A positive attitude causes a chain reaction of positive thoughts,events and outcomes.

Hi，同学们，上周我们主要对python的基础知识进行了学习，从完全不懂到写出第一段代码，从畏惧发怵到解决第一个代码问题，大家已经从小白迈出了python入门的第一步！你们都是最棒的！那请继续保持着这样的学习动力，趁热打铁，继续我们的课程吧！

本周开始，我们就进入到了项目二(P2)阶段的第二周，需要针对数据分析来学习两个重要的第三方库Numpy和Pandas，它们是python实现科学计算和数据处理的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！

对于非小白同学来说，本阶段内容不是很难，希望你们能在三周内完成并通过项目；

对于小白来说，本阶段可能是个挑战，请一定要保持自信，请一定要坚持学习和总结，如果遇到任何课程问题请参照如下顺序进行解决：

• 先自行查找问题答案（注意提取关键词），参考：谷歌/百度搜索、菜鸟教程、CSDN、stackoverflow、Python for Data Analysis, 2nd Edition 、Python Cookbook
• 若问题未解决，请将问题及其所在课程章节发送至微信群，并@助教即可

饭要一口一口吃，路要一步一步走，大家不要被任务吓到，跟着导学一步一步来，肯定没问题哒！那我们开始吧！

注：本着按需知情原则，所涉及的知识点都是在数据分析过程中必须的、常用的，而不是最全面的，想要更丰富，那就需要你们课下再进一步的学习和探索！

本周目标

• 学完课程Numpy&Pandas。
• （可选）项目环境准备。

知识清单

Numpy

NumPy 简介

NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网查看。

关于Numpy需要知道的几点：

• NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。
• NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。
• NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。

所以，Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写。接下来本节所有的课程都是围绕着ndarray来讲的，理论知识较少，代码量较多，所以大家在学习的时候，多自己动动手，尝试自己去运行一下代码。

创建ndarray

课程中所说的，创建一个秩为2的ndarray，实际上指的是创建一个2维的ndarray，并不是矩阵的秩。

• 由python list创建

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a = np.array([1, 2, 3])  # 1维数组
print(type(a), a.shape, a[0], a[1], a[2])

out:
<class 'numpy.ndarray'> (3,) 1 2 3

a[0] = 5                 # 重新赋值
print(a)

out:
[5 2 3]

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])   # 2维数组
print(b)

out:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

print(b[0, 0], b[0, 1], b[1, 0])

out:
1 2 4

• 由numpy内置函数创建

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a = np.zeros((2,2))  # 创建2x2的全0数组
print(a)
[[ 0.  0.]
 [ 0.  0.]]

b = np.ones((1,2))   # 创建1x2的全1数组
print(b)
[[ 1.  1.]]

c = np.full((2,2), 7) # 创建2x2定值为7的数组
print(c)
[[7 7]
 [7 7]]

d = np.eye(2)        # 创建2x2的单位矩阵（对角元素为1）
print(d)
[[ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]

d_1 = np.diag([10,20,30,50]) #创建一个对角线为10,20,30,50的对角矩阵
print(d_1)
[[10 0 0 0]
 [ 0 20 0 0]
 [ 0 0 30 0]
 [ 0 0 0 50]]

e = np.arange(15)   #创建一个一维的0-14的数组
print(e)
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]

e_1 = np.arange(4,10)  #创建一个一维的4-9的数组
print(e_1)
[4 5 6 7 8 9]

e_2 = np.arange(1,14,3)  #创建一个一维的1-13且以间隔为3的数组
print(e_2)
[ 1 4 7 10 13]

f = np.linspace(0,10,6)  #创建一个一维的范围在0-10，长度为6的数组
print(f)
[ 0.,  2.,  4.,  6.,  8., 10.]  
#各个元素的间隔相等，为(10-0)/(6-1) = 2，若不想包含末尾的10，可以添加参数endpoint = False

g = np.arange(12).reshape(3,4)  #把arange创建的一维数组转换为3行4列的二维数组
print(g)                        #同样方法也适用于linspace等
[[ 0,  1,  2,  3],              #注意：使用reshape转换前后的数据量应该相同，12 = 3x4
 [ 4,  5,  6,  7],
 [ 8,  9, 10, 11]]              

h = np.random.random((2,2)) # 2x2的随机数组(矩阵),取值范围在[0.0,1.0)（包含0，不包含1）
print(e)
[[ 0.72776966  0.94164821]
 [ 0.04652655  0.2316599 ]]

i = np.random.randint(4,15,size = (2,2))  #创建一个取值范围在[4,15)，2行2列的随机整数矩阵
print(i)
[[6, 5],
 [5, 9]]

j = np.random.normal(0,0.1,size = (3,3))  
#创建一个从均值为0，标准差为0.1的正态分布中随机抽样的3x3矩阵
print(j)
[[-0.20783767, -0.12406401, -0.11775284],
 [ 0.02037018,  0.02898423, -0.02548213],
 [-0.0149878 ,  0.05277648,  0.08332239]]

