5，pandas高级数据处理

1、删除重复元素 

使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True 

- keep参数：指定保留哪一重复的行数据 

• 创建具有重复元素行的DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#创建一个df
np.random.seed(1)
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(8,4)))
df

　　

#手动将df的某几行设置成相同的内容
df.iloc[2] = [66,66,66,66]
df.iloc[4] = [66,66,66,66]
df.iloc[7] = [66,66,66,66]
df

　　

• 使用duplicated查看所有重复元素行 

df.duplicated(keep='last')

　　

indexs = df.loc[df.duplicated(keep='last')].index
df.drop(labels=indexs,axis=0)

　　

使用drop_duplicates()函数删除重复的行

• drop_duplicates(keep='first/last'/False) 

df.drop_duplicates(keep='last')

　

2. 映射　

1) replace()函数：替换元素 

使用replace()函数，对values进行映射操作 

Series替换操作

• 单值替换
  • 普通替换
  • 字典替换(推荐）
• 多值替换
  • 列表替换
  • 字典替换（推荐）
• 参数
  • to_replace:被替换的元素

 

DataFrame替换操作

• 单值替换
  • 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e'
  • 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value='value'

• 多值替换
  • 列表替换: to_replace=[] value=[]
  • 字典替换（推荐） to_replace={to_replace:value,to_replace:value}

 

2) map()函数：新建一列 ， map函数并不是df的方法，而是series的方法 

• map()可以映射新一列数据
• map()中可以使用lambd表达式

• map()中可以使用方法，可以是自定义的方法

  eg:map({to_replace:value})

• 注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环 

• 新增一列：给df中，添加一列，该列的值为英文名对应的中文名

 

map当做一种运算工具，至于执行何种运算，是由map函数的参数决定的（参数：lambda，函数）

• 使用自定义函数

注意：并不是任何形式的函数都可以作为map的参数。只有当一个函数具有一个参数且有返回值，那么该函数才可以作为map的参数。

3. 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤 

使用df.std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差 

• 创建一个1000行3列的df 范围（0-1），求其每一列的标准差 

 

4. 排序 

使用.take()函数排序

- take()函数接受一个索引列表，用数字表示,使得df根据列表中索引的顺序进行排序
- eg:df.take([1,3,4,2,5])

可以借助np.random.permutation()函数随机排序

 

random_df = df.take(np.random.permutation(1000),axis=0).take(np.random.permutation(3),axis=1)
random_df[0:100]

• np.random.permutation(x)可以生成x个从0-(x-1)的随机数列

5. 数据分类处理【重点】 

数据聚合是数据处理的最后一步，通常是要使每一个数组生成一个单一的数值。

数据分类处理：

• 分组：先把数据分为几组
• 用函数处理：为不同组的数据应用不同的函数以转换数据
• 合并：把不同组得到的结果合并起来

数据分类处理的核心：

 - groupby()函数
 - groups属性查看分组情况
 - eg: df.groupby(by='item').groups

分组

from pandas import DataFrame,Series
df = DataFrame({'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],
                'price':[4,3,3,2.5,4,2],
               'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],
               'weight':[12,20,50,30,20,44]})
df

6. 高级数据聚合 

使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

• df.groupby('item')['price'].sum() <==> df.groupby('item')['price'].apply(sum)
• transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
• transform和apply也可以传入一个lambda表达式