第四章

原文：Chapter 4

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

import pandas as pd
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') # 使图表漂亮一些
figsize(15, 5)

好的！ 我们将在这里回顾我们的自行车道数据集。 我住在蒙特利尔，我很好奇我们是一个通勤城市，还是以骑自行车为乐趣的城市 - 人们在周末还是工作日骑自行车？

4.1 向我们的DataFrame中刚添加weekday列

首先我们需要加载数据，我们之前已经做过了。

bikes = pd.read_csv('../data/bikes.csv', sep=';', encoding='latin1', parse_dates=['Date'], dayfirst=True, index_col='Date')
bikes['Berri 1'].plot()

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x30d8610>

接下来，我们只是看看 Berri 自行车道。 Berri 是蒙特利尔的一条街道，是一个相当重要的自行车道。 现在我习惯走这条路去图书馆，但我在旧蒙特利尔工作时，我习惯于走这条路去上班。

所以我们要创建一个只有 Berri 自行车道的DataFrame。

berri_bikes = bikes[['Berri 1']]

berri_bikes[:5]

接下来，我们需要添加一列weekday。 首先，我们可以从索引得到星期。 我们还没有谈到索引，但索引在上面的DataFrame中是左边的东西，在Date下面。 它基本上是一年中的所有日子。

berri_bikes.index

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01 00:00:00, ..., 2012-11-05 00:00:00]
Length: 310, Freq: None, Timezone: None

你可以看到，实际上缺少一些日期 - 实际上只有一年的 310 天。 天知道为什么。

Pandas 有一堆非常棒的时间序列功能，所以如果我们想得到每一行的月份中的日期，我们可以这样做：

berri_bikes.index.day

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
       18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,  2,  3,
        4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,
       21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,
        9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
       26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11,
       12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28,
       29, 30,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,
       16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,
        2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
       19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30,  1,  2,  3,  4,  5,
        6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22,
       23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,
        9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
       26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11,
       12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28,
       29, 30,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,
       16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31,  1,
        2,  3,  4,  5], dtype=int32)

我们实际上想要星期：

berri_bikes.index.weekday

array([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0,
       1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2,
       3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4,
       5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6,
       0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1,
       2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3,
       4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5,
       6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0,
       1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2,
       3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4,
       5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6,
       0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1,
       2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3,
       4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0], dtype=int32)

这是周中的日期，其中 0 是星期一。我通过查询日历得到 0 是星期一。

现在我们知道了如何获取星期，我们可以将其添加到我们的DataFrame中作为一列：

berri_bikes['weekday'] = berri_bikes.index.weekday
berri_bikes[:5]

4.2 按星期统计骑手

这很易于实现！

Dataframe有一个类似于 SQLgroupby的.groupby()方法，如果你熟悉的话。 我现在不打算解释更多 - 如果你想知道更多，请见文档。

在这种情况下，berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum)`意味着“按星期对行分组，然后将星期相同的所有值相加”。

weekday_counts = berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum)
weekday_counts

很难记住0, 1, 2, 3, 4, 5, 6是什么，所以让我们修复它并绘制出来：

weekday_counts.index = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekday_counts

weekday_counts.plot(kind='bar')

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x3216a90>

所以看起来蒙特利尔是通勤骑自行车的人 - 他们在工作日骑自行车更多。

4.3 放到一起

让我们把所有的一起，证明它是多么容易。 6 行的神奇 Pandas！

如果你想玩一玩，尝试将sum变为max，np.median，或任何你喜欢的其他函数。

bikes = pd.read_csv('../data/bikes.csv', 
                    sep=';', encoding='latin1', 
                    parse_dates=['Date'], dayfirst=True, 
                    index_col='Date')
# 添加 weekday 列
berri_bikes = bikes[['Berri 1']]
berri_bikes['weekday'] = berri_bikes.index.weekday

# 按照星期累计骑手，并绘制出来
weekday_counts = berri_bikes.groupby('weekday').aggregate(sum)
weekday_counts.index = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekday_counts.plot(kind='bar')