Python结构化数据分析工具Pandas之基本 *** 作

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

单纯的学习pandas的 *** 作方法是无意义的，学习pandas *** 作的目的在于进行数据处理和数据分析，因此从数据处理中学习pandas的 *** 作才是最正确的打开方式，从而达到边学习边实践的目的！
pandas的基本 *** 作主要分为如下几块内容：

• 数据清洗
• 数据合并
• 数据重塑
• 数据转换

1. 数据清洗 1.1 前言

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

数据清洗的目的在于提高数据质量，将脏数据清洗干净，使原数据具有完整性、唯一性、权威性、合法性、一致性等特点。

脏数据在这里指的是对数据分析没有实际意义、格式非法、不在指定范围内的数据。

1.2 空值和缺失值的处理

空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。

一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示。

Pandas中提供了一些用于检查或处理空值和缺失值的函数或方法。

• 使用isnull()和notnull()函数可以判断数据集中是否存在空值和缺失值。
• 对于缺失数据可以使用dropna()和fillna()方法对缺失值进行删除和填充

isnull()函数的语法格式如下：

pandas.isnull(obj)

• 上述函数中只有一个参数obj，表示检查空值的对象。
• isnull()函数会返回一个布尔类型的值，如果返回的结果为True，则说明有空值或缺失值，否则为False。（NaN或None映射到True值，其它内容映射到False）

notnull() 与isnull()函数的功能是一样的，都可以判断数据中是否存在空值或缺失值，不同之处在于，前者发现数据中有空值或缺失值时返回False，后者返回的是True。

series_obj = Series([1, None, NaN])

# 检查是否不为空值或缺失值
pd.notnull(series_obj)

0	True
1	False
2	False

dropna()方法的作用是删除含有空值或缺失值的行或列。

dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

• axis：确定过滤行或列。
• how：确定过滤的标准。
• thresh：表示有效数据量的最小要求。若传入了2，则是要求该行或该列至少有两个非NaN值时将其保留

删除空值或缺失值前后的效果如下图所示：

图 1

填充缺失值和空值的方式有很多种，比如人工填写、热卡填充等，Pandas中的fillna()方法可以实现填充空值或缺失值。

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,limit=None, downcast=None, **kwargs)

• value：用于填充的数值。
• method：表示填充方式，默认值为None。
• limit： 可以连续填充的最大数量，默认None。

method参数不能与value参数同时使用。

有一张表格里存在缺失值，如果使用常量66.0来替换缺失值，那么填充前后的效果如下图所示。

图 2

通过fillna()方法填充常量的示例如下：

# 使用66.0替换缺失值
df_obj.fillna('66.0')

如果希望A列缺失的数据使用数字“4.0”进行填充，B列缺失的数据使用数字“5.0”来填充，那么填充前后的效果如下图所示。

图 3

通过fillna()方法对指定列进行填充的示例如下：

# 指定列填充数据
df_obj.fillna({'A': 4.0, 'B': 5.0})

如果希望A~D列中按从前往后的顺序填充缺失的数据，那么填充前后的效果如下图所示。

图 4

通过fillna()方法采用前向填充的方式替换空值或缺失值，示例如下：

# 使用前向填充的方式替换空值或缺失值
df.fillna(method='ffill')

1.3 重复值的处理

当数据中出现了重复值，在大多数情况下需要进行删除。

图 5

Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值，分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。

• duplicated()方法用于标记是否有重复值。
• drop_duplicates()方法用于删除重复值。
• 它们的判断标准是一样的，即只要两条数据中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。

duplicated()方法的语法格式如下：

duplicated(subset=None, keep='first')

• subset：用于识别重复的列标签或列标签序列，默认识别所有的列标签。
• keep：删除重复项并保留第一次出现的项，取值可以为first、last或False。

duplicated()方法用于标记Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值。

对于duplicated()方法，这里有如下两点要进行强调：

• 只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值。
• duplicated()方法支持从前向后(first)和从后向前(last)两种重复值查找模式，默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说，就是将后出现的相同条目判断为重复值。

drop_duplicates()方法的语法格式如下：

drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

上述方法中，inplace参数接收一个布尔类型的值，表示是否替换原来的数据，默认为False。

1.4 异常值的处理

异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离它所属样本的其余观测值，这些数值是不合理的或错误的。

图 6

要想确认一组数据中是否有异常值，则常用的检测方法有3σ原则（拉依达准则）和箱形图。

• 3σ原则是基于正态分布的数据检测，而箱形图没有什么严格的要求，可以检测任意一组数据，

思考：

什么是3σ原则？

答：

3σ原则，又称为拉依达原则，它是指假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差都是粗大误差，在此误差的范围内的数据应予以剔除。

