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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(六)

时间:2024-04-24 11:56:23浏览次数:24  
标签:... 教程 No bill Dinner 2.2 tips Male Pandas

原文:pandas.pydata.org/docs/

与 Stata 的比较

原文:pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/comparison_with_stata.html

对于可能来自Stata的潜在用户,本页面旨在演示如何在 pandas 中执行不同的 Stata 操作。

如果您是 pandas 的新手,您可能首先想通过阅读 10 分钟入门 pandas 来熟悉该库。

惯例上,我们按照以下方式导入 pandas 和 NumPy:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np 

数据结构

通用术语翻译

pandas Stata
DataFrame 数据集
变量
观察
groupby bysort
NaN .

DataFrame

在 pandas 中,DataFrame类似于 Stata 数据集 - 一个具有带标签列的二维数据源,可以是不同类型的数据。正如本文档所示,几乎可以在 Stata 中应用于数据集的任何操作也可以在 pandas 中完成。

Series

Series是表示DataFrame的一列的数据结构。Stata 没有单独的数据结构用于单列,但总体上,使用Series与在 Stata 中引用数据集的列类似。

Index

每个DataFrameSeries都有一个Index - 数据的上的标签。Stata 没有完全类似的概念。在 Stata 中,数据集的行基本上是无标签的,除了可以使用_n访问的隐式整数索引。

在 pandas 中,如果未指定索引,则默认也使用整数索引(第一行=0,第二行=1,依此类推)。虽然使用带标签的IndexMultiIndex可以实现复杂的分析,并最终是理解 pandas 的重要部分,但在此比较中,我们将基本上忽略Index,只将DataFrame视为一组列。请参阅索引文档以了解如何有效使用Index

复制 vs. 原地操作

大多数 pandas 操作返回Series/DataFrame的副本。要使更改“生效”,您需要将其分配给一个新变量:

sorted_df = df.sort_values("col1") 

或覆盖原始数据:

df = df.sort_values("col1") 

注意

您会看到一些方法可用的inplace=Truecopy=False关键字参数:

df.replace(5, inplace=True) 

关于在大多数方法(例如dropna)中弃用和移除inplacecopy进行了积极讨论,除了一小部分方法(包括replace)之外。在 Copy-on-Write 的上下文中,这两个关键字将不再必要。提案可以在这里找到。

数据输入/输出

从值构建 DataFrame

可以通过在input语句后放置数据并指定列名来构建 Stata 数据集。

input x y
1 2
3 4
5 6
end 

可以以许多不同的方式构建 pandas 的DataFrame,但对于少量值来说,通常将其指定为 Python 字典是方便的,其中键是列名,值是数据。

In [3]: df = pd.DataFrame({"x": [1, 3, 5], "y": [2, 4, 6]})

In [4]: df
Out[4]: 
 x  y
0  1  2
1  3  4
2  5  6 

读取外部数据

像 Stata 一样,pandas 提供了从许多格式中读取数据的实用程序。在 pandas 测试中找到的tips数据集(csv)将在接下来的许多示例中使用。

Stata 提供import delimited来将 csv 数据读入内存中的数据集。如果tips.csv文件在当前工作目录中,我们可以按照以下方式导入。

import delimited tips.csv 

pandas 的方法是read_csv(),其工作方式类似。此外,如果提供了 url,它还会自动下载数据集。

In [5]: url = (
 ...:    "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev"
 ...:    "/pandas/main/pandas/tests/io/data/csv/tips.csv"
 ...: )
 ...: 

In [6]: tips = pd.read_csv(url)

In [7]: tips
Out[7]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         16.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1         10.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         21.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         23.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         24.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       29.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       27.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       22.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       17.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       18.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

类似于import delimitedread_csv()可以接受许多参数来指定数据应如何解析。例如,如果数据实际上是制表符分隔的,没有列名,并且存在于当前工作目录中,则 pandas 命令将是:

tips = pd.read_csv("tips.csv", sep="\t", header=None)

# alternatively, read_table is an alias to read_csv with tab delimiter
tips = pd.read_table("tips.csv", header=None) 

pandas 也可以使用read_stata()函数读取.dta格式的 Stata 数据集。

df = pd.read_stata("data.dta") 

除了文本/csv 和 Stata 文件外,pandas 还支持各种其他数据格式,如 Excel、SAS、HDF5、Parquet 和 SQL 数据库。这些都是通过pd.read_*函数读取的。有关更多详细信息,请参阅 IO 文档。

限制输出

默认情况下,pandas 会截断大型DataFrame的输出,以显示第一行和最后一行。这可以通过更改 pandas 选项或使用DataFrame.head()DataFrame.tail()来覆盖。

In [8]: tips.head(5)
Out[8]: 
 total_bill   tip     sex smoker  day    time  size
0       16.99  1.01  Female     No  Sun  Dinner     2
1       10.34  1.66    Male     No  Sun  Dinner     3
2       21.01  3.50    Male     No  Sun  Dinner     3
3       23.68  3.31    Male     No  Sun  Dinner     2
4       24.59  3.61  Female     No  Sun  Dinner     4 

在 Stata 中的等价操作是:

list in 1/5 

导出数据

在 Stata 中import delimited的反操作是export delimited

export delimited tips2.csv 

类似于 Stata,read_csv的相反操作是DataFrame.to_csv()

tips.to_csv("tips2.csv") 

pandas 也可以使用DataFrame.to_stata()方法导出为 Stata 文件格式。

tips.to_stata("tips2.dta") 

数据操作

列操作

在 Stata 中,可以在新的或现有列上使用generatereplace命令进行任意数学表达式。drop命令会从数据集中删除列。

replace total_bill = total_bill - 2
generate new_bill = total_bill / 2
drop new_bill 

pandas 通过在DataFrame中指定各个Series来提供矢量化操作。新列可以以相同方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除一列。

In [9]: tips["total_bill"] = tips["total_bill"] - 2

In [10]: tips["new_bill"] = tips["total_bill"] / 2

In [11]: tips
Out[11]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size  new_bill
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2     7.495
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3     4.170
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3     9.505
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2    10.840
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4    11.295
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...       ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3    13.515
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2    12.590
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2    10.335
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2     7.910
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2     8.390

[244 rows x 8 columns]

In [12]: tips = tips.drop("new_bill", axis=1) 

过滤

在 Stata 中,通过对一个或多个列使用if子句来进行过滤。

list if total_bill > 10 

数据框可以通过多种方式进行过滤;其中最直观的是使用布尔索引。

In [13]: tips[tips["total_bill"] > 10]
Out[13]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
5         23.29  4.71    Male     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[204 rows x 7 columns] 

上述语句只是将True/False对象的Series传递给数据框,返回所有具有True的行。

In [14]: is_dinner = tips["time"] == "Dinner"

In [15]: is_dinner
Out[15]: 
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
 ... 
239    True
240    True
241    True
242    True
243    True
Name: time, Length: 244, dtype: bool

In [16]: is_dinner.value_counts()
Out[16]: 
time
True     176
False     68
Name: count, dtype: int64

In [17]: tips[is_dinner]
Out[17]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[176 rows x 7 columns] 

如果/然后逻辑

在 Stata 中,if子句也可用于创建新列。

generate bucket = "low" if total_bill < 10
replace bucket = "high" if total_bill >= 10 

在 pandas 中,可以使用numpywhere方法来执行相同的操作。

In [18]: tips["bucket"] = np.where(tips["total_bill"] < 10, "low", "high")

In [19]: tips
Out[19]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size bucket
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2   high
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3    low
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3   high
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2   high
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4   high
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...    ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3   high
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2   high
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2   high
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2   high
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2   high

