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DataFrame——資料清洗

阿雷邊學邊教python資料分析第3期——pandas與numpy

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1. #匯入pandas庫和numpy庫
2. import pandas as pd
3. import numpy as np

 

1.缺失值處理

python中用NaN(Not a Number)表示缺失資料

 

1. #示例資料
2. df = pd.read_csv("pokemon_data.csv",encoding="gbk")
3. #檢視資料前十行
4. df.head(10)

（1）判斷缺失值

 

1. df.isnull() #判斷資料表所有資料的缺失值

 

1. df["型別2"].isnull() #判斷資料表某一列的缺失值

 

1. #檢視型別2這一列的非缺失值和缺失值的數量分佈
2. df["型別2"].isnull().value_counts()

（2）刪除缺失值

 

1. df.dropna() #刪除掉含有缺失值的所有行

 

1. df.dropna(how="any") #刪除掉含有缺失值的所有行

df.dropna()等價於df.dropna(how="any")

 

1. df.dropna(how="all") #刪除滿足行內資料均為NaN這個條件的行

 

1. #建立一個4行3列的含有NaN的資料作為演示
2. df1 = pd.DataFrame([[1,5,np.nan],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])
3. df1

 

1. #how="all"能刪除掉均為NaN的行
2. df1.dropna(how="all")

 

1. #刪除滿足列內資料均為NaN這個條件的列，按列刪除
2. df1.dropna(how="all",axis=1)

（3）填充缺失值

 

1. # 示例資料
2. df1 = pd.DataFrame([[1,5,np.nan],[2,np.nan,np.nan],[2,3,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])

• 填充指定值

 

1. df1.fillna(value=0)

• 填充函式

 

1. #對第2列的缺失值，用該列的均值填充
2. df1[1].fillna(df1[1].mean())

• 向前填充

 

1. #對第2列的缺失值進行向前填充
2. df1[1].fillna(method="ffill")

• 向後填充

 

1. #對第2列的缺失值進行向後填充
2. df1[1].fillna(method="bfill")

 

2.清除空格

 

1. #建立含有空格的資料
2. dict1 = {"name":["小紅","小明","小張"],"age":[16,17,18],"city":["北京 ","杭州"," 上海 "]}
3. df2 = pd.DataFrame(dict1,columns=["name","age","city"])

 

1. #清除空格
2. df2["city"]=df2["city"].map(str.strip)

 

3.轉換資料格式

 

1. df2["age"]=df2["age"].astype("str") #轉換成字串格式
2. df2["age"]=df2["age"].astype("float") #轉換成浮點數格式
3. df2["age"]=df2["age"].astype("int") #轉換成整數格式

 

4.大小寫轉換

 

1. df2["city"]=df2["city"].str.lower() #轉換成全小寫
2. df2["city"]=df2["city"].str.upper() #轉換成全大寫
3. df2["city"]=df2["city"].str.title() #轉換成首字母大寫

 

5.更改列名

 

1. #通過rename函式修改部分列名或者所有列名，並預設返回一個新的資料框，若需要在原基礎上修改，新增引數inplace=True即可
2. df2.rename(columns={"name":"name2","age":"age2"})

 

1. #通過columns屬性修改列名，這種方式就需要輸入所有的列名了，並直接在原基礎上修改
2. df2.columns = ["n","a","c"]

 

6.更改索引與重置索引

（1）更改索引 
set_index()

 

1. df.set_index("型別1")

（2）重置索引 
reset_index()

 

1. df.reset_index()

 

7.重複值處理

 

1. #示例資料
2. df5 = pd.DataFrame({"c1":["apple"]*3 + ["banana"]*3,"c2":[1,1,2,3,3,2]})

（1）檢視是否有重複值

 

1. #適合小資料目測
2. df5.duplicated(subset=["c1","c2"],keep="first")

 

1. #當資料量比較大的時候，可以看看重複資料和非重複資料的計數分佈
2. df5_duplicated = df5.duplicated(subset=["c1","c2"],keep="first")
3. df5_duplicated.value_counts()

（2）保留重複值

 

1. df5[df5.duplicated(subset=["c1","c2"],keep="first")]

（3）刪除重複值

 

1. #預設保留第一個出現的重複值，刪除掉後面的重複值
2. df5.drop_duplicates(subset=["c1","c2"],keep="first")

 

1. #保留最後一個重複值，刪除掉前面的重複值
2. df5.drop_duplicates(subset=["c1","c2"],keep="last")

 

1. #如果希望直接在原基礎上修改，新增引數inplace=True
2. df5.drop_duplicates(subset=["c1","c2"],keep="last",inplace=True)

 

8.替換值

 

1. #示例資料
2. df6 = df.head(10)

 

1. #忽略警告
2. import warnings
3. warnings.filterwarnings("ignore")

（1）單一物件替換單個值 
df["colname"].replace("替換物件","替換值")

 

1. df6["型別1"] = df6["型別1"].replace("Grass","G")

（2）多物件替換單個值 
df["colname"].replace(["替換物件1","替換物件2",...],"替換值")

 

1. df6["型別1"] = df6["型別1"].replace(["G","Fire"],"gf")

（3）用不同的值替換不同的物件 
df["colname"].replace(["替換物件1","替換物件2",...],["替換值1","替換值2",...])

 

1. df6["型別1"] = df6["型別1"].replace(["gf","Water"],["good","W"])

（4）引數也可以是字典 
df["colname"].replace({"替換物件1":替換值1，"替換物件2":替換值2,...})

 

1. df6["型別1"] = df6["型別1"].replace({"good":"gg","W":"ww"})