在正态分布概率公式中，σ表示标准差，μ表示平均数，f(x)表示正态分数函数，具体如下：

图 7

正态分布函数如下图所示。

图 8

根据正态分布函数图可知，3σ原则在各个区间所占的概率如下所示：

• 数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.682。
• 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.954。
• 数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.997。

数值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。所以，凡是误差超过这个区间的就属于异常值，应予以剔除。

箱形图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图。在箱形图中，异常值通常被定义为小于QL – 1.5QR或大于QU + 1.5IQR的值。

• QL称为下四分位数，表示全部观察中四分之一的数据取值比它小；
• QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；
• IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。

离散点表示的是异常值，上界表示除异常值以外数据中最大值；下界表示除异常值以外数据中最小值。

图 9

为了能够从箱形图中查看异常值，Pandas中提供了一个boxplot()方法，专门用来绘制箱形图。

图 10

从输出的箱形图中可以看出，D列的数据中有一个离散点，说明箱形图成功检测出了异常值。

检测出异常值后，通常会采用如下四种方式处理这些异常值：

• 直接将含有异常值的记录删除。
• 用具体的值来进行替换，可用前后两个观测值的平均值修正该异常值。
• 不处理，直接在具有异常值的数据集上进行统计分析。
• 视为缺失值，利用缺失值的处理方法修正该异常值。

如果希望对异常值进行修改，则可以使用replace()方法进行替换，该方法不仅可以对单个数据进行替换，也可以多个数据执行批量替换 *** 作。

replace（to_replace = None，value = None，inplace = False，limit = None，regex = False，method ='pad' ）

to_replace：表示查找被替换值的方式。
value：用来替换任何匹配to_replace的值，默认值None。

1.5 更改数据类型

在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。

创建Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来，并且通过dtypes属性进行查看。

df = pd.DataFrame({'A':['5', '6', '7'], 'B':['3', '2', '1']})
# 查看数据的类型
df.dtypes
#   A     object
#   B     object
#   dtype: object

还可以在创建Pandas对象时明确地指定数据的类型，即在使用构造方法中的dtype参数指定数据的类型。

df = pd.DataFrame({'A': ['5', '6', '7'],
  		           'B': ['3', '2', '1']},dtype='int')
df.dtypes
#    A    int32
#	 B    int32
#  	dtype: object

通过astype()方法可以强制转换数据的类型。

astype（dtype，copy = True，errors ='raise'，** kwargs ）

dtype：表示数据的类型。
errors：错误采取的处理方式，可以取值为raise或ignore。其中，raise表示允许引发异常，ignore表示抑制异常，默认为raise。

astype()方法存在着一些局限性，只要待转换的数据中存在非数字以外的字符，在使用astype()方法进行类型转换时就会出现错误，而to_numeric()函数的出现正好解决了这个问题。

to_numeric()函数可以将传入的参数转换为数值类型。

pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)

• arg：表示要转换的数据，可以是list、tuple、Series。
• errors：表示错误采取的处理方式。

2. 数据合并 2.1 轴向堆叠数据

concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并。

concat(objs,axis=0,join=‘outer’,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None, ...)

• axis：表示连接的轴向，可以为0或1，默认为0。
• join：表示连接的方式，inner表示内连接，outer表示外连接，默认使用外连接。
• ignore_index：如果设置为True，清除现有索引并重置索引值。
• names：结果分层索引中的层级的名称。

根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。

图 11

在堆叠数据时，默认采用的是外连接（join参数设为outer）的方式进行合并，当然也可以通过join=inner设置为内连接的方式。

图 12

当使用concat()函数合并时，若是将axis参数的值设为1，且join参数的值设为outer，代表着使用横向堆叠与外连接的方式进行合并。

图 13

当使用concat()函数合并时，若是将axis参数的值设为0，且join参数的值设为inner，则代表着使用纵向堆叠与内连接的方式进行合并。

图 14

2.2 主键合并数据

主键合并类似于关系型数据库的连接方式，它是指根据一个或多个键将不同的DatFrame对象连接起来，大多数是将两个DatFrame对象中重叠的列作为合并的键。

Pandas中提供了用于主键合并的merge()函数。

pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None,
right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

• left：参与合并的左侧DataFrame对象。
• right：参与合并的右侧DataFrame对象。
• how：表示连接方式，默认为inner。

how参数可以取下列值：

• left：使用左侧的DataFrame的键，类似SQL的左外连接。
• right：使用右侧的DataFrame的键，类似SQL的右外连接。
• outer：使用两个DataFrame所有的键，类似SQL的全连接。
• inner：使用两个DataFrame键的交集，类似SQL的内连接。