[244 rows x 8 columns] 

日期功能

Stata 提供了各种函数来对日期/时间列进行操作。

generate date1 = mdy(1, 15, 2013)
generate date2 = date("Feb152015", "MDY")

generate date1_year = year(date1)
generate date2_month = month(date2)

* shift date to beginning of next month
generate date1_next = mdy(month(date1) + 1, 1, year(date1)) if month(date1) != 12
replace date1_next = mdy(1, 1, year(date1) + 1) if month(date1) == 12
generate months_between = mofd(date2) - mofd(date1)

list date1 date2 date1_year date2_month date1_next months_between 

下面显示了等效的 pandas 操作。除了这些功能外,pandas 还支持其他 Stata 中不可用的时间序列功能(如时区处理和自定义偏移)-有关更多详细信息,请参阅时间序列文档。

In [20]: tips["date1"] = pd.Timestamp("2013-01-15")

In [21]: tips["date2"] = pd.Timestamp("2015-02-15")

In [22]: tips["date1_year"] = tips["date1"].dt.year

In [23]: tips["date2_month"] = tips["date2"].dt.month

In [24]: tips["date1_next"] = tips["date1"] + pd.offsets.MonthBegin()

In [25]: tips["months_between"] = tips["date2"].dt.to_period("M") - tips[
 ....:    "date1"
 ....: ].dt.to_period("M")
 ....: 

In [26]: tips[
 ....:    ["date1", "date2", "date1_year", "date2_month", "date1_next", "months_between"]
 ....: ]
 ....: 
Out[26]: 
 date1      date2  date1_year  date2_month date1_next    months_between
0   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
1   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
2   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
3   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
4   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
..         ...        ...         ...          ...        ...               ...
239 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
240 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
241 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
242 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
243 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>

[244 rows x 6 columns] 

选择列

Stata 提供了关键字来选择、删除和重命名列。

keep sex total_bill tip

drop sex

rename total_bill total_bill_2 

下面展示了在 pandas 中表达相同操作的方式。

保留特定列

In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]]
Out[27]: 
 sex  total_bill   tip
0    Female       14.99  1.01
1      Male        8.34  1.66
2      Male       19.01  3.50
3      Male       21.68  3.31
4    Female       22.59  3.61
..      ...         ...   ...
239    Male       27.03  5.92
240  Female       25.18  2.00
241    Male       20.67  2.00
242    Male       15.82  1.75
243  Female       16.78  3.00

[244 rows x 3 columns] 

删除一列

In [28]: tips.drop("sex", axis=1)
Out[28]: 
 total_bill   tip smoker   day    time  size
0         14.99  1.01     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 6 columns] 

重命名列

In [29]: tips.rename(columns={"total_bill": "total_bill_2"})
Out[29]: 
 total_bill_2   tip     sex smoker   day    time  size
0           14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1            8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2           19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3           21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4           22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..            ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239         27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240         25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241         20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242         15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243         16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

按值排序

在 Stata 中,通过sort来实现排序

sort sex total_bill 

pandas 有一个DataFrame.sort_values()方法,可以按列排序。

In [30]: tips = tips.sort_values(["sex", "total_bill"])

In [31]: tips
Out[31]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3

[244 rows x 7 columns] 

字符串处理

查找字符串长度

Stata 使用strlen()ustrlen()函数分别确定 ASCII 和 Unicode 字符串的长度。

generate strlen_time = strlen(time)
generate ustrlen_time = ustrlen(time) 

您可以使用Series.str.len()找到字符字符串的长度。在 Python 3 中,所有字符串都是 Unicode 字符串。len包括尾随空格。使用lenrstrip来排除尾随空格。

In [32]: tips["time"].str.len()
Out[32]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64

In [33]: tips["time"].str.rstrip().str.len()
Out[33]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64 

查找子字符串的位置

Stata 使用strpos()函数确定字符串中字符的位置。该函数接受由第一个参数定义的字符串,并搜索您提供的第二个参数作为子字符串的第一个位置。

generate str_position = strpos(sex, "ale") 

您可以使用Series.str.find()方法在字符串列中找到字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。如果找到子字符串,则该方法返回其位置。如果未找到,则返回-1。请记住,Python 索引是从零开始的。

In [34]: tips["sex"].str.find("ale")
Out[34]: 
67     3
92     3
111    3
145    3
135    3
 ..
182    1
156    1
59     1
212    1
170    1
Name: sex, Length: 244, dtype: int64 

根据位置提取子字符串

Stata 使用substr()函数根据位置从字符串中提取子字符串。

generate short_sex = substr(sex, 1, 1) 

使用 pandas,您可以使用[]符号按位置提取字符串中的子字符串。请记住,Python 的索引是从零开始的。

In [35]: tips["sex"].str[0:1]
Out[35]: 
67     F
92     F
111    F
145    F
135    F
 ..
182    M
156    M
59     M
212    M
170    M
Name: sex, Length: 244, dtype: object 

提取第 n 个单词

Stata 的word()函数从字符串中返回第 n 个单词。第一个参数是要解析的字符串,第二个参数指定要提取的单词。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate first_name = word(name, 1)
generate last_name = word(name, -1) 

在 pandas 中提取单词的最简单方法是通过空格拆分字符串,然后按索引引用单词。请注意,如果需要,还有更强大的方法。

In [36]: firstlast = pd.DataFrame({"String": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [37]: firstlast["First_Name"] = firstlast["String"].str.split(" ", expand=True)[0]

In [38]: firstlast["Last_Name"] = firstlast["String"].str.rsplit(" ", expand=True)[1]

In [39]: firstlast
Out[39]: 
 String First_Name Last_Name
0  John Smith       John     Smith
1   Jane Cook       Jane      Cook 

更改大小写

Stata 的strupper()strlower()strproper()ustrupper()ustrlower()ustrtitle()函数分别更改 ASCII 和 Unicode 字符串的大小写。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate upper = strupper(string)
generate lower = strlower(string)
generate title = strproper(string)
list 

等效的 pandas 方法是Series.str.upper()Series.str.lower()Series.str.title()

In [40]: firstlast = pd.DataFrame({"string": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [41]: firstlast["upper"] = firstlast["string"].str.upper()

In [42]: firstlast["lower"] = firstlast["string"].str.lower()

In [43]: firstlast["title"] = firstlast["string"].str.title()

In [44]: firstlast
Out[44]: 
 string       upper       lower       title
0  John Smith  JOHN SMITH  john smith  John Smith
1   Jane Cook   JANE COOK   jane cook   Jane Cook 

合并

下表将用于合并示例:

In [45]: df1 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "C", "D"], "value": np.random.randn(4)})

In [46]: df1
Out[46]: 
 key     value
0   A  0.469112
1   B -0.282863
2   C -1.509059
3   D -1.135632

In [47]: df2 = pd.DataFrame({"key": ["B", "D", "D", "E"], "value": np.random.randn(4)})

In [48]: df2
Out[48]: 
 key     value
0   B  1.212112
1   D -0.173215
2   D  0.119209
3   E -1.044236 

在 Stata 中,要执行合并,一个数据集必须在内存中,另一个必须作为磁盘上的文件名引用。相比之下,Python 必须已经将两个DataFrames都加载到内存中。

默认情况下,Stata 执行外连接,合并后两个数据集中的所有观测值都保留在内存中。可以通过使用_merge变量中创建的值,仅保留来自初始数据集、合并数据集或两者交集的观测值。

