在机器学习中，你很有可能会使用来自很多来源的数据库训练学习算法。Pandas 使我们能够将不同格式的数据库加载到 DataFrame 中。用于存储数据库的最热门数据格式是 csv。CSV 是指逗号分隔值，是一种简单的数据存储格式。我们可以使用 pd.read_csv() 函数将 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中。我们将 Google 股票数据加载到一个 Pandas DataFrame 中。GOOG.csv 文件包含从雅虎金融那获取的 2004 年 8 月 19 日至 2017 年 10 月 13 日 Google 股票数据。
# 我们将 Google 股票数据加载到 DataFrame 中
Google_stock = pd.read_csv('./GOOG.csv')
# 我们输出关于 Google_stock 的一些信息
print('Google_stock is of type:', type(Google_stock))
print('Google_stock has shape:', Google_stock.shape)
Google_stock is of type: class 'pandas.core.frame.DataFrame'
Google_stock has shape: (3313, 7)
可以看出，我们将 GOOG.csv 文件加载到了 Pandas DataFrame 中，其中包含 3,313 行和 7 列数据。现在我们来看看股票数据
Google_stock
image.png
3313 rows × 7 columns
可以看出，这是一个非常庞大的数据集，Pandas 自动为该 DataFrame 分配了数字行索引。Pandas 还使用出现在 CSV 文件中的标签为列分配标签。
在处理这样的大型数据集时，通常有必要直接查看前几行数据，而不是整个数据集。我们可以使用 .head() 方法查看前 5 行数据，如下所示
Google_stock.head()
image.png
我们还可以使用 .tail() 方法查看最后 5 行数据：
Google_stock.tail()
image.png
我们还可以选择使用 .head(N) 或 .tail(N) 分别显示前 N 行和后 N 行数据。
我们快速检查下数据集中是否有任何 NaN 值。为此，我们将使用 .isnull() 方法，然后是 .any() 方法，检查是否有任何列包含 NaN 值。
Google_stock.isnull().any()
image.png
可以看出没有任何 NaN 值。
在处理大型数据集时，通常有必要获取关于数据集的统计信息。通过使用 Pandas 的 .describe() 方法，可以获取关于 DataFrame 每列的描述性统计信息。我们来看看代码编写方式：
image.png
如果有必要，我们可以对单列应用 .describe() 方法，如下所示：
# We get descriptive statistics on a single column of our DataFrame
Google_stock['Adj Close'].describe()
image.png
同样，你可以使用 Pandas 提供的很多统计学函数查看某个统计信息。我们来看一些示例：
# We print information about our DataFrame
print()
print('Maximum values of each column:\n', Google_stock.max())
print()
print('Minimum Close value:', Google_stock['Close'].min())
print()
print('Average value of each column:\n', Google_stock.mean())
image.png
image.png
另一个重要统计学衡量指标是数据相关性。数据相关性可以告诉我们不同列的数据是否有关联。我们可以使用 .corr() 方法获取不同列之间的关联性，如下所示：
# We display the correlation between columns
Google_stock.corr()
image.png
关联性值为 1 表明关联性很高，关联性值为 0 告诉我们数据根本不相关。
在这门“Pandas 入门”课程的最后，我们将讲解 .groupby() 方法。.groupby() 方法使我们能够以不同的方式对数据分组。我们来看看如何分组数据，以获得不同类型的信息。在下面的示例中，我们将加载关于虚拟公司的虚拟数据。
# We load fake Company data in a DataFrame
data = pd.read_csv('./fake_company.csv')
data
image.png
可以看出，上述数据包含从 1990 年到 1992 年的信息。对于每一年，我们都能看到员工姓名、所在的部门、年龄和年薪。现在，我们使用 .groupby() 方法获取信息。
我们来计算公司每年在员工薪资上花费的数额。为此，我们将使用 .groupby() 方法按年份对数据分组，然后使用 .sum() 方法将所有员工的薪资相加。
# We display the total amount of money spent in salaries each year
data.groupby(['Year'])['Salary'].sum()
Year
1990 153000
1991 162000
1992 174000
Name: Salary, dtype: int64
可以看出，该公司在 1990 年的薪资花费总额为 153,000 美元，在 1991 年为 162,000 美元，在 1992 年为 174,000 美元。
现在假设我们想知道每年的平均薪资是多少。为此，我们将使用 .groupby() 方法按年份对数据分组，就像之前一样，然后使用 .mean() 方法获取平均薪资。我们来看看代码编写方式
# We display the average salary per year
data.groupby(['Year'])['Salary'].mean()
Year
1990 51000
1991 54000
1992 58000
Name: Salary, dtype: int64
可以看出，1990 年的平均薪资为 51,000 美元，1991 年为 54,000 美元，1992 年为 58,000 美元。
现在我们来看看在这三年的时间内每位员工都收到多少薪资。在这种情况下，我们将使用.groupby()方法按照Name来对数据分组。之后，我们会把每年的薪资加起来。让我们来看看结果。
# We display the total salary each employee received in all the years they worked for the company
data.groupby(['Name'])['Salary'].sum()
Name
Alice 162000
Bob 150000
Charlie 177000
Name: Salary, dtype: int64
我们看到，Alice在公司工作的三年时间里共收到了162,000美元的薪资，Bob收到了150,000，Charlie收到了177,000。
现在让我们看看每年每个部门的薪资分配状况。在这种情况下，我们将使用 .groupby()方法按照Year和Department对数据分组，之后我们会把每个部门的薪资加起来。让我们来看看结果。
# We display the salary distribution per department per year.
data.groupby(['Year', 'Department'])['Salary'].sum()
Year ...... Department
1990 ...Admin 55000
..............HR 50000
.............. RD 48000
1991 ...Admin 60000
.............. HR 52000
...............RD 50000
1992 Admin 122000
...............RD 52000
Name: Salary, dtype: int64
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