前言

運用pandas 庫對所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，復(fù)習(xí)一下相關(guān)的知識。

1 數(shù)據(jù)清洗

1.1 處理缺失數(shù)據(jù)

對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，分為缺失值（NAN）和非缺失值，對于缺失值的檢測，可以通過Python中pandas庫的Series類對象的isnull方法進(jìn)行檢測。

import pandas as pd
import numpy as np
string_data = pd.Series(['Benzema', 'Messi', np.nan, 'Ronaldo'])
string_data.isnull()

對于缺失值，除了np.nan來表示，還可以用None來表示缺失值

string_data = None

1.2 濾除掉缺失數(shù)據(jù)

1.2.1 對于Series

使用dropna方法將NAN的數(shù)據(jù)過濾掉。

from numpy import nan as NA
import pandas as pd
data = pd.Series([1,NA,4.5,NA,5])
data.dropna()

另一種方法是使用布爾值索引對NAN數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾：

data[data.notnull()]

1.2.2 對于DataFrame

dropna()方法對于DataFrame的數(shù)據(jù)來說，會將含有NAN數(shù)據(jù)的行全部扔掉。

data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA],
           [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
data
data.dropna()

如果只想刪除掉那些行中全部為NAN數(shù)據(jù)的DataFrame，通過設(shè)置dropna()方法中的參數(shù)how即可。

data.dropna(how = 'all')

如果操作對象變?yōu)榱?代碼如下：

data[4] = NA
data
data.dropna(axis=1, how = 'all')

如果想留下其中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，則可以設(shè)置thresh參數(shù)：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df.iloc[:4, 1] = NA
df.iloc[:2, 2] = NA
df
df.dropna(thresh = 2)

thresh = n,參數(shù)n相當(dāng)于保留至少含有n個非NA的行

1.3 填充缺失數(shù)據(jù)

fillna(n),n替換掉NA

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
df.fillna(0)

如果填充格式是字典，fillna({0:n1,1:n2}),將列0的NA填充為 n1,將列1的NA填充為 n2。

df.fillna({{1 : 0.2,2 : 0.3}})

直接填充df的NA值，直接改變df,不需要命名新的變量。

df.fillna(0, inplace = True)

2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

2.1 移除重復(fù)數(shù)據(jù)

data = pd.DataFrame({'k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'],
           'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
data.duplicated()

返回的是每一行的重復(fù)結(jié)果，不重復(fù)是False,重復(fù)是True。

如果要去除重復(fù)的行，代碼如下：

data.drop_duplicates()

如果操作對象為列，在duplicated方法中指定參數(shù)即可。

data['k3'] = range(7)
data.duplicated(['k1'])

返回的是 k1 列中重復(fù)的元素。

對于drop_duplicates()方法來說，去除掉的是重復(fù)數(shù)據(jù)的后者。比如說序號為0,1的數(shù)據(jù)重復(fù)，方法刪除掉index = 1的行。如果想要刪除前者，只需要指定參數(shù) last即可：

data.drop_duplicates(['k1'], keep = 'last')

2.2 與映射相結(jié)合

map函數(shù)的使用方法

list(map(lambda x : 2 * x , range(10)))

2.3 替換

使用的是replace 方法，replace有兩個參數(shù)，前者是被替換的數(shù)，后者是替換的數(shù)，參數(shù)格式可以是列表，也可以是字典

data = pd.Series([1., -999., 2., -999., -1000., 3.])
data.replace(-999.0, np.nan) #替換單個值
data.replace([-999.0, -1000.0], np.nan) #用一個值替換多個值
data.replace([-999.0, -1000.0],[np.nan, 0]) # 用不同值替換不同值
data.replace({-999.0 : 0, -1000.0 : np.nan}) # 格式為字典

2.4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)的修改版

rename方法可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)的修改版，而不必在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行修改。

data.rename(index=str.title, columns=str.upper)

還可以使用字典的格式,對index, columns 進(jìn)行改變。

data.rename(index = {'OHIO': 'INDIANA'}, columns = {'three': 'peekaboo'})

這樣的重命名并不對原數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，如果想要直接改變data, 如上，參數(shù)inplace = True即可。

data.rename(index = {'OHIO': 'INDIANA'}, columns = {'three': 'peekaboo'}, inplace = True)
data

這樣就改變了data。

2.5 計算指標(biāo)\啞變量

用于機器學(xué)習(xí)中，對定類數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，用于將df中的object對象轉(zhuǎn)化為One-hot編碼，消除了數(shù)字間的比較大小問題。

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
          'data1': range(6)})
pd.get_dummies(df['key']) # 分解了key 列，分開了三個屬性

如果想在分開的屬性前面加上前綴的話，設(shè)定prefix 參數(shù)即可實現(xiàn)該功能,可以將其與原始數(shù)據(jù)合并在一起。

dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix = 'key')
df_with_dummies = df['data1'].join(dummies)
df_with_dummies

到此這篇關(guān)于詳解Pandas 處理缺失值指令大全 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas 處理缺失值內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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