* First create df2 and save to disk
clear
input str1 key
B
D
D
E
end
generate value = rnormal()
save df2.dta

* Now create df1 in memory
clear
input str1 key
A
B
C
D
end
generate value = rnormal()

preserve

* Left join
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 1

* Right join
restore, preserve
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 2

* Inner join
restore, preserve
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 3

* Outer join
restore
merge 1:n key using df2.dta 

pandas DataFrames 具有merge()方法,提供类似的功能。数据不必事先排序,不同的连接类型通过how关键字实现。

In [49]: inner_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="inner")

In [50]: inner_join
Out[50]: 
 key   value_x   value_y
0   B -0.282863  1.212112
1   D -1.135632 -0.173215
2   D -1.135632  0.119209

In [51]: left_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="left")

In [52]: left_join
Out[52]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209

In [53]: right_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="right")

In [54]: right_join
Out[54]: 
 key   value_x   value_y
0   B -0.282863  1.212112
1   D -1.135632 -0.173215
2   D -1.135632  0.119209
3   E       NaN -1.044236

In [55]: outer_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="outer")

In [56]: outer_join
Out[56]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E       NaN -1.044236 

缺失数据

pandas 和 Stata 都有缺失数据的表示。

pandas 用特殊的浮点值NaN(不是一个数字)表示缺失数据。许多语义是相同的;例如,缺失数据通过数值运算传播,并且默认情况下在聚合中被忽略。

In [57]: outer_join
Out[57]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E       NaN -1.044236

In [58]: outer_join["value_x"] + outer_join["value_y"]
Out[58]: 
0         NaN
1    0.929249
2         NaN
3   -1.308847
4   -1.016424
5         NaN
dtype: float64

In [59]: outer_join["value_x"].sum()
Out[59]: -3.5940742896293765 

一个区别是缺失数据无法与其标记值进行比较。例如,在 Stata 中,您可以这样过滤缺失值。

* Keep missing values
list if value_x == .
* Keep non-missing values
list if value_x != . 

在 pandas 中,Series.isna()Series.notna()可用于过滤行。

In [60]: outer_join[outer_join["value_x"].isna()]
Out[60]: 
 key  value_x   value_y
5   E      NaN -1.044236

In [61]: outer_join[outer_join["value_x"].notna()]
Out[61]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209 

pandas 提供了各种方法来处理缺失数据。以下是一些示例:

删除具有缺失值的行

In [62]: outer_join.dropna()
Out[62]: 
 key   value_x   value_y
1   B -0.282863  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209 

从前面的行向前填充

In [63]: outer_join.ffill()
Out[63]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E -1.135632 -1.044236 

用指定值替换缺失值

使用均值:

In [64]: outer_join["value_x"].fillna(outer_join["value_x"].mean())
Out[64]: 
0    0.469112
1   -0.282863
2   -1.509059
3   -1.135632
4   -1.135632
5   -0.718815
Name: value_x, dtype: float64 

分组

聚合

Stata 的 collapse 可以用于按一个或多个关键变量分组并计算数值列的聚合。

collapse (sum) total_bill tip, by(sex smoker) 

pandas 提供了灵活的 groupby 机制,允许类似的聚合。查看 groupby 文档 获取更多详细信息和示例。

In [65]: tips_summed = tips.groupby(["sex", "smoker"])[["total_bill", "tip"]].sum()

In [66]: tips_summed
Out[66]: 
 total_bill     tip
sex    smoker 
Female No          869.68  149.77
 Yes         527.27   96.74
Male   No         1725.75  302.00
 Yes        1217.07  183.07 

转换

在 Stata 中,如果需要将组聚合与原始数据集一起使用,通常会使用 bysortegen()。例如,要按吸烟者组减去每个观测值的平均值。

bysort sex smoker: egen group_bill = mean(total_bill)
generate adj_total_bill = total_bill - group_bill 

pandas 提供了一个 Transformation 机制,允许这些类型的操作在一个操作中简洁地表达。

In [67]: gb = tips.groupby("smoker")["total_bill"]

In [68]: tips["adj_total_bill"] = tips["total_bill"] - gb.transform("mean")

In [69]: tips
Out[69]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size  adj_total_bill
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1      -17.686344
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2      -15.006344
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1      -11.938278
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.838278
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.678278
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...             ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3       24.593656
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6       28.981722
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4       29.081722
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4       29.141722
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3       30.053656

[244 rows x 8 columns] 

按组处理

除了聚合,pandas 的 groupby 还可以用于复制 Stata 中的大多数其他 bysort 处理。例如,以下示例列出了当前排序顺序中按性别/吸烟者组列出的第一个观测值。

bysort sex smoker: list if _n == 1 

在 pandas 中,这样写:

In [70]: tips.groupby(["sex", "smoker"]).first()
Out[70]: 
 total_bill   tip   day    time  size  adj_total_bill
sex    smoker 
Female No            5.25  1.00   Sat  Dinner     1      -11.938278
 Yes           1.07  1.00   Sat  Dinner     1      -17.686344
Male   No            5.51  2.00  Thur   Lunch     2      -11.678278
 Yes           5.25  5.15   Sun  Dinner     2      -13.506344 

其他考虑

磁盘 vs 内存

pandas 和 Stata 都仅在内存中运行。这意味着 pandas 可以加载的数据大小受限于计算机的内存。如果需要离线处理,一个可能的选择是 dask.dataframe 库,它为磁盘上的 DataFrame 提供了一部分 pandas 功能。

数据结构

通用术语翻译

pandas Stata
DataFrame 数据集
变量
观测值
groupby bysort
NaN .

DataFrame

pandas 中的 DataFrame 类似于 Stata 数据集 - 一个具有标记列的二维数据源,可以是不同类型。正如本文档所示,几乎可以在 Stata 中应用于数据集的任何操作也可以在 pandas 中完成。

Series

Series 是表示 DataFrame 的一列的数据结构。Stata 没有单独的数据结构用于单列,但总体上,与在 Stata 中引用数据集的列类似,使用 Series

Index

每个 DataFrameSeries 都有一个 Index - 数据的 上的标签。Stata 没有完全类似的概念。在 Stata 中,数据集的行基本上是无标签的,除了可以通过 _n 访问的隐式整数索引。

在 pandas 中,如果未指定索引,则默认也使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。虽然使用带标签的 IndexMultiIndex 可以实现复杂的分析,并最终是理解 pandas 的重要部分,但在此比较中,我们将基本上忽略 Index,只将 DataFrame 视为一列集合。请参阅 索引文档 以获取有关如何有效使用 Index 的更多信息。

复制 vs. 原地操作

大多数 pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。要使更改“生效”,您需要将其分配给一个新变量:

sorted_df = df.sort_values("col1") 

或覆盖原始内容:

df = df.sort_values("col1") 

注意

您将看到一些方法可用的 inplace=Truecopy=False 关键字参数:

df.replace(5, inplace=True) 

关于大多数方法(例如 dropna)的 inplacecopy 的弃用和移除正在进行活跃的讨论,除了一小部分方法(包括 replace)。在写时复制的情况下,这两个关键字将不再必要。提案可以在这里找到。

通用术语翻译

pandas Stata
DataFrame 数据集
变量
观察
groupby bysort
NaN .

