Pandas---6.数据清洗

一、移除重复数据

1.Series/DataFrame.duplicated

Series/DataFrame.duplicated(*args, **kwargs)

返回一个布尔Series，指示调用者中，哪些行是重复的（重复行标记为True）。

参数：

  1. keep：一个字符串或者False，指示如何标记。它代替了废弃的参数take_last

    1. 'first'：对于重复数据，第一次出现时标记为False，后面出现时标记为True
    2. 'last'：对于重复数据，最后一次出现时标记为False，前面出现时标记为True
    3. False：对于重复数据，所有出现的地方都标记为True

2.Series/DataFrame.drop_duplicates

Series/DataFrame.drop_duplicates(*args, **kwargs)

返回重复行被移除之后的Series/DataFrame。

参数：

  1. keep：一个字符串或者False，指示如何删除。 它代替了废弃的参数take_last

    1. 'first'：对于重复数据，保留第一次出现，后面出现时删除
    2. 'last'：对于重复数据，最后一次出现时保留，前面出现时删除
    3. False：对于重复数据，删除所有出现的位置

  2. inplace：一个布尔值。如果为True，则原地修改。否则返回新建的对象。

对于DataFrame，还有个 subset参数。它是column label或者其列表，给出了考虑哪些列的重复值。默认考虑所有列。（即一行中哪些字段需要被考虑）

二、apply

1.DataFrame.apply

有时，你希望将函数应用到由各列或者各行形成的一维数组上，此时DataFrame的.apply()方法即可实现此功能。

 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

参数：

  1. func：一个可调用对象，它会应用于每一行或者每一列
  2. axis：指定应用于行还是列。如果为0/'index'，则沿着0轴计算（应用于每一列）；如果为1/'columns'，则沿着1轴计算（应用于每一行）。
  3. broadcast：一个布尔值，如果为True，则结果为DataFrame（不足的部分通过广播来填充）
  4. raw：一个布尔值。如果为False，则转换每一行/每一列为一个Series，然后传给 func 作为参数。如果True，则func接受到的是ndarray，而不是Series
  5. reduce：一个布尔值。用于判断当DataFrame为空时，应该返回一个Series还是返回一个DataFrame。如果为True，则结果为Series；如果为False，则结果为DataFrame。
  6. args：传递给func的额外的位置参数（第一个位置参数始终为Series/ndarray）

2.DataFrame.applymap

3.Series.apply

Series的.apply()方法应用到Series的每个元素上

 Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

参数：

  1. func：一个可调用对象，它会应用于每个元素
  2. convert_dtype：一个布尔值。如果为True，则pandas会自动匹配func结果的最佳dtype；如果为False，则dtype=object
  3. args：传递给func的额外的位置参数。
  4. kwds：传递给func的额外的关键字参数。

返回结果可能是Series，也可能是DataFrame（比如，func返回一个Series) 

4.Series.apply

Series的.map(arg,na_action=None)方法会应用到Series的每个元素上

Series.map(arg,na_action=None)

参数：

  • arg：一个函数、字典或者Series。如果为字典或者Series，则它是一种映射关系，键/index label就是自变量，值就是返回值。
  • na_action：如果为ignore，则忽略NaN

三、缺失数据

pands对象上的所有描述统计都排除了缺失数据。 

1.DataFrame.dropna

根据各label的值中是否存在缺失数据来对轴label进行过滤。

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数：

  1. axis：指定沿着哪个轴进行过滤。如果为0/'index'，则沿着0轴；如果为1/'columns'，则沿着1轴。你也可以同时提供两个轴（以列表或者元组的形式）
  2. how：指定过滤方式。如果为'any'，则如果该label对应的数据中只要有任何NaN，则抛弃该label；如果为'all'，则如果该label对应的数据中必须全部为NaN才抛弃该label。
  3. thresh：一个整数，要求该label必须有thresh个非NaN才保留下来。它比how的优先级较高。
  4. subset：一个label的array-like。比如axis=0，则subset为轴 1 上的标签，它指定你考虑哪些列的子集上的NaN
  5. inplace：一个布尔值。如果为True，则原地修改。否则返回一个新创建的DataFrame

对于Series，其签名为： Series.dropna(axis=0, inplace=False, **kwargs)

2.DataFrame/Series.fillna

用指定值或者插值方法来填充缺失数据。

DataFrame/Series.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

参数：

  1. value：一个标量、字典、Series或者DataFrame。注意：value与method只能指定其中之一，不能同时提供。

    1. 如果为标量，则它指定了填充NaN的数据。
    2. 如果为Series/dict，则它指定了填充每个index的数据
    3. 如果为DataFrame，则它指定了填充每个DataFrame单元的数据

  2. method：指定填充方式。可以为None，也可以为：

    1. 'backfill'/'bfill'：使用下一个可用的有效值来填充（后向填充）
    2. 'ffill'/'pad'：使用前一个可用的有效值来填充（前向填充）

  3. axis：指定沿着哪个轴进行填充。如果为0/'index'，则沿着0轴；如果为1/'columns'，则沿着1轴

  4. inplace：一个布尔值。如果为True，则原地修改。否则返回一个新创建的DataFrame

  5. limit：一个整数。如果method提供了，则当有连续的N个NaN时，只有其中的limit个NaN会被填充（注意：对于前向填充和后向填充，剩余的空缺的位置不同）

