5-Pandas数据处理

处理缺失数据

None
- None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中
np.nan（NaN）
- np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN
object类型相比于int类型运算时消耗时间更长
- %timeit np.arange(1e5, dtype=object)
- %timeit np.arange(1e5, dtype=int)
pandas中的None与NaN
- pandas中None与np.nan都视作np.nan
- pandas中None与np.nan的操作
  - 判断函数
    - df.isnull()
      - 是否为空
    - df.notnull()
      - 是否不为空
    - df.isnull().any()
      - 默认判断某一列的值
      - 有一个为True则为True，类似or
      - 某列是否存在空值
    - df.isnull().all()
      - 默认判断某一列的值
      - 全为True才为True，类似and
      - 某列是否全部为空
    - df.notnull().all(axis=1)
      - 判断某一行的值
    - df[df.notnull().all(axis=1)]
      - 获取全不为空的行，进行过滤
  - 过滤函数
    - dropna()
      - 可以选择过滤的是行还是列（默认为行）
    - df.dropna()
      - 默认删除有空的行
    - df.dropna(axis=1)
      - 删除有空的列
    - 也可以选择过滤的方式 how = 'all'
      - dropna()
        
        how默认是any
      - df.dropna(how='all')
        
        某行或列的值都为空的才删除
  - 填充函数
    - fillna()
      - df.fillna(value=9999)
        
        填充指定值
        
        加inplace=True，进行修改
      - df.fillna(method='bfill')
        
        axis=0，列的后面=>下
      - df.fillna(method='ffill')
        
        上
      - df.fillna(method='bfill',axis=1)
        
        行的后面=>右
      - df.fillna(method='ffill',axis=1)
        
        左

数据处理

检测重复行
- 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
- df.duplicated()
  - 检测是否为第二次出现
- df.duplicated(subset=['a','b','c'])
  - 只对abc三列进行检测是否重复
删除重复行
- 使用drop_duplicates()函数删除重复的行
- df.drop_duplicates()
- df.drop_duplicates(subset=['a','b','c'])
- 过滤掉重复项
  - cond = df.duplicated(subset=['a','b','c'])
  - df.loc[~cond]
    - 取反
  - np.logical_not(cond)
映射
- 概述
  - 映射的含义
    - 创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定
    - 需要使用字典
    - 包含三种操作
      - replace()函数：替换元素
      - map()函数：新建一列, 最重要
      - rename()函数：替换索引
- replace()函数：替换元素
  - 使用replace()函数，对values进行替换操作
    - df.replace({85:1000,12:3000})
  - replace还经常用来替换NaN元素
    - df.replace({np.nan:0})
- map()函数：新建一列(行也可以)
  - 使用map()函数，由已有的列生成一个新列
    - 适合处理某一单独的列
  - df2['政治'] = df2['语文'].map({84:100,11:100,78:100,24:100})
  - df2['政治'] = df2['语文'].map(lambda x:x*2)
  - ```
  def grade(x):
      if x<60:
          return '不及格'
      elif x<80:
          return '及格'
      else:
          return '优秀'
  df2['等级'] = df2['语文'].map(grade)
```
- rename()函数：替换索引
  - df3.rename(index={'张三':'Mr Zhang'})
  - df3.rename({'张三':'Mr Zhang'})
    - 默认修改行索引
  - df3.rename(columns={'语文':'Language'})
    - 修改列索引
  - df3.rename({'数学':'Math'},axis=1)
    - 修改列索引
异常值检测和过滤
- 使用describe()函数查看每一列的描述性统计量
  - df.describe()
- df.std()
  - 使用std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差
  - 借助any()函数, 测试是否有True，有一个或以上返回True，反之返回False
    - cond = df['weight']<1000
  - 对每一列应用筛选条件,去除标准差太大的数据
    - df.loc[cond]
- 删除特定索引df.drop(labels, inplace = True)
  - df22.drop('张三')
    - 删除行
  - df22.drop('语文',axis=1)
    - 删除指定的列
- unique():唯一，去重
  - df22['语文'].unique()
- df.query:按条件查询
  - df22.query('语文==24')
  - df22.query('语文20 or 数学35')
  - df22.query('语文20 | 数学63')
  - df22.query('语文>=78')
  - df22.query('语文 >= @score')
    - 使用变量
  - df22.query('语文 in @list1')
- 排序
  - df22.sort_values('数学')
    - 默认升序
    - 按某列值排序
      - 排的是行的顺序
  - df22.sort_values('张三',axis=1)
    - 按张三各科成绩从左往右升序
      - 排的是列的顺序
  - df22.sort_values('语文',ascending=False)
    - 降序
抽样
- 使用.take()函数排序
  - 可以借助np.random.permutation()函数随机排序
- 随机排列：打乱顺序
  - np.random.permutation([1,2,3,4,5])
- df22.take([1,0,2,3])
  - 行排序
    - 指定行顺序
- df22.take([1,0,2,3,4],axis=1)
  - 指定列顺序
- 模拟无放回抽样，不会拿到重复数据，依次拿去
  - df22.take(np.random.permutation([0,1,2,3]))
  - permutation打乱顺序，take按照指定顺序排列
- 模拟有放回抽样，取完一个之后，可能再次抽到相同的数据
  - df22.take(np.random.randint(0,4,size=10))
数据聚合
- 概述
  - 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
- df.groupby(by='color')
  - 得到分组对象
- df.groupby(by='color').groups
  - 得到分组情况
- df.groupby(by='color').sum()
- df.groupby(by='color').mean()
高级数据聚合
- apply
  - apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等
  - apply不能直接使用例如sum、max、min、’count‘等方法
    - df.groupby('color')[['price']].apply(sum)
  - transform
    - transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数
    - 它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，transform()之前是要指定要操作的列
    - 如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重
    - df.groupby('color')[['price']].transform(sum)
用索引合并
- ddd1.merge(ddd2,left_index=True,right_index=True)

读取数据

pd.read_csv('../data/SMSSpamCollection',sep='\t',header=None)
df = pd.read_table('../data/SMSSpamCollection',header=None)

posted @ 2021-03-04 20:57 lotuslaw 阅读(106) 评论(0) 编辑收藏举报

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