DataFrame

在 pandas 中,一个 DataFrame 类似于 Stata 数据集 - 一个带有标记列的二维数据源,可以是不同类型的。正如本文档所示,几乎任何可以应用于 Stata 数据集的操作也可以在 pandas 中完成。

Series

Series 是表示 DataFrame 的一列的数据结构。Stata 没有单独的数据结构用于单列,但通常,与 Series 一起工作类似于引用 Stata 数据集中的一列。

Index

每个 DataFrameSeries 都有一个 Index - 数据的 上的标签。Stata 没有完全类似的概念。在 Stata 中,数据集的行基本上是无标签的,除了可以使用 _n 访问的隐式整数索引。

在 pandas 中,如果没有指定索引,也会默认使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。虽然使用标记的 IndexMultiIndex 可以实现复杂的分析,并且最终是理解 pandas 的重要部分,但在这个比较中,我们基本上会忽略 Index,只将 DataFrame 视为列的集合。请参阅索引文档以了解如何有效使用 Index

复制 vs. 就地操作

大多数 pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。要使更改“生效”,您需要将其分配给一个新变量:

sorted_df = df.sort_values("col1") 

或覆盖原始内容:

df = df.sort_values("col1") 

注意

您将看到一些方法可用的 inplace=Truecopy=False 关键字参数:

df.replace(5, inplace=True) 

关于大多数方法(例如 dropna)的 inplacecopy 的弃用和移除正在进行活跃的讨论,除了一小部分方法(包括 replace)。在写时复制的情况下,这两个关键字将不再必要。提案可以在这里找到。

数据输入/输出

从数值构建 DataFrame

可以通过在 input 语句后放置数据并指定列名来从指定值构建 Stata 数据集。

input x y
1 2
3 4
5 6
end 

一个 pandas DataFrame可以通过多种不同的方式构建,但对于少量值来说,通常将其指定为 Python 字典会更方便,其中键是列名,值是数据。

In [3]: df = pd.DataFrame({"x": [1, 3, 5], "y": [2, 4, 6]})

In [4]: df
Out[4]: 
 x  y
0  1  2
1  3  4
2  5  6 

读取外部数据

像 Stata 一样,pandas 提供了从许多格式中读取数据的实用程序。在 pandas 测试中找到的tips数据集(csv)将在接下来的许多示例中使用。

Stata 提供import delimited将 csv 数据读入内存中的数据集。如果tips.csv文件在当前工作目录中,我们可以这样导入。

import delimited tips.csv 

pandas 方法是read_csv(),其工作方式类似。此外,如果提供了 url,它将自动下载数据集。

In [5]: url = (
 ...:    "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev"
 ...:    "/pandas/main/pandas/tests/io/data/csv/tips.csv"
 ...: )
 ...: 

In [6]: tips = pd.read_csv(url)

In [7]: tips
Out[7]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         16.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1         10.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         21.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         23.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         24.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       29.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       27.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       22.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       17.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       18.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

import delimited一样,read_csv()可以接受多个参数来指定数据应如何解析。例如,如果数据实际上是制表符分隔的,没有列名,并且存在于当前工作目录中,则 pandas 命令将是:

tips = pd.read_csv("tips.csv", sep="\t", header=None)

# alternatively, read_table is an alias to read_csv with tab delimiter
tips = pd.read_table("tips.csv", header=None) 

pandas 还可以使用read_stata()函数读取.dta格式的 Stata 数据集。

df = pd.read_stata("data.dta") 

除了文本/csv 和 Stata 文件外,pandas 还支持各种其他数据格式,如 Excel、SAS、HDF5、Parquet 和 SQL 数据库。所有这些都是通过pd.read_*函数读取的。有关更多详细信息,请参阅 IO 文档。

限制输出

默认情况下,pandas 会截断大型DataFrame的输出以显示第一行和最后一行。这可以通过更改 pandas 选项或使用DataFrame.head()DataFrame.tail()来覆盖。

In [8]: tips.head(5)
Out[8]: 
 total_bill   tip     sex smoker  day    time  size
0       16.99  1.01  Female     No  Sun  Dinner     2
1       10.34  1.66    Male     No  Sun  Dinner     3
2       21.01  3.50    Male     No  Sun  Dinner     3
3       23.68  3.31    Male     No  Sun  Dinner     2
4       24.59  3.61  Female     No  Sun  Dinner     4 

在 Stata 中的等效操作是:

list in 1/5 

导出数据

在 Stata 中import delimited的反操作是export delimited

export delimited tips2.csv 

类似地,在 pandas 中,read_csv的相反操作是DataFrame.to_csv()

tips.to_csv("tips2.csv") 

pandas 还可以使用DataFrame.to_stata()方法导出为 Stata 文件格式。

tips.to_stata("tips2.dta") 

从值构建 DataFrame

可以通过在input语句后放置数据并指定列名来从指定值构建 Stata 数据集。

input x y
1 2
3 4
5 6
end 

可以以许多不同的方式构建 pandas 的DataFrame,但对于少量值,通常将其指定为 Python 字典是方便的,其中键是列名,值是数据。

In [3]: df = pd.DataFrame({"x": [1, 3, 5], "y": [2, 4, 6]})

In [4]: df
Out[4]: 
 x  y
0  1  2
1  3  4
2  5  6 

读取外部数据

与 Stata 类似,pandas 提供了从多种格式中读取数据的实用工具。在 pandas 测试中找到的tips数据集(csv)将在以下许多示例中使用。

Stata 提供了import delimited来将 csv 数据读入内存中的数据集。如果tips.csv文件位于当前工作目录中,我们可以按照以下方式导入它。

import delimited tips.csv 

pandas 的方法是read_csv(),其工作方式类似。此外,如果提供了 url,它将自动下载数据集。

In [5]: url = (
 ...:    "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev"
 ...:    "/pandas/main/pandas/tests/io/data/csv/tips.csv"
 ...: )
 ...: 

In [6]: tips = pd.read_csv(url)

In [7]: tips
Out[7]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         16.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1         10.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         21.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         23.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         24.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       29.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       27.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       22.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       17.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       18.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

import delimited类似,read_csv()可以接受许多参数来指定数据的解析方式。例如,如果数据是制表符分隔的,没有列名,并且存在于当前工作目录中,则 pandas 命令将是:

tips = pd.read_csv("tips.csv", sep="\t", header=None)

# alternatively, read_table is an alias to read_csv with tab delimiter
tips = pd.read_table("tips.csv", header=None) 

pandas 还可以使用read_stata()函数读取.dta格式的 Stata 数据集。

df = pd.read_stata("data.dta") 

除了 text/csv 和 Stata 文件外,pandas 还支持各种其他数据格式,如 Excel、SAS、HDF5、Parquet 和 SQL 数据库。这些都是通过pd.read_*函数读取的。有关更多详细信息,请参阅 IO 文档。

限制输出

默认情况下,pandas 会截断大型DataFrame的输出,以显示第一行和最后一行。可以通过更改 pandas 选项或使用DataFrame.head()DataFrame.tail()来覆盖此行为。

In [8]: tips.head(5)
Out[8]: 
 total_bill   tip     sex smoker  day    time  size
0       16.99  1.01  Female     No  Sun  Dinner     2
1       10.34  1.66    Male     No  Sun  Dinner     3
2       21.01  3.50    Male     No  Sun  Dinner     3
3       23.68  3.31    Male     No  Sun  Dinner     2
4       24.59  3.61  Female     No  Sun  Dinner     4 

在 Stata 中的等价操作是:

list in 1/5 

导出数据

在 Stata 中,import delimited的反向操作是export delimited

export delimited tips2.csv 

类似地,在 pandas 中,read_csv的反向操作是DataFrame.to_csv()

tips.to_csv("tips2.csv") 

pandas 还可以使用DataFrame.to_stata()方法导出为 Stata 文件格式。

tips.to_stata("tips2.dta") 

