数据科学库pandas笔记3

缺失数据的处理

1. 缺失数据的表现
对于一些数据，可能某些值是空的，是缺失的。pandas中能够有多种处理缺失数据的方式。在pandas中，缺失数据的表现是NaN(Not a Number)，可使用isnull()函数检测出是否有数据缺失。

In [4]: data = pd.Series(['aaa','bbb',np.nan,'ddd'])

In [5]: data
Out[5]:
0    aaa
1    bbb
2    NaN
3    ddd
dtype: object

In [6]: data.isnull()
Out[6]:
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

isnull返回一个布尔型的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值NaN，该对象返回的类型和原类型同样。

处理缺失数据的方式有多种，常见为删除缺失数据与填充缺失数据。

2. 丢弃缺失数据
pandas的dropna方法能够有效的删除掉缺失数据，对于Series来讲，dropna方法返回一个仅含非空数据和索引值的Series：

In [7]: data
Out[7]:
0    aaa
1    bbb
2    NaN
3    ddd
dtype: object

In [8]: data.dropna()
Out[8]:
0    aaa
1    bbb
3    ddd
dtype: object

对于DataFrame，dropna能够删除全部含有空值的行或列，也能够根据我的删除指定的行或列，dropna默认会删除全部含有NaN的行：

In [17]: df
Out[17]:
  name  age area
0   aa   18   北京
1  NaN   18   广州
2   cc   20  NaN

In [18]: df.dropna()
Out[18]:
  name  age area
0   aa   18   北京

传入how='all'，那么dropna只会删除一行全是缺失值的行：

In [19]: df.loc[3]=[np.nan,np.nan,np.nan]

In [20]: df
Out[20]:
  name   age area
0   aa  18.0   北京
1  NaN  18.0   广州
2   cc  20.0  NaN
3  NaN   NaN  NaN

In [21]: df.dropna(how='all')
Out[21]:
  name   age area
0   aa  18.0   北京
1  NaN  18.0   广州
2   cc  20.0  NaN

若是要删除有缺失值的一列，只须要传入axis=1：

In [25]: df['avg'] = [20,30,40,50]

In [26]: df
Out[26]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1  NaN  18.0   广州   30
2   cc  20.0  NaN   40
3  NaN   NaN  NaN   50

In [27]: df.dropna(axis=1)
Out[27]:
   avg
0   20
1   30
2   40
3   50

一样,dropna(axis=1,how='all') 只会删除整列都是缺失值的那一列。
若是想留下部分含有缺失值的数据做为观察，或者说只想删除部分数据，那么就须要使用thresh参数了，保留至少有n个非NaN数据的行/列：

In [52]: df
Out[52]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20 # 这一行4个值都不是NaN值，非NaN值为4
1  NaN  18.0   广州   30 # 有1个NaN值,非NaN值为3
2   cc  20.0  NaN   40 # 有1个NaN值，非NaN值为3
3  NaN   NaN  NaN   50 # 有3个NaN值，非NaN值为1

In [53]: df.dropna(thresh=4) # 选取非空值至少有4个的行
Out[53]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20

In [54]: df.dropna(thresh=2) 
Out[54]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1  NaN  18.0   广州   30
2   cc  20.0  NaN   40

In [55]: df.dropna(thresh=4,axis=1) # 选取非空值至少有4个的列
Out[55]:
   avg
0   20
1   30
2   40
3   50

3. 填充缺失数据
对于缺失数据不想丢弃而想填充新的数据，fillna()方法也许是首要选择。经过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值：

In [62]: df
Out[62]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1  NaN  18.0   广州   30
2   cc  20.0  NaN   40
3  NaN   NaN  NaN   50

In [64]: df.fillna(0)
Out[64]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1    0  18.0   广州   30
2   cc  20.0    0   40
3    0   0.0    0   50

如果经过一个字典调用fillna，就能够实现对不一样的列填充不一样的值：

In [61]: df.fillna({'name':'dd','age':22,'area':'深圳'})
Out[61]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1   dd  18.0   广州   30
2   cc  20.0   深圳   40
3   dd  22.0   深圳   50

fillna默认会返回新对象，但也能够对现有对象进行就地修改：

In [65]: df.fillna(0,inplace=True)