访问、删除、增加ndarray中的元素

这里主要是提供了一些访问、更改或增加ndarray中某一元素的基础方法。

• 访问&更改

类似于访问python list中元素的方式，按照元素的index进行访问或更改。

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#访问某一元素，这里可以自己多尝试，摸索
print(np.arange(6)[3]) #访问一维数组的某一元素，中括号内填写index
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print(np.arange(6).reshape(3,2)[1,1]) #访问二维数组的某一元素，中括号内填写[行,列]
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print(np.arange(12).reshape(2,3,2)[0,1,1]) #访问三位数组中的某一元素，中括号内[组，行，列]
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#更改某一元素，用 = 进行赋值和替换即可
a = np.arange(6)
a[3] = 7      #先访问，再重新赋值
print(a)
[0 1 2 7 4 5]

• 删除

可使用np.delete(ndarray, elements, axis)函数进行删除操作。

这里需要注意的是axis这个参数，课程中只讲到了2维数据中，axis = 0表示选择行，axis = 1表示选择列，但不能机械的认为0就表示行，1就表示列，注意前提2维数据中。

在三维数据中，axis = 0表示组，1表示行，2表示列。这是为什么呢？提示一下，三位数组的shape中组、行和列是怎样排序的？

所以，axis的赋值一定要考虑数组的shape。

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a = np.arange(12).reshape(2,2,3)
print(np.delete(a,[0],axis = 0))  #思考下，这里删除axis = 0下的第0个，会是什么结果呢？自己试一下

再有一点需要注意的是，如果你想让原数据保留删除后的结果，需要重新替换一下才可以。

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a = np.arange(6).reshape(2,3)
np.delete(a,[0],axis = 0)
print(a)

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])  #原数据并未更改

a = np.delete(a,[0],axis = 0)  #重新替换
print(a)

array([[3, 4, 5]])   #原数据已更改

• 增加

往ndarray中增加元素的办法跟python list也很类似，常用的有两种：

• 一种是添加（append），就是将新增的元素添加到ndarray的尾部

  • 语法为：np.append(ndarray, elements, axis)
  • 参数和delete函数一致，用法也一致，这里不再赘述

• 一种是插入（insert），可以让新增元素插入到指定位置

  • 语法为：np.insert(ndarray, index, elements, axis)
  • 参数中就多了一个index，指示的是插入新元素的位置。

这里值得注意的是，不论是append还是insert，在往多维数组中插入元素时，一定要注意对应axis上的shape要一致。再一个就是，和delete一样，如果你想要更改原数据，需要用a = np.append(a,elements,axis)。

ndarray切片

前面学了选择ndarray中的某个元素的方法，这里我们学习选择ndarray子集的方法——切片。

对于切片大家并不陌生，在list里面我们也接触过切片，一维的ndarray切片与list无异。需要注意的是，就是理解2维及多维ndarray切片。

• 2维矩阵切片

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a = np.arange(4*4).reshape(4,4)
print(a)
out:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
a[:,:-1]
out:
array([[ 0,  1,  2],
       [ 4,  5,  6],
       [ 8,  9, 10],
       [12, 13, 14]])

这里可以看出，我们筛选了a矩阵中前三列的所有行，这是如何实现的呢？

切片的第一个元素:表示的是选择所有行，第二个元素:-1表示的是从第0列至最后一列（不包含），所以结果如上所示。

再看一个例子：

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a[1:3,:]
out:
array([[ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

筛选的是第2-3行的所有列。

• 一个常用的切片

以列的形式获取最后一列数据：

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a[:,3:]
out:
array([[ 3],
       [ 7],
       [11],
       [15]])

以一维数组的形式获取最后一列数据：

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a[:,-1]
out:
array([ 3,  7, 11, 15])

上面两种方法经常会用到，前者的shape为(4,1)，后者为(4,)。

ndarray筛选

• 选择ndarray的对角线

所用函数为np.diag(ndarray, k=N)，其中参数k的取值决定了按照哪一条对角线选择数据。

默认k = 0，取主对角线；

k = 1时，取主对角线上面1行的元素；

k = -1时，取主对角线下面1行的元素。

思考：这个函数只能选择主对角线上的元素，那如果想要获取副对角线上的元素呢？

尝试自己搜索一下关键词numpy opposite diagonal寻找答案。

不建议你直接点getting the opposite diagonal of a numpy array。

• 提取ndarray中的唯一值

所用函数为np.unique(ndarray)，注意unique也可以添加参数axis来控制评判唯一值的轴方向，不好理解可以看示例：

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a = [[0,1,2],
     [3,4,5],
     [0,1,2]]
print(np.unique(a))    #查看二维数组a中的唯一值
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

print(np.unique(a,axis = 0))  #查看a中的唯一行（也就是没有重复的行）
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

print(np.unique(a,axis = 1))  #查看a中的唯一列
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [0, 1, 2]])

print(np.unique(a[0]))  #查看a中第一行的唯一值
array([0, 1, 2])