数据操作

列上的操作

在 Stata 中,可以在新列或现有列上使用generatereplace命令进行任意数学表达式运算。drop命令会从数据集中删除该列。

replace total_bill = total_bill - 2
generate new_bill = total_bill / 2
drop new_bill 

pandas 通过在 DataFrame 中指定单独的 Series 来提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除列。

In [9]: tips["total_bill"] = tips["total_bill"] - 2

In [10]: tips["new_bill"] = tips["total_bill"] / 2

In [11]: tips
Out[11]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size  new_bill
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2     7.495
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3     4.170
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3     9.505
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2    10.840
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4    11.295
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...       ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3    13.515
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2    12.590
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2    10.335
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2     7.910
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2     8.390

[244 rows x 8 columns]

In [12]: tips = tips.drop("new_bill", axis=1) 

筛选

在 Stata 中,通过对一个或多个列使用 if 子句来进行筛选。

list if total_bill > 10 

DataFrames 可以通过多种方式进行筛选;其中最直观的是使用布尔索引。

In [13]: tips[tips["total_bill"] > 10]
Out[13]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
5         23.29  4.71    Male     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[204 rows x 7 columns] 

上述语句只是将一个 Series 对象传递给 DataFrame,返回所有值为 True 的行。

In [14]: is_dinner = tips["time"] == "Dinner"

In [15]: is_dinner
Out[15]: 
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
 ... 
239    True
240    True
241    True
242    True
243    True
Name: time, Length: 244, dtype: bool

In [16]: is_dinner.value_counts()
Out[16]: 
time
True     176
False     68
Name: count, dtype: int64

In [17]: tips[is_dinner]
Out[17]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[176 rows x 7 columns] 

If/then 逻辑

在 Stata 中,通过对一个或多个列使用 if 子句来进行筛选。

generate bucket = "low" if total_bill < 10
replace bucket = "high" if total_bill >= 10 

pandas 中可以使用 numpywhere 方法来执行相同的操作。

In [18]: tips["bucket"] = np.where(tips["total_bill"] < 10, "low", "high")

In [19]: tips
Out[19]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size bucket
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2   high
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3    low
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3   high
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2   high
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4   high
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...    ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3   high
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2   high
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2   high
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2   high
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2   high

[244 rows x 8 columns] 

日期功能

Stata 提供了多种函数来对日期/时间列进行操作。

generate date1 = mdy(1, 15, 2013)
generate date2 = date("Feb152015", "MDY")

generate date1_year = year(date1)
generate date2_month = month(date2)

* shift date to beginning of next month
generate date1_next = mdy(month(date1) + 1, 1, year(date1)) if month(date1) != 12
replace date1_next = mdy(1, 1, year(date1) + 1) if month(date1) == 12
generate months_between = mofd(date2) - mofd(date1)

list date1 date2 date1_year date2_month date1_next months_between 

下面显示了 pandas 中的等效操作。除了这些函数外,pandas 还支持其他 Stata 中不可用的时间序列功能(如时区处理和自定义偏移)- 有关更多详细信息,请参阅时间序列文档。

In [20]: tips["date1"] = pd.Timestamp("2013-01-15")

In [21]: tips["date2"] = pd.Timestamp("2015-02-15")

In [22]: tips["date1_year"] = tips["date1"].dt.year

In [23]: tips["date2_month"] = tips["date2"].dt.month

In [24]: tips["date1_next"] = tips["date1"] + pd.offsets.MonthBegin()

In [25]: tips["months_between"] = tips["date2"].dt.to_period("M") - tips[
 ....:    "date1"
 ....: ].dt.to_period("M")
 ....: 

In [26]: tips[
 ....:    ["date1", "date2", "date1_year", "date2_month", "date1_next", "months_between"]
 ....: ]
 ....: 
Out[26]: 
 date1      date2  date1_year  date2_month date1_next    months_between
0   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
1   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
2   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
3   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
4   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
..         ...        ...         ...          ...        ...               ...
239 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
240 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
241 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
242 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
243 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>

[244 rows x 6 columns] 

选择列

Stata 提供了关键字来选择、删除和重命名列。

keep sex total_bill tip

drop sex

rename total_bill total_bill_2 

下面展示了 pandas 中的相同操作。

保留特定列

In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]]
Out[27]: 
 sex  total_bill   tip
0    Female       14.99  1.01
1      Male        8.34  1.66
2      Male       19.01  3.50
3      Male       21.68  3.31
4    Female       22.59  3.61
..      ...         ...   ...
239    Male       27.03  5.92
240  Female       25.18  2.00
241    Male       20.67  2.00
242    Male       15.82  1.75
243  Female       16.78  3.00

[244 rows x 3 columns] 

删除一列

In [28]: tips.drop("sex", axis=1)
Out[28]: 
 total_bill   tip smoker   day    time  size
0         14.99  1.01     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 6 columns] 

重命名列

In [29]: tips.rename(columns={"total_bill": "total_bill_2"})
Out[29]: 
 total_bill_2   tip     sex smoker   day    time  size
0           14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1            8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2           19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3           21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4           22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..            ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239         27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240         25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241         20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242         15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243         16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

按值排序

在 Stata 中,通过 sort 来实现排序

sort sex total_bill 

pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,可以按列排序。

In [30]: tips = tips.sort_values(["sex", "total_bill"])

In [31]: tips
Out[31]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3

[244 rows x 7 columns] 

列操作

在 Stata 中,可以在新列或现有列上使用 generatereplace 命令进行任意数学表达式运算。drop 命令会从数据集中删除该列。

replace total_bill = total_bill - 2
generate new_bill = total_bill / 2
drop new_bill 

pandas 通过在 DataFrame 中指定单独的 Series 来提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除列。

In [9]: tips["total_bill"] = tips["total_bill"] - 2

In [10]: tips["new_bill"] = tips["total_bill"] / 2

In [11]: tips
Out[11]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size  new_bill
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2     7.495
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3     4.170
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3     9.505
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2    10.840
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4    11.295
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...       ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3    13.515
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2    12.590
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2    10.335
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2     7.910
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2     8.390

[244 rows x 8 columns]

In [12]: tips = tips.drop("new_bill", axis=1) 

筛选

在 Stata 中,通过对一个或多个列使用 if 子句来进行筛选。

list if total_bill > 10 

DataFrames 可以通过多种方式进行筛选;其中最直观的是使用布尔索引。

In [13]: tips[tips["total_bill"] > 10]
Out[13]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
5         23.29  4.71    Male     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[204 rows x 7 columns] 

上述语句只是将一个 Series 对象传递给 DataFrame,返回所有值为 True 的行。

In [14]: is_dinner = tips["time"] == "Dinner"

In [15]: is_dinner
Out[15]: 
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
 ... 
239    True
240    True
241    True
242    True
243    True
Name: time, Length: 244, dtype: bool

In [16]: is_dinner.value_counts()
Out[16]: 
time
True     176
False     68
Name: count, dtype: int64

In [17]: tips[is_dinner]
Out[17]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[176 rows x 7 columns] 

If/then 逻辑

在 Stata 中,也可以使用 if 子句来创建新列。

generate bucket = "low" if total_bill < 10
replace bucket = "high" if total_bill >= 10 

在 pandas 中可以使用 numpywhere 方法来执行相同的操作。

In [18]: tips["bucket"] = np.where(tips["total_bill"] < 10, "low", "high")

In [19]: tips
Out[19]: 
 total_bill   tip     sex smoker   day    time  size bucket
0         14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2   high
1          8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3    low
2         19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3   high
3         21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2   high
4         22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4   high
..          ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...    ...
239       27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3   high
240       25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2   high
241       20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2   high
242       15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2   high
243       16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2   high

