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pandas数据处理

使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True

- keep参数：指定保留哪一重复的行数据

 映射

 

1) replace()函数：替换元素

 

DataFrame替换操作

• 单值替换
  • 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e'
  • 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value'

• 多值替换
  • 列表替换: to_replace=[] value=[]
  • 字典替换（推荐） to_replace={to_replace:value,to_replace:value}

 

map()函数：新建一列 ， map函数并不是df的方法，而是series的方法

 

• map()可以映射新一列数据
• map()中可以使用lambd表达式

• map()中可以使用方法，可以是自定义的方法

  eg:map({to_replace:value})

• 注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环

注意：并不是任何形式的函数都可以作为map的参数。只有当一个函数具有一个参数且有返回值，那么该函数才可以作为map的参数。

使用聚合操作对数据异常值检测和过滤

 

使用df.std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差

 

数据清洗

• 清洗空值
  • dropna fillna isnull notnull any all
• 清洗重复值
  • drop_duplicates（keep）
• 清洗异常值
• 异常值监测的结果（布尔值），作为清洗的过滤的条件

 

 

随机抽样

当DataFrame规模足够大时，直接使用np.random.permutation(x)函数，就配合take()函数实现随机抽样

 

 数据分类处理【重点】

 

数据聚合是数据处理的最后一步，通常是要使每一个数组生成一个单一的数值。

数据分类处理：

• 分组：先把数据分为几组
• 用函数处理：为不同组的数据应用不同的函数以转换数据
• 合并：把不同组得到的结果合并起来

数据分类处理的核心：

 - groupby()函数
 - groups属性查看分组情况
 - eg: df.groupby(by='item').groups

 

高级数据聚合

 

使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

• df.groupby('item')['price'].sum() <==> df.groupby('item')['price'].apply(sum)
• transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
• transform和apply也可以传入一个lambda表达式