• 通过布尔运算筛选

这里在中括号中添加筛选条件，当该条件的结果为True时（即满足条件时），返回该值。

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X[X > 10] #筛选数组X中大于10的数据

这里需要注意的是，当输入多个筛选条件时，&表示与，|表示或，~表示非。

ndarray运算

• 集合运算

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np.intersect1d(x,y) #取x与y的交集
np.setdiff1d(x,y)   #取x与y的差集，返回的是在x中且没在y中的元素
np.union1d(x,y)     #取x与y的并集

• 算术运算

我们可以通过+、-、*、/或np.add、np.substract、 np.multiply 、np.divide来对两个矩阵进行元素级的加减乘除运算，因为是元素级的运算，所以两个矩阵的shape必须要严格一致。

上面涉及到的乘法是元素对应相乘，也就是点乘，那矩阵的叉乘呢？可以了解下numpy.matmul函数。

这里需要注意的是，课程中讲的“可广播”，其实指的就是A和B两个矩阵shape可能不一致，但是A可以拆分为整数个与B具有相同shape的矩阵，这样在进行元素级别的运算时，就会先将A进行拆分，然后与B进行运算，结果再组合一起就可以。这里的A就是“可广播”矩阵。

ndarray排序

我们使用np.sort()和ndarray.sort()来对ndarray进行排序。

相同的是：

二者都可以使用参数axis来决定依照哪个轴进行排序，axis = 0时按照列排序，axis = 1时按照行排序；

不同的是：

np.sort()不会更改原数组；ndarray.sort()会更改原数组。

numpy迷你项目

这里涉及到一个概念，叫做数据标准化。

数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

有很多种对数据进行标准化处理的方法，我们课程中选择的是利用数据均值和标准差进行标准化：

对某一列中某一值进行标准化就是将该值减去该列的平均值，然后除以该列的标准差。标准化后的序列，均值为0，标准差为1，且无量纲。

标准化后的数据，没有量纲，方便计算和比较，在机器学习中的很多算法都需要将数据进行标准化。

但是基于本章的要求，我们主要是学习numpy的基本操作即可，具体的数据标准化还有算法可以之后在机器学习课程中学习。

这里需要注意的是：

• np.random.permutation()

np.random.permutation(N) 函数会创建一个从 0 到 N - 1的随机排列的整数集。这个整数集也是ndarray类型。

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np.random.permutation(5)
array([3, 1, 2, 4, 0])

• 将数据集切分为训练集、测试集和交叉集。

这里的切分有两点隐形要求：

1.随机性，三个数据集中的数据必须是随机分配的；

2.三个数据集的合集必须为数据集。

考虑到上面学到的`np.random.permutation()` 函数，所以我们的思路可以是这样的：1. 使用`permutation()`函数，将数据集的行数当作N，这样就可以得到一个随机排列的行索引序列；2. 使用切片，将刚才的随机行索引序列，按照训练集、测试集和交叉集的比例`6:2:2`进行切分；3. 使用索引访问，获取切分后的数据，即`ndarray[index]`的方式。

Pandas

Pandas简介

Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。

Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。借助这两个数据结构，我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据。

Series中各个元素的数据类型可以不一致，DataFrame也是如此，这与numpy的ndarray不同。

创建Pandas Series

可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数dtype来设置该列的数据类型。

示例:

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import pandas as pd
pd.Series(data = [30, 6, 7, 5], index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'],dtype=float)

out:
eggs      30.0
apples     6.0
milk       7.0
bread      5.0
dtype: float64

data除了可以输入列表之外，还可以输入字典，或者是直接一个标量。

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#data输入字典
pd.Series(data = {'eggs':30,'apples': 6,  'milk':7, 'bread':5},dtype=float)

out:
apples     6.0
bread      5.0
eggs      30.0
milk       7.0
dtype: float64

#data输入某一标量
pd.Series(data = 7, index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'])

out:
eggs      7
apples    7
milk      7
bread     7
dtype: int64

访问和删除Series中的元素

• 访问

访问Series中的元素有两种方法：

一种类似于从列表中按照索引访问数据，一种类似于从字典中按照key来访问value。

下面看示例：

从上面代码里也能发现，Pandas提供的iloc与loc分别对应着按索引访问和按key访问。

• 修改

因为Series是可更改类型，若想更改其中某一项，只需访问它然后重新赋值即可。

• 删除

可以使用 .drop() 方法删除 Pandas Series 中的条目。Series.drop(label) 方法会从给定 Series 中删除给定的 label。这个label可以是单个label或这是label组成的list。