[244 rows x 8 columns] 

日期功能

Stata 提供了多种函数来对日期/时间列进行操作。

generate date1 = mdy(1, 15, 2013)
generate date2 = date("Feb152015", "MDY")

generate date1_year = year(date1)
generate date2_month = month(date2)

* shift date to beginning of next month
generate date1_next = mdy(month(date1) + 1, 1, year(date1)) if month(date1) != 12
replace date1_next = mdy(1, 1, year(date1) + 1) if month(date1) == 12
generate months_between = mofd(date2) - mofd(date1)

list date1 date2 date1_year date2_month date1_next months_between 

下面显示了等效的 pandas 操作。除了这些函数之外,pandas 还支持其他在 Stata 中不可用的时间序列功能(例如时区处理和自定义偏移)- 请参阅时间序列文档了解更多详情。

In [20]: tips["date1"] = pd.Timestamp("2013-01-15")

In [21]: tips["date2"] = pd.Timestamp("2015-02-15")

In [22]: tips["date1_year"] = tips["date1"].dt.year

In [23]: tips["date2_month"] = tips["date2"].dt.month

In [24]: tips["date1_next"] = tips["date1"] + pd.offsets.MonthBegin()

In [25]: tips["months_between"] = tips["date2"].dt.to_period("M") - tips[
 ....:    "date1"
 ....: ].dt.to_period("M")
 ....: 

In [26]: tips[
 ....:    ["date1", "date2", "date1_year", "date2_month", "date1_next", "months_between"]
 ....: ]
 ....: 
Out[26]: 
 date1      date2  date1_year  date2_month date1_next    months_between
0   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
1   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
2   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
3   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
4   2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
..         ...        ...         ...          ...        ...               ...
239 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
240 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
241 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
242 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>
243 2013-01-15 2015-02-15        2013            2 2013-02-01  <25 * MonthEnds>

[244 rows x 6 columns] 

选择列

Stata 提供了关键字来选择、删除和重命名列。

keep sex total_bill tip

drop sex

rename total_bill total_bill_2 

下面展示了 pandas 中相同的操作。

保留特定列

In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]]
Out[27]: 
 sex  total_bill   tip
0    Female       14.99  1.01
1      Male        8.34  1.66
2      Male       19.01  3.50
3      Male       21.68  3.31
4    Female       22.59  3.61
..      ...         ...   ...
239    Male       27.03  5.92
240  Female       25.18  2.00
241    Male       20.67  2.00
242    Male       15.82  1.75
243  Female       16.78  3.00

[244 rows x 3 columns] 

删除列

In [28]: tips.drop("sex", axis=1)
Out[28]: 
 total_bill   tip smoker   day    time  size
0         14.99  1.01     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 6 columns] 

重命名列

In [29]: tips.rename(columns={"total_bill": "total_bill_2"})
Out[29]: 
 total_bill_2   tip     sex smoker   day    time  size
0           14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1            8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2           19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3           21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4           22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..            ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239         27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240         25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241         20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242         15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243         16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

保留特定列

In [27]: tips[["sex", "total_bill", "tip"]]
Out[27]: 
 sex  total_bill   tip
0    Female       14.99  1.01
1      Male        8.34  1.66
2      Male       19.01  3.50
3      Male       21.68  3.31
4    Female       22.59  3.61
..      ...         ...   ...
239    Male       27.03  5.92
240  Female       25.18  2.00
241    Male       20.67  2.00
242    Male       15.82  1.75
243  Female       16.78  3.00

[244 rows x 3 columns] 

删除列

In [28]: tips.drop("sex", axis=1)
Out[28]: 
 total_bill   tip smoker   day    time  size
0         14.99  1.01     No   Sun  Dinner     2
1          8.34  1.66     No   Sun  Dinner     3
2         19.01  3.50     No   Sun  Dinner     3
3         21.68  3.31     No   Sun  Dinner     2
4         22.59  3.61     No   Sun  Dinner     4
..          ...   ...    ...   ...     ...   ...
239       27.03  5.92     No   Sat  Dinner     3
240       25.18  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
241       20.67  2.00    Yes   Sat  Dinner     2
242       15.82  1.75     No   Sat  Dinner     2
243       16.78  3.00     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 6 columns] 

重命名列

In [29]: tips.rename(columns={"total_bill": "total_bill_2"})
Out[29]: 
 total_bill_2   tip     sex smoker   day    time  size
0           14.99  1.01  Female     No   Sun  Dinner     2
1            8.34  1.66    Male     No   Sun  Dinner     3
2           19.01  3.50    Male     No   Sun  Dinner     3
3           21.68  3.31    Male     No   Sun  Dinner     2
4           22.59  3.61  Female     No   Sun  Dinner     4
..            ...   ...     ...    ...   ...     ...   ...
239         27.03  5.92    Male     No   Sat  Dinner     3
240         25.18  2.00  Female    Yes   Sat  Dinner     2
241         20.67  2.00    Male    Yes   Sat  Dinner     2
242         15.82  1.75    Male     No   Sat  Dinner     2
243         16.78  3.00  Female     No  Thur  Dinner     2

[244 rows x 7 columns] 

按值排序

在 Stata 中,通过sort来进行排序

sort sex total_bill 

pandas 有一个DataFrame.sort_values()方法,接受一个要排序的列列表。

In [30]: tips = tips.sort_values(["sex", "total_bill"])

In [31]: tips
Out[31]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3

[244 rows x 7 columns] 

字符串处理

查找字符串的长度

Stata 使用 strlen()ustrlen() 函数分别确定 ASCII 和 Unicode 字符串的长度。

generate strlen_time = strlen(time)
generate ustrlen_time = ustrlen(time) 

你可以使用Series.str.len()方法找到字符串的长度。在 Python 3 中,所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。使用 lenrstrip 来排除尾随空格。

In [32]: tips["time"].str.len()
Out[32]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64

In [33]: tips["time"].str.rstrip().str.len()
Out[33]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64 

查找子串的位置

Stata 使用 strpos() 函数确定字符串中字符的位置。它接受由第一个参数定义的字符串,并搜索你提供的作为第二个参数的子串的第一个位置。

generate str_position = strpos(sex, "ale") 

你可以使用Series.str.find()方法在字符串列中找到字符的位置。find 搜索子串的第一个位置。如果找到子串,则该方法返回其位置。如果未找到,则返回 -1。请记住 Python 的索引是从零开始的。

In [34]: tips["sex"].str.find("ale")
Out[34]: 
67     3
92     3
111    3
145    3
135    3
 ..
182    1
156    1
59     1
212    1
170    1
Name: sex, Length: 244, dtype: int64 

按位置提取子串

Stata 使用 substr() 函数根据位置从字符串中提取子串。

generate short_sex = substr(sex, 1, 1) 

在 pandas 中,你可以使用[]符号通过位置位置提取字符串的子串。请记住 Python 的索引是从零开始的。

In [35]: tips["sex"].str[0:1]
Out[35]: 
67     F
92     F
111    F
145    F
135    F
 ..
182    M
156    M
59     M
212    M
170    M
Name: sex, Length: 244, dtype: object 

提取第 n 个单词

Stata 的 word() 函数从字符串中返回第 n 个单词。第一个参数是要解析的字符串,第二个参数指定要提取的单词。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate first_name = word(name, 1)
generate last_name = word(name, -1) 

