前文回顾
DataFrame 核心分析方法
清洗数据
python中用NaN(Not a Number)表示缺失数据
先搞一波数据来看看：
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
- 1
0 1 2
0 1.0 5.0 8.0
1 2.0 NaN NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
判断行列中是否有空数据
axis=0,代表列，axis=1代表行
查看行：df.isnull().any(axis=1)
查看列：df.isnull().any(axis=0)
- 1
- 2
我弄了个按行判断的你们看一下：
0 False
1 True
2 True
3 True
dtype: bool
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
再看一下这个：
查看行：df.notnull().all(axis=1)
查看列：df.notnull().all(axis=0)
- 1
- 2
这个的话，只要有非空数据，就会被判断为True。
以上方法，都可以通过取反符号“~”来进行取反。
print(~df.isnull().any(axis = 1))
- 1
也可以通过loc()方法来进行取值。
比方说我要取出所有非空数据行，可以这样来进行实现：
df = df.loc[~df.isnull().any(axis = 1)]
- 1
0 1 2
0 1.0 5.0 8.0
- 1
- 2
至于这个loc()方法，等会儿会说。
你也可以指定一列来进行空值的判断：
print(df[1].isnull()) # 判断一列的空值
print(df[1].isnull().value_counts()) # 对一列空值数量进行统计
- 1
- 2
清理行/列
相对来说有一个很直接的方法，直接将所有有空值的行、列进行清除：
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.dropna()
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
不附加任何的额外条件，只要你那一行里面存在空值，一行清理。
0 1 2
0 1.0 5.0 8.0
- 1
- 2
如果是要按列清理呢？那就加上：
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.dropna(axis=1)
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
啊，很遗憾的告诉你，全部被清理了，一点不剩，因为每一列都有空值啊。。。
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]
- 1
- 2
- 3
好，那你现在跟我说，你觉得一行有那么一两个坏值其实是可以忍受的，那我怎么办？那我不还得给你办嘛：
# 只要有n个值是好的，就留下：
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[np.nan,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.dropna(thresh=1) # n
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
0 1 2
0 1.0 5.0 8.0
2 2.0 3.0 NaN
- 1
- 2
- 3
对吧。那这要不是你想要的，那我也没办法了。
还有什么，删除指定列？删除指定行？那试试看嘛，摸索一下。
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[np.nan,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.drop(labels=1)
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
0 1 2
0 1.0 5.0 8.0
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
呐，我把那第一列删了。
神乎其技！！！
df = pd.DataFrame([[1,5,8],[np.nan,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.drop(columns=2)
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
不好意思，上面删的是一行，这里才是删一列。。。
0 1
0 1.0 5.0
1 NaN NaN
2 2.0 3.0
3 NaN NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
哎，且看且珍惜吧，我不知道还能发多少了。
去重
如果你拿到一个数据集，非常大，你感觉里面有不少重复值，想要进行一波去重操作，怎么办？
还有一个drop_duplicates还没看。
换个数据集玩玩吧，一直用那个也累了。
df = pd.DataFrame({'Country':[1,1,2,12,34,23,45,34,23,12,2,3,4,1], 'Income':[1,1,2,10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000,3000,15666,1], 'Age':[1,1,2,50, 43, 34, 40, 25, 25, 45, 32,12,32,1], 'group':[1,1,2,'a','b','s','d','f','g','h','a','d','a',1]})
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
Country Income Age group
0 1 1 1 1
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 12 10000 50 a
4 34 10000 43 b
5 23 5000 34 s
6 45 5002 40 d
7 34 40000 25 f
8 23 50000 25 g
9 12 8000 45 h
10 2 5000 32 a
11 3 3000 12 d
12 4 15666 32 a
13 1 1 1 1
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
直接上手去重：
df.drop_duplicates(inplace=True) #inplace=True 对原表进行修改
- 1
Country Income Age group
0 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 12 10000 50 a
4 34 10000 43 b
5 23 5000 34 s
6 45 5002 40 d
7 34 40000 25 f
8 23 50000 25 g
9 12 8000 45 h
10 2 5000 32 a
11 3 3000 12 d
12 4 15666 32 a
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
少了一列啊。
大家看数据表中的索引，在我们使用drop_duplicates删除重复行时，重复行相对应的索引值也是被默认删除掉的，也就是说，索引值已经发生了变化。
那我们该如何解决这个问题呢？
df.drop_duplicates(inplace=True)
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
- 1
- 2
- 3
Country Income Age group
0 1 1 1 1
1 2 2 2 2
2 12 10000 50 a
3 34 10000 43 b
4 23 5000 34 s
5 45 5002 40 d
6 34 40000 25 f
7 23 50000 25 g
8 12 8000 45 h
9 2 5000 32 a
10 3 3000 12 d
11 4 15666 32 a
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
如果要指定保留的重复行（默认是第一行），可以使用keep参数：一般没什么给你选的，要么就first，要么就last。
对指定的数据列进行去重：
df.drop_duplicates(inplace=True,subset = ['Age'],keep='last')
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
0 2 2 2 2
1 12 10000 50 a
2 34 10000 43 b
3 23 5000 34 s
4 45 5002 40 d
5 23 50000 25 g
6 12 8000 45 h
7 3 3000 12 d
8 4 15666 32 a
9 1 1 1 1
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
如果要多几行呢？
这操作叫什么？思考一下数据库中的主键。
df.drop_duplicates(inplace=True,subset = ['Age','group'],keep='last')
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Country Income Age group
0 2 2 2 2
1 12 10000 50 a
