Python | 机器学习第一弹 (二) 处理和操作数据

这一篇，我们来学习如何处理和操作数据:
1.Map

Map方法适用于序列数据，所以在我们的栗子中将用它来转变数据框的某列，当我们觉得类别的名字太长了，我们想要将它替换，这个时候我们便可以使用Map函数:

我们在Class的这一列运行了Map函数对原来的字符串进行了替换。

2.Apply

我们继续用iris_data的数据，给这个数据新增一列，即花瓣宽度超过平均值的时候，我们判定它为宽花瓣，用1来表示，否则用0来表示:

首先计算得到Petal Width的平均值:

接下来我们开始为其进行分类:

以上是在列上使用apply，下面，我们看如何在数据框上使用:

这里要注意axis=1是对行进行操作，因为我们是对这个数据框操作，所以我们要加上这个条件才能继续执行。

3.Applymap

当我们想对数据框整体进行操作时，我们便可以使用这个函数:

这行代码表示，我们在数据框上调用了applymap函数，如果某个值是float类型，那么就返回该值的对数，因此，我们可以将applymap视为根据一定的条件标准来转变或者格式化每一个单元。

4.Groupby

基于某些你所选择的类别对数据进行分组:

系统按照类别对数据进行了划分，并提供了每个特征的均值。

用.describe()来获得全部的统计信息

groupby是难点也是重点，在以后遇到的时候也会着重在博客中记录一下思路以及做法！