小编给大家分享一下pandas中数据清洗,排序,索引设置,数据选取的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
Pandas数据格式
Series
DataFrame：每个column就是一个Series
基础属性shape,index,columns,values，dtypes，describe(),head(),tail()
统计属性Series： count(),value_counts()，前者是统计总数，后者统计各自value的总数
df.isnull() df的空值为True
df.notnull() df的非空值为True
修改列名
df.rename(columns = {'key':'key2'},inplace=True)更改数据格式astype()
isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组 value_counts #返回一个Series，其索引为唯一值，值为频率，按计数降序排列
数据清洗
丢弃值drop()
df.drop(labels, axis=1)# 按列（axis=1），丢弃指定label的列,默认按行。。。
丢弃缺失值dropna()
# 默认axi=0（行）；1（列），how=‘any' df.dropna()#每行只要有空值，就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃 df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留
缺失值填充fillna()
df.fillna(0)
df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN值替换replace()
# 将df的A列中 -999 全部替换成空值
df['A'].replace(-999, np.nan)
#-999和1000 均替换成空值
obj.replace([-999,1000], np.nan)
# -999替换成空值，1000替换成0
obj.replace([-999,1000], [np.nan, 0])
# 同上，写法不同，更清晰
obj.replace({-999:np.nan, 1000:0})重复值处理duplicated()，unique()，drop_duplictad()
df.duplicated()#两行每列完全一样才算重复，后面重复的为True，第一个和不重复的为false，返回true
#和false组成的Series类型
df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复
df['A'].unique()# 返回唯一值的数组（类型为array）
df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行
df.drop_duplicates(['k1','k2'], take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行排序
索引排序
# 默认axis=0，按行索引对行进行排序；ascending=True，升序排序 df.sort_index() # 按列名对列进行排序，ascending=False 降序 df.sort_index(axis=1, ascending=False)
值排序
# 按值对Series进行排序，使用order()，默认空值会置于尾部 s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan]) s.order() df.sort_values(by=['a','b'])#按列进行排序
排名
a=Series([7,-5,7,4,2,0,4]) a.rank()#默认method='average'，升序排名（ascending=True），按行（axis=0） #average 值相等时，取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名
索引设置
reindex()
更新index或者columns，
默认：更新index，返回一个新的DataFrame
# 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e']) # fill_valuse为原先不存在的索引补上默认值，不在是NaN df2 = df1.reindex(['a','b','c','d','e'], fill_value=0) # inplace=Ture，在DataFrame上修改数据，而不是返回一个新的DataFrame df1.reindex(['a','b','c','d','e'], inplace=Ture) # reindex不仅可以修改 索引(行)，也可以修改列 states = ["Texas","Utah","California"] df2 = df1.reindex( columns=states )
set_index()
将DataFrame中的列columns设置成索引index
打造层次化索引的方法
# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'], inplace = True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex'], inplace = True)
reset_index()
将使用set_index()打造的层次化逆向操作
既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引
df.reset_index()
数据选取
[]
只能对行进 行（row/index） 切片，前闭后开df[0:3]，df[:4]，df[4:]
where 布尔查找
df[df["A"]>7]
isin
# 返回布尔值 s.isin([1,2,3]) df['A'].isin([1,2,3]) df.loc[df['A'].isin([5.8,5.1])]选取列A中值为5.8，5.1的所有行组成dataframe
query
多个where整合切片，&：于，|：或
df.query(" A>5.0 & (B>3.5 | C<1.0) ") loc ：根据名称Label切片
# df.loc[A,B] A是行范围，B是列范围 df.loc[1:4,['petal_length','petal_width']] # 需求1：创建一个新的变量 test # 如果sepal_length > 3 test = 1 否则 test = 0 df.loc[df['sepal_length'] > 6, 'test'] = 1 df.loc[df['sepal_length'] <=6, 'test'] = 0 # 需求2：创建一个新变量test2 # 1.petal_length>2 and petal_width>0.3 = 1 # 2.sepeal_length>6 and sepal_width>3 = 2 3.其他 = 0 df['test2'] = 0 df.loc[(df['petal_length']>2)&(df['petal_width']>0.3), 'test2'] = 1 df.loc[(df['sepal_length']>6)&(df['sepal_width']>3), 'test2'] = 2
iloc：切位置
df.iloc[1:4,:]
ix：混切
名称和位置混切，但效率低，少用
df1.ix[0:3,['sepal_length','petal_width']]
map与lambda
alist = [1,2,3,4] map(lambda s : s+1, alist)#map就是将自定义函数应用于Series每个元素 df['sepal_length'].map(lambda s:s*2+1)[0:3]
apply和applymap
apply和applymap是对dataframe的操作，前者操作一行或者一列，后者操作每个元素 These are techniques to apply function to element, column or dataframe. Map: It iterates over each element of a series. df[‘column1'].map(lambda x: 10+x), this will add 10 to each element of column1. df[‘column2'].map(lambda x: ‘AV'+x), this will concatenate “AV“ at the beginning of each element of column2 (column format is string). Apply: As the name suggests, applies a function along any axis of the DataFrame. df[[‘column1','column2']].apply(sum), it will returns the sum of all the values of column1 and column2. df0[['data1']].apply(lambda s:s+1) ApplyMap: 对dataframe的每一个元素施加一个函数 func = lambda x: x+2 df.applymap(func), dataframe每个元素加2 (所有列必须数字类型)
contains
# 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE)
# 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次
df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')]
# 下面两句效果一致
df[df['商品名称'].str.contains("四件套")]
df[df['商品名称'].str.contains(r".*四件套.*")]以上是“pandas中数据清洗,排序,索引设置,数据选取的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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