pandas数据清洗

df.lookup()

 df.query():查询符合某个条件语句的 and  or  ==  != <  >  <=    >=

 ###添加一列的值等于df其中两列的加和

df[colname]=Series

###add row :
df.loc[rowname]==series 

 ###分组求和

df.groupby():可以指定某列进行求和df.groupby("姓名")

 df插入一列在指定索引：

方法一：df.insert(0,colname,value)

# insert one col at first

df.insert(0,"id",value=[1,3,5,7])

方法二：

直接重排序列表，不推荐

列转索引：

 索引转列：

读取excel or csv，并指定索引：

index_col=0

 index_col=None

日期列转换：

## 日期转换
df["日期"]=df.astype(np.datetime64)

####设置某列数据类型

pd.dataframe(dtype={"Name":str})

 

 判断某几列是否存在符合条件的值：

df.姓名.isin([0, "0.0", "0", "", np.NAN, " "])
或判断

name_checker =df[
    (df.姓名.isin([0, "0.0", "0", "", np.NAN, " "])) | (df.工作性质.isin([0, "0.0", "0", "", np.NAN, " "])) | (
        df.项目组.isin([0, "0.0", "0", "", np.NAN, " "])) | (df.工作内容.isin([0, "0.0", "0", "", np.NAN, " "]))]
if not name_checker.empty:
    logger.error(f"error description:	
{promote},
 捕获缺失格式错误{name_checker},")

dropna()剔除缺失行row:
###至少不为nan的阈值为5，否者直接剔除此行axis=1代表列
dropna(axis=0,thresh=5)

剔除指定列含有缺失的行：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
pd.NaT]})
print(df)
## 指定那几列具有缺失的才剔除
df.dropna(subset=['name', 'born'],inplace=True,axis=0)
print(" ")

print(df)

dropna  how