pandas之数据处理操作

àì夳堔傛蜴生んèń 2021-12-10 13:57 518阅读 0赞

1、pandas对缺失数据的处理

我们的数据缺失通常有两种情况：
    　　1、一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)
    　　　　解决方法：

判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)

处理方式1：删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False)

处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)

2、另一种是我们让其为0，蓝色框中
    　　　　解决方法：

step1、处理为0的数据：t\[t==0\]=np.nan 当然并不是每次为0的数据都需要处理 计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会

step2、然后在对nan进行操作

注意：fiillna(t.mean())填充只针对该nan的列的平均值进行填充

2、常用的统计方法

df["name"].unique()#获取不重复的列表数据
        df["name"].mean()#取平均值
        df["name"].max()#取最大值
        df["name"].min()#取最小值
        df["name"].argmin()#取最小值位置 
        df["name"].argman()#取最大值位置
        df["name"].median()#取中位数

3、pandas 实现one hot编码方式

1、重新构造一个全为0的数组，行名为分类，长度为原数据长度
        zeros_df = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0],len(cate_list))),columns=cate_list)
    2、如果某一条数据中分类出现过，就让它由0变为1
        方式1：
           for cate in cate_list:
        　　　　zeros_df[cate][df["title"].str.contains(cate)]=1

![1170199-20190510091022309-177014692.png][]

方式2：
           for i in range(df.shape[0]):
                zeros_df.loc[i][temp_list[i][0]] = 1    
        方式3：
        cate_list = [i[0] for i in temp_list]
        df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1)))

4、数据合并Join和Merge

Join :默认情况下它是把行索引相同的数据合并在一起
    　　print '使用默认的左连接\r\n',data.join(data1)  #这里可以看出自动屏蔽了data中没有的index=e 那一行的数据
    　　print '使用右连接\r\n',data.join(data1,how="right") #这里出自动屏蔽了data1中没有index=c,d的那行数据；等价于data1.join(data)
    　　print '使用内连接\r\n',data.join(data1,how='inner')
    　　print '使用全外连接\r\n',data.join(data1,how='outer')
    
    Merge:按照指定的列把数据按照一定方式合并在一起
       print "单个列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data1,on="name",suffixes=('_a','_b'))
    　　print "多列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data2,on=("name","id"))
    　　print '不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键\r\n',merge(data,data2) #这里使用了id与name
     
    　　#使用右边的DataFrame的行索引做为连接键
    　　##设置行索引名称
    　　indexed_data1=data1.set_index("name")
    　　print "使用右边的DataFrame的行索引做为连接键\r\n",merge(data,indexed_data1,left_on='name',right_index=True)
    　　print '左外连接\r\n',merge(data,data1,on="name",how="left",suffixes=('_a','_b'))
    　　print '左外连接1\r\n',merge(data1,data,on="name",how="left")
    　　print '右外连接\r\n',merge(data,data1,on="name",how="right")
    　　data3=DataFrame([{
        "mid":0,"mname":'lxh','cs':10},{
        "mid":101,"mname":'xiao','cs':40},{
        "mid":102,"mname":'hua2','cs':50}])
     
    　　#当左右两个DataFrame的列名不同，当又想做为连接键时可以使用left_on与right_on来指定连接键
    　　print "使用left_on与right_on来指定列名字不同的连接键\r\n",merge(data,data3,left_on=["name","id"],right_on=["mname","mid"])

**example :**

# coding=utf-8
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    
    def merge():
        """
        merge使用
        :return:
        """
        data1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=list("abcdef"))
        data2 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=list("avwxyz"))
        data1.iloc[2,0] = 100
        print(data1)
        print(data2)
    
        #inner连接 ,选取两边都存在的值，即取交集
        print(pd.merge(data1,data2,on=["a","a"]))
    
        # 右连接，以data2为主表，如果data1表中没有data2对应的数据，则置为NaN
        print(pd.merge(data1,data2,on=["a","a"],how="right"))
    
    
        data1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=list("abcdef"))
        data2 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=list("qvwxyz"))
        data1.iloc[2,0] = 100
        print(data1)
        print(data2)
    
        #如果两个表的列名称不对应，则使用left_on 与right_on一起使用，两个必须一起使用，反之，如果列名对应，则使用on
        print(pd.merge(data1,data2,left_on=["a"],right_on=["q"])) #左表以"a"作为连接主键，右表以"q"连接
    
        return None
    
    
    def join():
        """
        join使用:行合并
            如果存在相同的列名，则不能使用，只能使用merge
        :return:
        """
        data1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4, 6), columns=list("abcdef"))
        data2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=list("wxyz"))
        data1.iloc[3,0]=100
        print(data1)
        print(data2)
        print(data1.join(data2)) #直接将两个数据进行行添加
        print(data1.join(data2,how="right")) #以右表为主连接表
        print(data1.join(data2, how="left")) #以左表为主连接表
        return None
    
    
    def concat():
        """
        concat使用:全连接方式
        :return:
        """
        data1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4, 6), columns=list("abcdef"))
        data2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=list("wxyz"))
        data1.iloc[3, 0] = 100
        print(data1)
        print(data2)
        frame = [data1,data2]
        print(pd.concat(frame)) #全连接
    
        print(pd.concat(frame,keys=["h","i"])) #指定行索引
    
        return None
    
    if __name__ == '__main__':
        #merge()
        #join()
        concat()

5、分组与聚合

grouped = df.groupby(by="columns_name")
    grouped是一个DataFrameGroupBy对象，是可迭代的
    grouped中的每一个元素是一个元组，元组里面是（索引(分组的值)，分组之后的DataFrame）

获取分组之后的某一部分数据：

df.groupby(by=\["Country","State/Province"\])\["Country"\].count()

对某几列数据进行分组：

df\["Country"\].groupby(by=\[df\["Country"\],df\["State/Province"\]\]).count()

分组方式(t1,t2结果一样)：

t1 = df\[\["Country"\]\].groupby(by=\[df\["Country"\],df\["State/Province"\]\]).count()  
　　t2 = df.groupby(by=\["Country","State/Province"\])\[\["Country"\]\].count()

DataFrameGroupBy对象方法：

6、索引与复合索引

a)简单的索引操作：
        获取index：df.index
        指定index ：df.index = ['x','y']
        重新设置index : df.reindex(list("abcedf"))
        指定某一列作为index ：df.set_index("Country",drop=False)
        返回index的唯一值：df.set_index("Country").index.unique()
    
    b)Series复合索引

![1170199-20190510092528472-365508503.png][]

![1170199-20190510092600096-2047315765.png][]

c)DataFrame复合索引

![1170199-20190510092725918-1429624140.png][]

转载于:https://www.cnblogs.com/ywjfx/p/10839255.html

[1170199-20190510091022309-177014692.png]: /images/20211210/36269ca28a1f45508782dfebb1e935b7.png
[1170199-20190510092528472-365508503.png]: /images/20211210/cb5844fa0e9e4a679fba7914f02fa901.png
[1170199-20190510092600096-2047315765.png]: /images/20211210/c83a2a4d2cbe48638b30497a025936e4.png
[1170199-20190510092725918-1429624140.png]: /images/20211210/5c4a724c8517439dba37b6645e52fc63.png