準(zhǔn)備工作
首先是準(zhǔn)備工作,導(dǎo)入需要使用的庫(kù),讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表取名為loandata。
import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
設(shè)置索引字段
在開(kāi)始提取數(shù)據(jù)前,先將
member_id
列設(shè)置為索引字段。然后開(kāi)始提取數(shù)據(jù)。
Loandata = loandata.set_index('member_id')
按行提取信息
第一步是按行提取數(shù)據(jù),例如提取某個(gè)用戶(hù)的信息。下面使用ix函數(shù)對(duì)
member_id
為1303503的用戶(hù)信息進(jìn)行了提取。
loandata.ix[1303503]
按列提取信息
第二步是按列提取數(shù)據(jù),例如提取用戶(hù)工作年限列的所有信息,下面是具體的代碼和提取結(jié)果,顯示了所有用戶(hù)的工作年齡信息。
loandata.ix[:,'emp_length']
按行與列提取信息
第三步是按行和列提取信息,把前面兩部的查詢(xún)條件放在一起,查詢(xún)特定用戶(hù)的特定信息,下面是查詢(xún)
member_id
為1303503的用戶(hù)的
emp_length
信息。
loandata.ix[1303503,'emp_length']
在前面的基礎(chǔ)上繼續(xù)增加條件,增加一行同時(shí)查詢(xún)兩個(gè)特定用戶(hù)的貸款金額信息。具體代碼和查詢(xún)結(jié)果如下。結(jié)果中分別列出了兩個(gè)用戶(hù)的代碼金額。
loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']
在前面的代碼后增加
sum
函數(shù),對(duì)結(jié)果進(jìn)行求和,同樣是查詢(xún)兩個(gè)特定用戶(hù)的貸款進(jìn)行,下面的結(jié)果中直接給出了貸款金額的匯總值。
loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()
除了增加行的查詢(xún)條件以外,還可以增加列的查詢(xún)條件,下面的代碼中查詢(xún)了一個(gè)特定用戶(hù)的貸款金額和年收入情況,結(jié)果中分別顯示了這兩個(gè)字段的結(jié)果。
loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]
多個(gè)列的查詢(xún)也可以進(jìn)行求和計(jì)算,在前面的代碼后增加
sum
函數(shù),對(duì)這個(gè)用戶(hù)的貸款金額和年收入兩個(gè)字段求和,并顯示出結(jié)果。
loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()
提取特定日期的信息
數(shù)據(jù)提取中還有一種很常見(jiàn)的需求就是按日期維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和提取,如按月,季度的匯總數(shù)據(jù)提取和按特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)提取等等。
設(shè)置索引字段
首先將索引字段改為數(shù)據(jù)表中的日期字段,這里將issue_d設(shè)置為數(shù)據(jù)表的索引字段。按日期進(jìn)行查詢(xún)和數(shù)據(jù)提取。
loandata = loandata.set_index('issue_d')
按日期提取信息
下面的代碼查詢(xún)了所有2016年的數(shù)據(jù)。
loandata['2016']
在前面代碼的基礎(chǔ)上增加月份,查詢(xún)所有2016年3月的數(shù)據(jù)。
loandata['2016-03']
繼續(xù)在前面代碼的基礎(chǔ)上增加日期,查詢(xún)所有2016年6月16日的數(shù)據(jù)。
loandata['2016-06-16']
除了按單獨(dú)日期查詢(xún)以外,還可以按日期段進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún),下面的代碼中查詢(xún)了所有2016年1月至5月的數(shù)據(jù)。下面顯示了具體的查詢(xún)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的日期都是在1-5月的,但是按日期維度顯示的,這就需要我們對(duì)數(shù)據(jù)按月進(jìn)行匯總。
loandata['2016-01':'2016-05']
按日期匯總信息
Pandas中的
resample
函數(shù)可以完成日期的聚合工作,包括按小時(shí)維度,日期維度,月維度,季度及年的維度等等。下面我們分別說(shuō)明。首先是按周的維度對(duì)前面數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)進(jìn)行求和。下面的代碼中W表示聚合方式是按周,how表示數(shù)據(jù)的計(jì)算方式,默認(rèn)是計(jì)算平均值,這里設(shè)置為
sum
,進(jìn)行求和計(jì)算。
loandata.resample('W',how=sum).head(10)
將W改為M,數(shù)據(jù)變成了按月聚合的方式。計(jì)算方式依然是求和。這里需要說(shuō)明的是
resample
函數(shù)會(huì)顯示出所有連續(xù)的時(shí)間段,例如前面按周的聚合操作會(huì)顯示連續(xù)的周日期,這里的按月操作則會(huì)在結(jié)果中顯示連續(xù)的月,如果某個(gè)時(shí)間段沒(méi)有數(shù)據(jù),會(huì)以NaN值顯示。
loandata.resample('M',how=sum)
將前面代碼中的M改為Q,則為按季度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合,計(jì)算方式依然為求和。從下面的數(shù)據(jù)表中看,日期顯示的都是每個(gè)季度的最后一天,如果希望以每個(gè)季度的第一天顯示,可以改為QS。
loandata.resample('Q',how=sum)
將前面代碼中的Q改為A,就是按年對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合,計(jì)算方式依然為求和。
loandata.resample('A',how=sum)
前面的方法都是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行聚合和求和操作,如果只需要對(duì)某一個(gè)字段的值進(jìn)行聚合和求和,可以在數(shù)據(jù)表后增加列的名稱(chēng)。下面是將貸款金額字段按月聚合后求和,并用0填充空值。
loandata['loan_amnt'].resample('M',how=sum).fillna(0)
在前面代碼的基礎(chǔ)上再增加一個(gè)數(shù)值字段,并且在后面的計(jì)算方式中增加
len
用來(lái)計(jì)數(shù)。在下面的結(jié)果中分別對(duì)貸款金額和利息收入按月聚合,并進(jìn)行求和和計(jì)數(shù)計(jì)算
loandata[['loan_amnt','total_rec_int']].resample('M',how=[len,sum])
有時(shí)我們需要只對(duì)某一時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和計(jì)算,下面的代碼中對(duì)2016年1月至5月的數(shù)據(jù)按月進(jìn)行了聚合,并計(jì)算求和。用0填充空值。
loandata['2016-01':'2016-05'].resample('M',how=sum).fillna(0)
或者只對(duì)某些符合條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和計(jì)算。下面的代碼中對(duì)于貸款金額大于5000的按月進(jìn)行聚合,并計(jì)算求和。空值以0進(jìn)行填充。
loandata[loandata['loan_amnt']>5000].resample('M',how=sum).fillna(0)
除了按周,月,季度和年以外,
resample
函數(shù)還可以按以下方式對(duì)日期進(jìn)行聚合。
下面給出了具體的對(duì)應(yīng)表和說(shuō)明。
總結(jié)
以上就是利用python按特定的維度或條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取的全部?jī)?nèi)容,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家學(xué)習(xí)使用Python能有所幫助。
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