pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法


            此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释

Pandas数据格式

Series

DataFrame：每个column就是一个Series

基础属性shape,index,columns,values，dtypes，describe(),head(),tail()

统计属性Series： count(),value_counts()，前者是统计总数，后者统计各自value的总数

df.isnull() df的空值为True

df.notnull() df的非空值为True

修改列名





df.rename(columns = {'key':'key2'},inplace=True)



更改数据格式astype()





isin     #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组

unique    #返回唯一值的数组

value_counts   #返回一个Series，其索引为唯一值，值为频率，按计数降序排列



数据清洗

丢弃值drop()





df.drop(labels, axis=1)# 按列（axis=1），丢弃指定label的列,默认按行。。。



丢弃缺失值dropna()





# 默认axi=0（行）；1（列），how=‘any'

df.dropna()#每行只要有空值，就将这行删除

df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃

df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行

df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留



缺失值填充fillna()





df.fillna(0)

df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5

df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN



值替换replace()





# 将df的A列中 -999 全部替换成空值

df['A'].replace(-999, np.nan)

#-999和1000 均替换成空值

obj.replace([-999,1000], np.nan)

# -999替换成空值，1000替换成0

obj.replace([-999,1000], [np.nan, 0])

# 同上，写法不同，更清晰

obj.replace({-999:np.nan, 1000:0})



重复值处理duplicated()，unique()，drop_duplictad()





df.duplicated()#两行每列完全一样才算重复，后面重复的为True，第一个和不重复的为false，返回true

    #和false组成的Series类型

df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复



df['A'].unique()# 返回唯一值的数组（类型为array）



df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行

df.drop_duplicates(['k1','k2'], take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行





排序

索引排序





# 默认axis=0，按行索引对行进行排序；ascending=True，升序排序

df.sort_index()

# 按列名对列进行排序，ascending=False 降序

df.sort_index(axis=1, ascending=False) 



值排序





# 按值对Series进行排序，使用order()，默认空值会置于尾部

s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan])

s.order()



df.sort_values(by=['a','b'])#按列进行排序





排名





a=Series([7,-5,7,4,2,0,4])

a.rank()#默认method='average'，升序排名（ascending=True），按行（axis=0）

#average 值相等时，取排名的平均值

#min 值相等时，取排名最小值

#max 值相等时，取排名最大值

#first值相等时，按原始数据出现顺序排名



索引设置

reindex() 

更新index或者columns，

默认：更新index，返回一个新的DataFrame





# 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失

# 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN

df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e'])



# fill_valuse为原先不存在的索引补上默认值，不在是NaN

df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e'], fill_value=0)



# inplace=Ture，在DataFrame上修改数据，而不是返回一个新的DataFrame

df1.reindex(['a','b','c','d','e'], inplace=Ture)



# reindex不仅可以修改 索引(行)，也可以修改列

states = ["Texas","Utah","California"]

df2 = df1.reindex( columns=states )



set_index() 

将DataFrame中的列columns设置成索引index

打造层次化索引的方法





# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级

# inplace=True 在原数据集上修改的

adult.set_index(['race','sex'], inplace = True) 



# 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除

# drop=False将其保留下来

adult.set_index(['race','sex'], inplace = True) 





reset_index() 

将使用set_index()打造的层次化逆向操作

既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引





df.reset_index()



数据选取

[] 

只能对行进 行（row/index） 切片，前闭后开df[0:3]，df[:4]，df[4:]

where 布尔查找





df[df["A"]>7]



isin





# 返回布尔值

s.isin([1,2,3])

df['A'].isin([1,2,3])

df.loc[df['A'].isin([5.8,5.1])]选取列A中值为5.8，5.1的所有行组成dataframe



query 

多个where整合切片，&：于，|：或　





df.query(" A>5.0 & (B>3.5 | C<1.0) ")　



loc ：根据名称Label切片





# df.loc[A,B] A是行范围，B是列范围

df.loc[1:4,['petal_length','petal_width']]



# 需求1：创建一个新的变量 test

# 如果sepal_length > 3 test = 1 否则 test = 0

df.loc[df['sepal_length'] > 6, 'test'] = 1

df.loc[df['sepal_length'] <=6, 'test'] = 0



# 需求2：创建一个新变量test2 

# 1.petal_length>2 and petal_width>0.3 = 1 

# 2.sepeal_length>6 and sepal_width>3 = 2 3.其他 = 0

df['test2'] = 0

df.loc[(df['petal_length']>2)&(df['petal_width']>0.3), 'test2'] = 1

df.loc[(df['sepal_length']>6)&(df['sepal_width']>3), 'test2'] = 2



iloc：切位置





df.iloc[1:4,:]



ix：混切

名称和位置混切，但效率低，少用





df1.ix[0:3,['sepal_length','petal_width']]



map与lambda





alist = [1,2,3,4]

map(lambda s : s+1, alist)#map就是将自定义函数应用于Series每个元素



df['sepal_length'].map(lambda s:s*2+1)[0:3]



apply和applymap 





apply和applymap是对dataframe的操作，前者操作一行或者一列，后者操作每个元素



These are techniques to apply function to element, column or dataframe.



Map: It iterates over each element of a series. 

df[‘column1'].map(lambda x: 10+x), this will add 10 to each element of column1.

df[‘column2'].map(lambda x: ‘AV'+x), this will concatenate “AV“ at the beginning of each element of column2 (column format is string).



Apply: As the name suggests, applies a function along any axis of the DataFrame.

df[[‘column1','column2']].apply(sum), it will returns the sum of all the values of column1 and column2.

df0[['data1']].apply(lambda s:s+1)



ApplyMap: 对dataframe的每一个元素施加一个函数

func = lambda x: x+2

df.applymap(func), dataframe每个元素加2 (所有列必须数字类型)





contains





# 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE)

# 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次

df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')] 



# 下面两句效果一致

df[df['商品名称'].str.contains("四件套")]

df[df['商品名称'].str.contains(r".*四件套.*")]



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