在 pandas 中提取单词的最简单方法是通过空格拆分字符串,然后按索引引用单词。请注意,如果需要,还有更强大的方法。

In [36]: firstlast = pd.DataFrame({"String": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [37]: firstlast["First_Name"] = firstlast["String"].str.split(" ", expand=True)[0]

In [38]: firstlast["Last_Name"] = firstlast["String"].str.rsplit(" ", expand=True)[1]

In [39]: firstlast
Out[39]: 
 String First_Name Last_Name
0  John Smith       John     Smith
1   Jane Cook       Jane      Cook 

更改大小写

Stata 的 strupper()strlower()strproper()ustrupper()ustrlower()ustrtitle() 函数分别更改 ASCII 和 Unicode 字符串的大小写。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate upper = strupper(string)
generate lower = strlower(string)
generate title = strproper(string)
list 

等效的 pandas 方法是Series.str.upper()Series.str.lower()Series.str.title()

In [40]: firstlast = pd.DataFrame({"string": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [41]: firstlast["upper"] = firstlast["string"].str.upper()

In [42]: firstlast["lower"] = firstlast["string"].str.lower()

In [43]: firstlast["title"] = firstlast["string"].str.title()

In [44]: firstlast
Out[44]: 
 string       upper       lower       title
0  John Smith  JOHN SMITH  john smith  John Smith
1   Jane Cook   JANE COOK   jane cook   Jane Cook 

查找字符串的长度

Stata 使用strlen()ustrlen()函数分别确定 ASCII 和 Unicode 字符串的长度。

generate strlen_time = strlen(time)
generate ustrlen_time = ustrlen(time) 

您可以使用Series.str.len()找到字符串的长度。在 Python 3 中,所有字符串都是 Unicode 字符串。len 包括尾随空格。使用 lenrstrip 来排除尾随空格。

In [32]: tips["time"].str.len()
Out[32]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64

In [33]: tips["time"].str.rstrip().str.len()
Out[33]: 
67     6
92     6
111    6
145    5
135    5
 ..
182    6
156    6
59     6
212    6
170    6
Name: time, Length: 244, dtype: int64 

查找子字符串的位置

Stata 使用strpos()函数确定字符串中字符的位置。这需要由第一个参数定义的字符串,并搜索您提供为第二个参数的子字符串的第一个位置。

generate str_position = strpos(sex, "ale") 

您可以使用Series.str.find()方法找到字符串列中字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。如果找到子字符串,则该方法返回其位置。如果未找到,则返回-1。请记住,Python 的索引是从零开始的。

In [34]: tips["sex"].str.find("ale")
Out[34]: 
67     3
92     3
111    3
145    3
135    3
 ..
182    1
156    1
59     1
212    1
170    1
Name: sex, Length: 244, dtype: int64 

按位置提取子字符串

Stata 使用substr()函数根据位置从字符串中提取子字符串。

generate short_sex = substr(sex, 1, 1) 

在 pandas 中,您可以使用[]符号按位置位置提取字符串的子字符串。请记住,Python 的索引是从零开始的。

In [35]: tips["sex"].str[0:1]
Out[35]: 
67     F
92     F
111    F
145    F
135    F
 ..
182    M
156    M
59     M
212    M
170    M
Name: sex, Length: 244, dtype: object 

提取第 n 个单词

Stata 的word()函数从字符串中返回第 n 个单词。第一个参数是要解析的字符串,第二个参数指定要提取的单词。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate first_name = word(name, 1)
generate last_name = word(name, -1) 

在 pandas 中提取单词的最简单方法是通过空格拆分字符串,然后按索引引用单词。请注意,如果需要,还有更强大的方法。

In [36]: firstlast = pd.DataFrame({"String": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [37]: firstlast["First_Name"] = firstlast["String"].str.split(" ", expand=True)[0]

In [38]: firstlast["Last_Name"] = firstlast["String"].str.rsplit(" ", expand=True)[1]

In [39]: firstlast
Out[39]: 
 String First_Name Last_Name
0  John Smith       John     Smith
1   Jane Cook       Jane      Cook 

更改大小写

Stata 的strupper()strlower()strproper()ustrupper()ustrlower()ustrtitle()函数分别更改 ASCII 和 Unicode 字符串的大小写。

clear
input str20 string
"John Smith"
"Jane Cook"
end

generate upper = strupper(string)
generate lower = strlower(string)
generate title = strproper(string)
list 

等效的 pandas 方法是Series.str.upper()Series.str.lower()Series.str.title()

In [40]: firstlast = pd.DataFrame({"string": ["John Smith", "Jane Cook"]})

In [41]: firstlast["upper"] = firstlast["string"].str.upper()

In [42]: firstlast["lower"] = firstlast["string"].str.lower()

In [43]: firstlast["title"] = firstlast["string"].str.title()

In [44]: firstlast
Out[44]: 
 string       upper       lower       title
0  John Smith  JOHN SMITH  john smith  John Smith
1   Jane Cook   JANE COOK   jane cook   Jane Cook 

合并

下表将用于合并示例:

In [45]: df1 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "C", "D"], "value": np.random.randn(4)})

In [46]: df1
Out[46]: 
 key     value
0   A  0.469112
1   B -0.282863
2   C -1.509059
3   D -1.135632

In [47]: df2 = pd.DataFrame({"key": ["B", "D", "D", "E"], "value": np.random.randn(4)})

In [48]: df2
Out[48]: 
 key     value
0   B  1.212112
1   D -0.173215
2   D  0.119209
3   E -1.044236 

在 Stata 中,要执行合并操作,一个数据集必须在内存中,另一个必须作为磁盘上的文件名引用。相比之下,Python 必须已经将两个DataFrames都加载到内存中。

默认情况下,Stata 执行外连接,合并后两个数据集的所有观测值都保留在内存中。可以通过使用_merge变量中创建的值,仅保留初始数据集、合并数据集或两者的交集中的观测值。

* First create df2 and save to disk
clear
input str1 key
B
D
D
E
end
generate value = rnormal()
save df2.dta

* Now create df1 in memory
clear
input str1 key
A
B
C
D
end
generate value = rnormal()

preserve

* Left join
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 1

* Right join
restore, preserve
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 2

* Inner join
restore, preserve
merge 1:n key using df2.dta
keep if _merge == 3

* Outer join
restore
merge 1:n key using df2.dta 

pandas 的 DataFrames 有一个merge()方法,提供类似的功能。数据不必事先排序,不同的连接类型通过how关键字实现。

In [49]: inner_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="inner")

In [50]: inner_join
Out[50]: 
 key   value_x   value_y
0   B -0.282863  1.212112
1   D -1.135632 -0.173215
2   D -1.135632  0.119209

In [51]: left_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="left")

In [52]: left_join
Out[52]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209

In [53]: right_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="right")

In [54]: right_join
Out[54]: 
 key   value_x   value_y
0   B -0.282863  1.212112
1   D -1.135632 -0.173215
2   D -1.135632  0.119209
3   E       NaN -1.044236

In [55]: outer_join = df1.merge(df2, on=["key"], how="outer")

In [56]: outer_join
Out[56]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E       NaN -1.044236 

缺失数据

pandas 和 Stata 都有一个表示缺失数据的方式。

pandas 用特殊的浮点值NaN(不是一个数字)表示缺失数据。许多语义是相同的;例如,缺失数据通过数值运算传播,并且默认情况下在聚合中被忽略。

In [57]: outer_join
Out[57]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E       NaN -1.044236

In [58]: outer_join["value_x"] + outer_join["value_y"]
Out[58]: 
0         NaN
1    0.929249
2         NaN
3   -1.308847
4   -1.016424
5         NaN
dtype: float64

In [59]: outer_join["value_x"].sum()
Out[59]: -3.5940742896293765 

一个区别是缺失数据不能与其标志值进行比较。例如,在 Stata 中,您可以这样做来过滤缺失值。

* Keep missing values
list if value_x == .
* Keep non-missing values
list if value_x != . 