2 34 10000 43 b
3 23 5000 34 s
4 45 5002 40 d
5 34 40000 25 f
6 23 50000 25 g
7 12 8000 45 h
8 3 3000 12 d
9 4 15666 32 a
10 1 1 1 1
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
清理讲到这里，接下来我们来填充缺失值。
填充缺失值
现在让我们把数据集换回去。
然后填充一下缺失值：
df = pd.DataFrame([[1,5,np.nan],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
df = df.fillna(value=0) # 以指定值对缺失值进行填补
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
0 1 2
0 1.0 5.0 0.0
1 2.0 0.0 0.0
2 2.0 3.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
用某一列的平均值对某一列进行填充：
df = pd.DataFrame([[1,5,np.nan],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
print(df)
df[1] = df.fillna(df[1].mean())
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
0 1 2
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 NaN NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN 0 1 2
0 1.0 5.0 1.0
1 2.0 NaN 2.0
2 2.0 3.0 2.0
3 NaN NaN NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
要不你试试第二列？
呐，不指定列试试看：
df = pd.DataFrame([[1,5,np.nan],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
print(df)
df = df.fillna(df.mean())
print(df)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
自上而下填充：
df = df.fillna(method='ffill')
print(df)
- 1
- 2
- 3
0 1 2
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 NaN NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN 0 1 2
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 5.0 NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 2.0 3.0 NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
有自上而下就有自下而上了：
df = df.fillna(method='bfill')
print(df)
- 1
- 2
- 3
0 1 2
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 NaN NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN 0 1 2
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 3.0 NaN
2 2.0 3.0 NaN
3 NaN NaN NaN
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
再讲个小技巧，但是也是很让人烦恼的脏数据：空格
消除数据中的空格
# 创建含有空格的数据
dict1 = {"name": ["小红", "小明", "小张"], "age": [16, 17, 18], "city": ["北京 ", "杭州", " 上海 "]}
df2 = pd.DataFrame(dict1, columns=["name", "age", "city"])
print(df2)
# 清除空格
df2["city"] = df2["city"].map(str.strip)
print(df2)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
name age city
0 小红 16 北京
1 小明 17 杭州
2 小张 18 上海 name age city
0 小红 16 北京
1 小明 17 杭州
2 小张 18 上海
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
选择数据
pandas按列选择数据
就先来个最直观的方式，直接中括号取值。
# 创建含有空格的数据
dict1 = {"name": ["小红", "小明", "小张"], "age": [16, 17, 18], "city": ["北京 ", "杭州", " 上海 "]}
df2 = pd.DataFrame(dict1, columns=["name", "age", "city"])
# 清除空格
df2["city"] = df2["city"].map(str.strip)
print(df2['name'])
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
0 小红
1 小明
2 小张
Name: name, dtype: object
- 1
- 2
- 3
- 4
当然，你要是不知道列名称那怎么行？连列名都不知道还取个球。。。
print(df2.columns)
- 1
酱紫
Index(['name', 'age', 'city'], dtype='object')
- 1
一般都要选择多列数据的，对吧，对吧！
行，我们来选取一下多列数据：
print(df2[['name','age']]) # 看清楚，传进去的是一个列表，而不是两个字符串咯。
- 1
name age
0 小红 16
1 小明 17
2 小张 18
- 1
- 2
- 3
- 4
按照数据类型选择列
先来获取一下当前DataFrame的数据列数据类型情况吧：
name object
age int64
city object
dtype: object
- 1
- 2
- 3
- 4
获取一下object对象呗：
print(df2.select_dtypes(include='object'))
- 1
name city
0 小红 北京
1 小明 杭州
2 小张 上海
- 1
- 2
- 3
- 4
那，如果说我要选择‘object’对象以外的对象呢？
print(df2.select_dtypes(exclude='object'))
- 1
age
0 16
1 17
2 18
- 1
- 2
- 3
- 4
filter方法选择列
它有三个常用参数，我们一个一个看，不过要注意：这三个参数并不能同时出现。
使用items选择多个列：
df2 = df2.filter(items=['name','age'])
print(df2)
- 1
- 2
- 3
就跟上面那个直接取值的是一样的。
name age
0 小红 16
1 小明 17
2 小张 18
- 1
- 2
- 3
- 4
使用like选择匹配的列：要求列名中含有。。。
df2 = df2.filter(like='a')
print(df2)
- 1
- 2
- 3
name age
0 小红 16
1 小明 17
2 小张 18
- 1
- 2
- 3
- 4
使用正则表达式取列：
df2 = df2.filter(regex='[a-z]')
print(df2)
- 1
- 2
- 3
name age city
0 小红 16 北京
1 小明 17 杭州
2 小张 18 上海
- 1
- 2
- 3
- 4
pandas按行选择数据
先看个loc方法啊：
df2 = df2.loc[0:2]
print(df2)
- 1
- 2
- 3
name age city
0 小红 16 北京
1 小明 17 杭州
2 小张 18 上海
- 1
- 2
- 3
- 4
你悟到了？
再来：
df2 = df2.loc[0:2,['name','age']]
- 1
name age
0 小红 16
1 小明 17
2 小张 18
- 1
- 2
- 3
- 4
我就把结果放这儿，我就默默不说话。
df2 = df2.loc[(df2['age']>16) & (df2['age']<18)]
df2 = df2.loc[(df2['age']>16) | (df2['age']<18)]
- 1
- 2
这里我连结果都不想放了，发挥你们的想象力。
差不多了吧，我想想还有啥、、
lambda表达式，对、
df2 = df2.loc[lambda x:x.city == '北京']
- 1
呐，像这样。
如果不出意外，这篇就到这里啦，see you！！！
文章来源: lion-wu.blog.csdn.net，作者：看，未来，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：lion-wu.blog.csdn.net/article/details/111866076