但需要注意的是，.drop()函数并不会修改原来的数据，如果你想要修改原数据的话，可以选择添加参数inplace = True或者是用原数据替换s = s.drop(label)

Series运算

和ndarray一样，Series也可以进行元素级的算术运算，也可以使用np中提供的各种运算函数，如sqrt()等等。

这里可以想一下，如果Series中包含字符串，然后再进行乘法会是什么结果？

可以回想下字符串的知识'*'*10的结果是什么？

创建DataFrame

我们使用pd.DataFrame(data, index, columns)来创建一个DataFrame。

其中：

data是数据，可以输入ndarray，或者是字典（字典中可以包含Series或arrays或），或者是DataFrame；

index是索引，输入列表，如果没有设置该参数，会默认以0开始往下计数；

columns是列名，输入列表，如果没有设置该参数，会默认以0开始往右计数；

示例：

从上述代码中可以看出，字典d中的key被当作列名，value被当作dataframe中的数据。

思考：如果在上述代码中添加一个columns列，如df = pd.DataFrame(data=d,index = ['a','b'],columns = ['col_1','col_2'])，会返回什么结果呢？

访问DataFrame中的元素

与访问Series中的元素类似，我们可以通过列表式索引访问，也可以通过字典式Key值访问。

• 创建一个DataFrame

• 访问某一行

• 访问多行

• 访问某一列

• 访问多列

使用df.iloc[:,0:2]这种方法只能筛选出连续的列，那如果想要筛选的列分别在1,3,5,10:17怎么办呢？可以搜一下np.r_的用法。

• 访问某一行列的元素

删除、增加元素

• 删除元素

我们使用.drop函数删除元素，默认为删除行，添加参数axis = 1来删除列。

值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。

• 增加元素

这里介绍了两种方法，一种是append()，另外一种是insert()，这两种方法都比较简单，可类比于python list中的两种方法进行学习。

此外，Pandas还提供了其他更为复杂的做DataFrame融合的函数，比如说concat()、merge()、join()等等，相对难理解一些，我会单独出一份导学详细介绍这几个数据融合函数。

更改行列标签

使用函数rename()即可。具体用法如下：

除此之外，还可以使用隐匿函数lambda来对行列标签进行统一处理，比如：

需要注意的是，rename()函数同样不会更改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。

更改索引

可以使用函数set_index(index_label)，将数据集的index设置为index_label。

除此之外，还可以使用函数reset_index()重置数据集的index为0开始计数的数列。

缺失值(NaN)处理

NaN就是Not a Number的缩写，表示这里有数据缺失。

• 查找NaN

我们可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。除此之外，还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。

• 删除NaN

使用dropna(axis)函数可以删除包含NaN的行或列。

dropna()函数还有一个参数是how，当how = all时，只会删除全部数据都为NaN的列或行。

同样，该函数也不会修改原数据集。

• 替换NaN

使用fillna()函数可以替换NaN为某一值。其参数如下：

1. value：用来替换NaN的值
2. method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充
3. axis：0为行，1为列
4. inplace：是否替换原数据，默认为False
5. limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN

一般来说，我们常用均值去替换NaN。

还可以使用interpolate()函数按照某一方法来替换NaN，课程中介绍了method为linear时的用法，即忽略索引并将值视为相等间距，这是该函数的默认方法。更多method及解读请戳pandas.DataFrame.interpolate

在Pandas中处理数据

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df = pd.read_csv(filename) #读取csv文件
df.info()  #查看数据集信息
df.head()  #查看前五行
df.tail()  #查看后五行
df.sample()  #查看随机一行
df.describe() #查看数据类型的基本统计信息
df.corr() #查看各列之间的相关系数

df.groupby() #将数据按照某一列进行聚类，后续接数据统计函数，如mean()，sum()等

项目内容

本首是Python项目的第2周，主要还是理解项目和准备项目文件，请大家做到以下几点：

Project2/week1的项目要求：（应该已经做完）

• 完成/项目：探索美国共享单车数据/的1-3节内容
• 搭建本地anaconda环境（Python3版本）确保Spyder可以使用
• 下载bikeshare-new-2.zip项目文件。如果教室里面不能下载，请尝试下载下面的链接：https://github.com/mengfanchun2017/DAND-Basic/blob/master/Project1/Project1Files/bikeshare-new-2.zip

Project2/week2的项目要求 （本周要求和，做完了画第二个勾勾）

• 用spyder打开项目文件浏览
• 了解项目文件中有几个函数，函数名和输入是什么（不用看明白和尝试做）