第三章

原文：Chapter 3

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

# 通常的开头
import pandas as pd

# 使图表更大更漂亮
pd.set_option('display.mpl_style', 'default')
figsize(15, 5)


# 始终展示所有列
pd.set_option('display.line_width', 5000) 
pd.set_option('display.max_columns', 60)

让我们继续 NYC 311 服务请求的例子。

complaints = pd.read_csv('../data/311-service-requests.csv')

3.1 仅仅选择噪音投诉

我想知道哪个区有最多的噪音投诉。 首先，我们来看看数据，看看它是什么样子：

complaints[:5]

为了得到噪音投诉，我们需要找到Complaint Type列为Noise - Street/Sidewalk的行。 我会告诉你如何做，然后解释发生了什么。

noise_complaints = complaints[complaints['Complaint Type'] == "Noise - Street/Sidewalk"]
noise_complaints[:3]

如果你查看noise_complaints，你会看到它生效了，它只包含带有正确的投诉类型的投诉。 但是这是如何工作的？ 让我们把它解构成两部分

complaints['Complaint Type'] == "Noise - Street/Sidewalk"

0      True
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
13    False
14    False
...
111054     True
111055    False
111056    False
111057    False
111058    False
111059     True
111060    False
111061    False
111062    False
111063    False
111064    False
111065    False
111066     True
111067    False
111068    False
Name: Complaint Type, Length: 111069, dtype: bool

这是一个True和False的大数组，对应DataFrame中的每一行。 当我们用这个数组索引我们的DataFrame时，我们只得到其中为True行。

您还可以将多个条件与&运算符组合，如下所示：

is_noise = complaints['Complaint Type'] == "Noise - Street/Sidewalk"
in_brooklyn = complaints['Borough'] == "BROOKLYN"
complaints[is_noise & in_brooklyn][:5]

或者如果我们只需要几列：

complaints[is_noise & in_brooklyn][['Complaint Type', 'Borough', 'Created Date', 'Descriptor']][:10]

3.2 numpy 数组的注解

在内部，列的类型是pd.Series。

pd.Series([1,2,3])

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

而且pandas.Series的内部是 numpy 数组。 如果将.values添加到任何Series的末尾，你将得到它的内部 numpy 数组。

np.array([1,2,3])

array([1, 2, 3])

pd.Series([1,2,3]).values

array([1, 2, 3])

所以这个二进制数组选择的操作，实际上适用于任何 NumPy 数组：

arr = np.array([1,2,3])

arr != 2

array([ True, False,  True], dtype=bool)

arr[arr != 2]

array([1, 3])

3.3 所以，哪个区的噪音投诉最多？

is_noise = complaints['Complaint Type'] == "Noise - Street/Sidewalk"
noise_complaints = complaints[is_noise]
noise_complaints['Borough'].value_counts()

MANHATTAN        917
BROOKLYN         456
BRONX            292
QUEENS           226
STATEN ISLAND     36
Unspecified        1
dtype: int64

这是曼哈顿！ 但是，如果我们想要除以总投诉数量，以使它有点更有意义？ 这也很容易：

noise_complaint_counts = noise_complaints['Borough'].value_counts()
complaint_counts = complaints['Borough'].value_counts()

noise_complaint_counts / complaint_counts

BRONX            0
BROOKLYN         0
MANHATTAN        0
QUEENS           0
STATEN ISLAND    0
Unspecified      0
dtype: int64

糟糕，为什么是零？这是因为 Python 2 中的整数除法。让我们通过将complaints_counts转换为浮点数组来解决它。

noise_complaint_counts / complaint_counts.astype(float)

BRONX            0.014833
BROOKLYN         0.013864
MANHATTAN        0.037755
QUEENS           0.010143
STATEN ISLAND    0.007474
Unspecified      0.000141
dtype: float64

(noise_complaint_counts / complaint_counts.astype(float)).plot(kind='bar')

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x75b7890>

所以曼哈顿的噪音投诉比其他区要多。