在使用merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。

图 15

除此之外，merge()函数还支持对含有多个重叠列的DataFrame对象进行合并。

图 16

使用外连接的方式将left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。

图 17

左连接是以左表为基准进行连接，所以left表中的数据会全部显示，right表中只会显示与重叠数据行索引值相同的数据，合并后表中缺失的数据会使用NaN进行填充。

图 18

右连接与左连接的规则正好相反，右连接是以右表为基准，右表中的数据全部显示，而左表中显示与重叠数据行索引值相同的数据，合并后缺失的数据使用NaN填充合并。

图 19

假设两张表中的行索引与列索引均没有重叠的部分，但依旧可以使用merge函数来合并，只需要将参数left_index与right_index的值设置为True即可。

图 20

2.3 根据行索引合并数据

join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象。

join（other，on = None，how ='left'，lsuffix =''，rsuffix =''，sort = False ）

• on：名称，用于连接列名。
• how：可以从{‘‘left’’ ,‘‘right’’, ‘‘outer’’,‘‘inner’’}中任选一个，默认使用左连接的方式。
• sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为False。

2.4 合并重叠数据

当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过combine_first()方法为缺失数据填充。

combine_first(other)

• 上述方法中只有一个参数other，该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象。

假设现在有left表与right表，其中left表中存在3个缺失的数据，而right表中的数据是完整的，并且right表与left表有相同的索引名，此时我们可以使用right表中的数据来填充left表的缺失数据，得到一个新的result表

图 21

3. 数据重塑 3.1 重塑层次化索引

Pandas中重塑层次化索引的 *** 作主要是stack()方法和unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。

stack()方法可以将数据的列索引转换为行索引。

DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)

• level：表示 *** 作内层索引。若设为0，表示 *** 作外层索引，默认为-1。
• dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置为False则相反。

现在有一个DataFrame类对象df，如果希望将它重塑为一个具有两层索引结构的对象result，也就是说将列索引转换成内层行索引，则重塑前后的效果如下图所示。

图 22

unstack()方法可以将数据的行索引转换为列索引。

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)

• level：默认为-1，表示 *** 作内层索引，0表示 *** 作外层索引。
• fill_value：若产生了缺失值，则可以设置这个参数用来替换NaN。

3.2 轴向旋转

某件商品的价格在非活动期间为50元，而在活动期间商品的价格为30元，这就造成同一件商品在不同时间对应不同的价格。

图 23

同一款商品的在活动前后的价格无法很直观地看出来。

我们可以将商品的名称作为列索引，出售日期作为行索引，价格作为表格中的数据，此时每一行展示了同一日期不同手机品牌的价格。

图 24

通过表格可以直观地看出活动前后的价格浮动

在Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个DataFrame对象。

pivot(index=None, columns=None, values=None)

• index：用于创建新DataFrame对象的行索引。
• columns：用于创建新DataFrame对象的列索引。
• values：用于填充新DataFrame对象中的值。

4. 数据转换 4.1 重命名轴索引

Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。

rename（mapper = None，index = Nonecolumns = None，axis = None，copy = True，inplace = False，level = None）

• index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。
• inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。

例如，将df对象的每个列索引名称重命名为a、b、c。

图 25

​

4.2 离散化连续数据

例如，将df对象的每个列索引名称重命名为a、b、c。

图 26

有时候我们会碰到这样的需求，例如，将有关年龄的数据进行离散化（分桶）或拆分为“面元”，直白来说，就是将年龄分成几个区间。

图 27

Pandas 的 cut ()函数能够实现离散化 *** 作。

pandas.cut（x，bins，right = True，labels = None，retbins = False，precision = 3，include_lowest = False，duplicates ='raise' ）

• x：表示要分箱的数组，必须是一维的。
• bins：接收int和序列类型的数据。
• right：是否包含右端点，决定区间的开闭，默认为True。

cut()函数会返回一个Categorical对象，我们可以将其看作一组表示面元名称的字符串，它包含了分组的数量以及不同分类的名称。

Categories对象中的区间范围跟数学符号中的“区间”一样，都是用圆括号表示开区间，用方括号则表示闭区间。

如果希望设置左闭右开区间，则可以在调用cut()函数时传入right=False进行修改。

​

pd.cut(ages, bins=bins, right=False)

4.3 哑变量处理类别型数据

哑变量又称虚拟变量、名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个变量的不同类别。使用哑变量处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变量矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示。

假设变量“职业”的取值分别为司机、学生、导游、工人、教师共5种选项，如果使用哑变量表示，则可以用下图表示。

图 28

在Pandas中，可以使用get_dummies()函数对类别特征进行哑变量处理，

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False,columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

• data：表示哑变量处理的数据。
• prefix：表示列名的前缀，默认为None。
• prefix_sep：用于附加前缀作为分隔符使用，默认为“_”。

5. 小结

• 本章进一步介绍了Pandas的数据预处理，包括数据清洗、数据合并、数据重塑和数据转换，并结合预处理部分地区信息的案例，讲解了如何利用Pandas预处理数据。
• 数据预处理是数据分析中必不可少的环节，希望大家要多加练习，并能够在实际场景中选择合理的方式对数据进行预处理 *** 作。