In [66]: df
Out[66]:
  name   age area  avg
0   aa  18.0   北京   20
1    0  18.0   广州   30
2   cc  20.0    0   40
3    0   0.0    0   50

数据去重

数据中也有可能出现多行数据重复的状况，DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型的对象，表示各行是不是重复的行，它每次都会对比前面出现的行，若是出现与前面出现的行同样的行，那么这一行就是重复行：

In [68]: data
Out[68]:
    k1  k2
0  one   1
1  two   1
2  one   2
3  two   3
4  one   3
5  two   4
6  two   4 # 这一行与前一行重复，因为这一行在第5行后，因此会被判断为重复行

In [69]: data.duplicated()
Out[69]:
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False 
6     True 
dtype: bool

而drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False而且删除：

In [70]: data.drop_duplicates()
Out[70]:
    k1  k2
0  one   1
1  two   1
2  one   2
3  two   3
4  one   3
5  two   4

上面两个方法默认会判断所有列，若是只想根据一列进行重复值判断，能够传入包含列索引的列表：

In [75]: data
Out[75]:
    k1  k2  v1
0  one   1   0
1  two   1   1
2  one   2   2
3  two   3   3
4  one   3   4
5  two   4   5
6  two   4   6

In [76]: data.drop_duplicates(['k1'])
Out[76]:
    k1  k2  v1
0  one   1   0
1  two   1   1

duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值组合。传入keep='last'则保留最后一个：

In [51]: data.drop_duplicates(['k1', 'k2'], keep='last')
Out[51]: 
    k1  k2  v1
0  one   1   0
1  two   1   1
2  one   2   2
3  two   3   3
4  one   3   4
6  two   4   6

数据替换

有的时候需求是将数据框的某个值替换掉，pandas提供了replace方法，注意它与字符串的replace方法不同。
pandas的replace方法操做的对象是DataFrame的值。

In [83]: data
Out[83]:
   age name
0  -20   小明
1   20   老王
2   23   苹果

In [84]: data.replace(-20,0) # 将-20替换为0
Out[84]:
   age name
0    0   小明
1   20   老王
2   23   苹果

若是要让替换值有不一样的值，要传入一个列表

In [88]: data.replace(['小明','老王'],['猕猴桃','西瓜'])
Out[88]:
    age name
0  -20  猕猴桃
1   20   西瓜
2   23   苹果

替换多个值：

In [90]: data.replace(['小明','老王'],'苹果')
Out[90]:
   age name
0  -20   苹果
1   20   苹果
2   23   苹果

数据文本函数

假若有以下数据：

In [94]: data
Out[94]:
     position   avg              brief
0    Java开发    10     ['开发','工程师','高新']
1    数据分析师   13      ['分析师','大数据']
2    算法工程师   15        ['算法','数学']

需求是在avg的列的值加上字母k，去掉brief列的值的方括号和单引号。pandas中有不少种方法能够实现，下面介绍一种简单的方法。

+k需求：

In [98]: data.avg
Out[98]:
0    10
1    13
2    15
Name: avg, dtype: int64

In [99]: data.avg.astype('str')+'k'
Out[99]:
0    10k
1    13k
2    15k
Name: avg, dtype: object

In [100]: data['avg'] =  data.avg.astype('str')+'k'

In [101]: data
Out[101]:
  position  avg              brief
0   Java开发  10k  ['开发','工程师','高新']
1    数据分析师  13k      ['分析师','大数据']
2    算法工程师  15k        ['算法','数学']

去除方括号和去除单引号需求：

In [104]: data.brief
Out[104]:
0    ['开发','工程师','高新']
1        ['分析师','大数据']
2          ['算法','数学']
Name: brief, dtype: object

In [105]: data.brief.str[1:-1]
Out[105]:
0    '开发','工程师','高新'
1        '分析师','大数据'
2          '算法','数学'
Name: brief, dtype: object

In [106]: data.brief.str[1:-1].str.replace("'","")
Out[106]:
0    开发,工程师,高新
1      分析师,大数据
2        算法,数学
Name: brief, dtype: object