python数据清洗学习笔记--数据表处理

冷不防 2023-07-21 11:13 80阅读 0赞

# python数据清洗学习笔记–数据表处理 #

### 目录 ###

*  python数据清洗学习笔记--数据表处理
 *   *  1、数据常用筛选方法
     *  2、数据的增加和删除
     *  3、数据的修改和查找
     *  4、数据整理
     *  5、层次化索引

## 1、数据常用筛选方法 ##

• 在数据中,选择需要的行或者列

• 基础索引方式,就是直接引用

• ioc\[行索引名称或者条件,列索引名称或者标签\]

• iloc\[行索引位置,列索引位置\]

注意, 区分loc和iloc

basic[['户主姓名','农户生产经营类型']]      
    basic.loc[0:2,['户主姓名', '户主身份证号']] 
    order.iloc[:,[0,2]] 
    basic.loc[basic['健康状况']== '良好',['户主姓名', '户主身份证号','健康状况']] 
    
    basic.iloc[3,[1,2]]

## 2、数据的增加和删除 ##

• 在数据中,直接添加列

• 使用df.insert方法在数据中添加一列

• 掌握drop(labels,axis,inplace=True) 的用法

• labels表示删除的数据, axis表示作用轴，inplace=True表示是否对原数据生效

• axis=0按行操作, axis=1按列操作

• 使用del函数直接删除其中一列

del basic['数据']       
    
    basic.drop(labels = ['敬老爱幼情况', '家庭和睦情况'],axis = 1,inplace=True) 
    
    basic.drop(labels= range(6,11),axis=0,inplace=True) 
    
    basic.insert(0, '出生年月', mid)

**交换两列的位置：**

*  可以使用insert方法
 *  df.insert(位置,变量名称，值)
 *  将auction\_id取出来，放在一列

# 先将这一列取出来，赋值给对象auction_id,然后在数据中删除这一列，再将其添加进去
    
    auction_id = df['auction_id']
    
    del df['auction_id']
    
    df.insert(0, 'auction_id', auction_id)
    
    df.head(5)

#删除这两列,加inplace代表是否在原数据上操作,1代表沿着列的方向
    # 同时删除多个变量，需要以列表的形式
    # 注意inplace =True,代表是否对原数据操作, 否则返回的是视图，并没有对原数据进行操作
    
    # labels表示删除的数据, axis表示作用轴，inplace=True表示是否对原数据生效,
    # axis=0按行操作, axis=1按列操作

## 3、数据的修改和查找 ##

• 在数据中, 可以使用rename修改列名称或者行索引名称

• 使用loc方法修改数据

• 使用loc方法查找符合条件的数据

• 条件与条件之间用&或者|连接，分别代表‘且’和‘或’

• 使用between和isin选择满足条件的行

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM5MDQ2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 将gender为0的改为女性，1改为男性，2改为未知
    
    df1.loc[df1['gender']=='0','gender']='女性'
    
    df1.loc[df1['gender']=='1','gender']='男性'
    
    df1.loc[df1['gender']=='2','gender']='未知'
    
    df1.head(10)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM5MDQ2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

basic[['户主身份证号','性别']][(basic.健康状况== '良好') & (basic['农户家庭人数'] >3)] 
    
    basic[['户主身份证号','性别','婚姻状况']][ basic['农户家庭数'].between(4,10,inclusive=True)] 
    
    basic.loc[basic['是否加入农民合作社']== '未知']]
    
    basic.rename(columns = { '出生年月':'出生日期','文化程度':'受教育水平' },inplace = True) 
    
    basic.rename(index = { 1:'one','10':'ten' },inplace = True)
    
    # 重置索引
    df1.reset_index(drop=True,inplace=True)

**条件查询：**

df[df.buy_mount > 3].head(5)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM5MDQ2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# ~代表非
    df[~(df.buy_mount>3)].head(5)
    #多条件查询
    df[ (df.buy_mount > 3) & (df.day > 20140101)].head(5)
    
    #使用between,inclusive=True代表包含
    df[ df['buy_mount'].between(4,10,inclusive=True)]
    
    # 使用pd.isin()方法
    # 包含
    df[df['auction_id'].isin([41098319944, 17916191097, 21896936223])]

## 4、数据整理 ##

定义：

在数据清洗过程中,很多时候需要将不用的数据整理在一起，方便后续的分析，这个过程也叫数据合并

合并方法：

常见的合并方法有堆叠和按主键进行合并，堆叠又分为横向堆叠和纵向堆叠，按主键合并类似于sql里面的关联操作

• 横向堆叠将两张表或多张表在X轴方向，即横向拼接在一起

• 纵向堆叠将两张表或多张表在Y轴方向，即纵向拼接在一起

• 注意使用concat时,axis =1用于横向，0代表纵向

• 注意join取inner或者outer时，分别代表交集和并集

merge1 = pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner’) 
    merge1 = pd.concat([df1,df2],axis=1,join='outer’) 
    order_merge = pd.concat([order1,order2,order3],axis=0,ignore_index=False) 
    order_merge.reset_index(inplace=True)

**conncat:**

import xlrd
    workbook = xlrd.open_workbook('meal_order_detail.xlsx')
    sheet_name = workbook.sheet_names() #返回所有sheet的列表

sheet_name

\[‘meal\_order\_detail1’, ‘meal\_order\_detail2’,  
‘meal\_order\_detail3’\]

order1 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name ='meal_order_detail1')
    order2 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name ='meal_order_detail2')
    order3 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name ='meal_order_detail3')
    
    # 忽略原来的索引
    order = pd.concat([order1,order2,order3],axis=0,ignore_index=False)
    order1.shape

Out\[93\]:(2779, 19)

# 通过循环方式进行合并
    basic = pd.DataFrame()
    for i in sheet_name:
      	basic_i = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx', header = 0,sheet_name=i,encoding='utf-8')
    	basic =pd.concat([basic,basic_i],axis=0)
    
    basic.shape

Out\[95\]:(10037, 19)

**inner/outer:**

# 交易数据
    df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding='utf-8',dtype={ 'user_id':str})
    #婴儿信息
    df1 = pd.read_csv('sam_tianchi_mum_baby.csv',encoding = 'utf-8',dtype =str)
    # 内连接
    df2 = pd.merge(left = df, right=df1,  how='inner',  left_on='user_id', right_on = 'user_id')

## 5、层次化索引 ##

在一个轴上拥有两个或者两个以上的索引

• 使用loc语句进行访问

• loc里面接受tuple,如loc\[(a,b),:\]

***记录自：python数据清洗实战–Peter老师***

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