ) m ON c.department = m.department AND c.salary = m.max_salary;

上述代码会返回每个部门中最高收入的所有员工信息，或者你可以更改表格中的数据，增加一列变量然后执行更新语句。

备注：该方法适用于 PostgreSQL, T-SQL 和 Oracle 数据库，但考虑到使用的便捷性，本文中选取 MySQL 作为默认数据库形式。不幸的是，MySQL 中没有相似的函数。

利用groupby方法我们可以定义一个函数用于将所有的观测值从1标记到N。我们还可以利用apply函数来实现这个功能：