  6. downcast：一个字典，用于类型转换。字典形式为： {label->dtype}，dtype可以为字符串，也可以为np.float64等。

3.DataFrame/Series.isnull/notnull

DataFrame/Series.isnull()：返回一个同样尺寸的布尔类型的对象，来指示每个值是否是null

DataFrame/Series.notnull()：返回一个同样尺寸的布尔类型的对象，来指示每个值是否是not null

4.DataFrame/Series.replace

fillna()方法可以看作是值替换的一种特殊情况。更通用的是值替换replace()方法。

Series/DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, 
  regex=False, method='pad', axis=None)

参数：

  1. to_replace：一个字符串、正则表达式、列表、字典、Series、数值、None。指示了需要被替换的那些值

    1. 字符串：则只有严格等于该字符串的那些值才被替换

    2. 正则表达式：只有匹配该正则表达式的那些值才被替换（regex=True）

    3. 列表：

      1. 如果to_place 和value都是列表，则它们必须长度严格相等
      2. 如果regex=True，则列表中所有字符串都是正则表达式。

    4. 字典：字典的键对应了被替换的值，字典的值给出了替换值。如果是嵌套字典，则最外层的键给出了column名

    5. None：此时regex必须是个字符串，该字符串可以表示正则表达式、列表、字典、ndarray等。如果value也是None，则to_replace必须是个嵌套字典。

  2. value：一个字符串、正则表达式、列表、字典、Series、数值、None。给出了替换值。如果是个字典，则键指出了将填充哪些列（不在其中的那些列将不被填充）

  3. inplace：一个布尔值。如果为True，则原地修改。否则创建新对象。

  4. limit：一个整数，指定了连续填充的最大跨度。

  5. regex：一个布尔值，或者与to_replace类型相同。

    1. 如果为True，则to_replace必须是个字符串。
    2. 如果是个字符串，则to_replace必须为None，因为它会被视作过滤器

  6. method：指定填充类型。可以为'pad'/'ffill'/'bfill'。当to_replace是个列表时该参数有效。

5.DataFrame/Series.interpolate

interpolate是通过前后数据插值来填充NaN。

Series/DataFrame.interpolate(method='linear', axis=0, limit=None, inplace=False,
  limit_direction='forward', downcast=None, **kwargs)

参数：

  1. method：一个字符串，指定插值的方法。

    1. 'linear'：线性插值。只有它支持MultiIndex
    2. 'index'/'values'：使用索引标签的整数下标来辅助插值
    3. 'nearest', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic',

    'barycentric', 'polynomial'使用scipy.interpolate.interp1d。对于'polynomial'/'spline' ，你需要传入一个order（一个整数）

    1. 'krogh', 'piecewise_polynomial', 'spline', 'pchip','akima'也使用了scipy的插值算法。它们使用索引标签的整数下标来辅助插值。
    2. 'time'： interpolation works on daily and higher resolution data to interpolate given length of interval

  2. axis：指定插值的轴。如果为0/'index'则沿着0 轴；如果为1/'columns'则沿着 1 轴

  3. limit：一个整数，指定插值时，如果有K个连续的NaN，则只插值其中的limit个

  4. limit_direction：一个字符串。当设定了limit时，指定处理前面limit个NaN，还是后面limit个NaN。可以为'forward'/'backward'/'both'

  5. inplace：一个布尔值。如果为True，则原地修改。否则创建新对象。

  6. downcast：指定是否自动向下执行类型转换、

  7. 其他参数是传递给scipy的插值函数的。

 

四、离散化

1.pandas.cut

连续数据常常会被离散化或者拆分成面元bin。可以通过pandas.cut()函数来实现：

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3,
  include_lowest=False)

参数：

  1. x：一维的数据。

  2. bins：一个整数或者一个序列。

    1. 整数：它指定了划分区间的数量。每个区间是等长的，且最左侧的区间的左侧比x最小值小0.1%；最右侧的区间的右侧比x最大值大0.1%。
    2. 一个序列：它给出了bins的每个划分点。

  3. right：一个布尔值。如果为True，则区间是左开右闭；否则区间是左闭右开的区间。

  4. labels：一个array或者None。如果为一个array，则它指定了结果bins的label（要求长度与bins数量相同）。如果为None，则使用区间来表示。

  5. retbins：一个布尔值。如果为True，则返回bins

  6. precision：一个整数，给出存储和显示bin label的精度

  7. include_lowest：一个布尔值。如果为True，则最左侧bin的左侧是闭区间

返回的是一个Categorical对象或者Series对象。该函数类似于numpy.histogram()函数。

 

 

2.pandas.qcut

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3)

参数：

  1. q：一个整数或者序列。

    1. 整数：它指定了划分区间的数量。
    2. 一个序列：它给出了百分比划分点。比如[0,0.25,0.5,0.75,0.1]。0.25代表25%划分点。如果数据不在任何区间内，则标记为NaN。

  2. 其他参数与cut相同。(qcut没有bins参数）

　

 

posted @ 2019-12-27 17:18  nxf_rabbit75  阅读(330)  评论(0)  编辑  收藏  举报