在 pandas 中,Series.isna()Series.notna()可用于过滤行。

In [60]: outer_join[outer_join["value_x"].isna()]
Out[60]: 
 key  value_x   value_y
5   E      NaN -1.044236

In [61]: outer_join[outer_join["value_x"].notna()]
Out[61]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059       NaN
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209 

pandas 提供了各种方法来处理缺失数据。以下是一些示例:

删除带有缺失值的行

In [62]: outer_join.dropna()
Out[62]: 
 key   value_x   value_y
1   B -0.282863  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209 

从前一行向前填充

In [63]: outer_join.ffill()
Out[63]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E -1.135632 -1.044236 

用指定值替换缺失值

使用均值:

In [64]: outer_join["value_x"].fillna(outer_join["value_x"].mean())
Out[64]: 
0    0.469112
1   -0.282863
2   -1.509059
3   -1.135632
4   -1.135632
5   -0.718815
Name: value_x, dtype: float64 

删除带有缺失值的行

In [62]: outer_join.dropna()
Out[62]: 
 key   value_x   value_y
1   B -0.282863  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209 

从前一行向前填充

In [63]: outer_join.ffill()
Out[63]: 
 key   value_x   value_y
0   A  0.469112       NaN
1   B -0.282863  1.212112
2   C -1.509059  1.212112
3   D -1.135632 -0.173215
4   D -1.135632  0.119209
5   E -1.135632 -1.044236 

用指定值替换缺失值

使用均值:

In [64]: outer_join["value_x"].fillna(outer_join["value_x"].mean())
Out[64]: 
0    0.469112
1   -0.282863
2   -1.509059
3   -1.135632
4   -1.135632
5   -0.718815
Name: value_x, dtype: float64 

分组

聚合

Stata 的collapse可以用于按一个或多个关键变量分组,并在数值列上计算聚合。

collapse (sum) total_bill tip, by(sex smoker) 

pandas 提供了灵活的groupby机制,允许进行类似的聚合。查看 groupby 文档以获取更多详细信息和示例。

In [65]: tips_summed = tips.groupby(["sex", "smoker"])[["total_bill", "tip"]].sum()

In [66]: tips_summed
Out[66]: 
 total_bill     tip
sex    smoker 
Female No          869.68  149.77
 Yes         527.27   96.74
Male   No         1725.75  302.00
 Yes        1217.07  183.07 

转换

在 Stata 中,如果需要将组聚合与原始数据集一起使用,通常会使用bysortegen()。例如,通过吸烟者组减去每个观测值的均值。

bysort sex smoker: egen group_bill = mean(total_bill)
generate adj_total_bill = total_bill - group_bill 

pandas 提供了一个转换机制,允许这些类型的操作在一个操作中简洁地表达。

In [67]: gb = tips.groupby("smoker")["total_bill"]

In [68]: tips["adj_total_bill"] = tips["total_bill"] - gb.transform("mean")

In [69]: tips
Out[69]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size  adj_total_bill
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1      -17.686344
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2      -15.006344
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1      -11.938278
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.838278
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.678278
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...             ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3       24.593656
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6       28.981722
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4       29.081722
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4       29.141722
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3       30.053656

[244 rows x 8 columns] 

按组处理

除了聚合,pandas 的groupby还可以用于复制 Stata 中的大多数其他bysort处理。例如,以下示例列出了当前排序顺序中每个性别/吸烟者组中的第一个观测值。

bysort sex smoker: list if _n == 1 

在 pandas 中,这样写:

In [70]: tips.groupby(["sex", "smoker"]).first()
Out[70]: 
 total_bill   tip   day    time  size  adj_total_bill
sex    smoker 
Female No            5.25  1.00   Sat  Dinner     1      -11.938278
 Yes           1.07  1.00   Sat  Dinner     1      -17.686344
Male   No            5.51  2.00  Thur   Lunch     2      -11.678278
 Yes           5.25  5.15   Sun  Dinner     2      -13.506344 

聚合

Stata 的collapse可以用于按一个或多个关键变量分组,并在数值列上计算聚合。

collapse (sum) total_bill tip, by(sex smoker) 

pandas 提供了灵活的groupby机制,允许类似的聚合。查看 groupby 文档获取更多详细信息和示例。

In [65]: tips_summed = tips.groupby(["sex", "smoker"])[["total_bill", "tip"]].sum()

In [66]: tips_summed
Out[66]: 
 total_bill     tip
sex    smoker 
Female No          869.68  149.77
 Yes         527.27   96.74
Male   No         1725.75  302.00
 Yes        1217.07  183.07 

转换

在 Stata 中,如果需要将组聚合与原始数据集一起使用,通常会使用bysortegen()。例如,通过吸烟者组减去每个观察的平均值。

bysort sex smoker: egen group_bill = mean(total_bill)
generate adj_total_bill = total_bill - group_bill 

pandas 提供了一个 Transformation 机制,允许这些类型的操作在一个操作中简洁地表达。

In [67]: gb = tips.groupby("smoker")["total_bill"]

In [68]: tips["adj_total_bill"] = tips["total_bill"] - gb.transform("mean")

In [69]: tips
Out[69]: 
 total_bill    tip     sex smoker   day    time  size  adj_total_bill
67         1.07   1.00  Female    Yes   Sat  Dinner     1      -17.686344
92         3.75   1.00  Female    Yes   Fri  Dinner     2      -15.006344
111        5.25   1.00  Female     No   Sat  Dinner     1      -11.938278
145        6.35   1.50  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.838278
135        6.51   1.25  Female     No  Thur   Lunch     2      -10.678278
..          ...    ...     ...    ...   ...     ...   ...             ...
182       43.35   3.50    Male    Yes   Sun  Dinner     3       24.593656
156       46.17   5.00    Male     No   Sun  Dinner     6       28.981722
59        46.27   6.73    Male     No   Sat  Dinner     4       29.081722
212       46.33   9.00    Male     No   Sat  Dinner     4       29.141722
170       48.81  10.00    Male    Yes   Sat  Dinner     3       30.053656

[244 rows x 8 columns] 

按组处理

除了聚合,pandas 的groupby还可以用于复制 Stata 中的大多数其他bysort处理。例如,以下示例列出了按性别/吸烟者组排序的当前排序顺序中的第一个观察。

bysort sex smoker: list if _n == 1 

在 pandas 中,这样写:

In [70]: tips.groupby(["sex", "smoker"]).first()
Out[70]: 
 total_bill   tip   day    time  size  adj_total_bill
sex    smoker 
Female No            5.25  1.00   Sat  Dinner     1      -11.938278
 Yes           1.07  1.00   Sat  Dinner     1      -17.686344
Male   No            5.51  2.00  Thur   Lunch     2      -11.678278
 Yes           5.25  5.15   Sun  Dinner     2      -13.506344 

其他考虑

磁盘与内存

pandas 和 Stata 都仅在内存中运行。这意味着 pandas 可以加载的数据大小受限于您计算机的内存。如果需要进行离线处理,一种可能性是dask.dataframe库,它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。

磁盘与内存

pandas 和 Stata 都仅在内存中运行。这意味着 pandas 可以加载的数据大小受限于您计算机的内存。如果需要进行离线处理,一种可能性是dask.dataframe库,它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。

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From: https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18154740

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