Pandas高级处理

• 缺失值处理
• 数据离散化
• 合并
• 交叉表与透视表
• 分组与聚合
• 综合案例

1. 高级处理-缺失值处理

1.1 如何进行缺失值处理

两种思路：

1. 删除含有缺失值的样本
2. 替换/插补

如何处理nan

• 判断数据中是否存在NaN
  • pd.isnull(df)
  • pd.notnull(df)

2. 删除含有缺失值的样本
   • df.dropna(inplace=False, axis='rows') 不会修改原数据，需要接受返回值
   • 替换/插补
   • df.fillna(value, inplace=False)
     • values ： 替换成的值
     • inplace ：True 会修改原数据 False 不会修改原数据，生成新的对象

不是缺失值nan，有默认标记的

• 替换 ？-> np.nan
  • df.replace(to_replace="?", value=np.nan)
    • to_replace：替换前的值
    • value：替换后的值
• 处理np.nan缺失值的步骤

# 读取数据
path = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data"
name = ["Sample code number", "Clump Thickness", "Uniformity of Cell Size", "Uniformity of Cell Shape", "Marginal Adhesion", "Single Epithelial Cell Size", "Bare Nuclei", "Bland Chromatin", "Normal Nucleoli", "Mitoses", "Class"]

data = pd.read_csv(path, names=name)

2. 高级处理-数据离散化

下边更合理

one-hot编码&哑变量

2.1 什么是数据的离散化

原始的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184

2.2 为什么要离散化

2.3 如何实现数据的离散化

• 对数据进行分组
  • 自动分组sr=pd.qcut(data, bins)
    - 自定义分组sr=pd.cut(data， bins)
    - 对数据进行分组将数据分组一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数
    • series.value_counts() :统计分组次数
• 将分组好的结果转换成one-hot编码
  • pd.get_dummies(data, prefix=None)
    • data: array-like, Series, or DataFrame
    • prefix: 分组名字

# 1）准备数据
data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184']) 

3. 高级处理-合并

• numpy
  • np.concatnate((a, b), axis=)
  • 水平拼接
    • np.hstack()
  • 竖直拼接
    • np.vstack()

• 按方向拼接

  • pd.concat([data1, data2], axis=1)
    • 按照行或列进行合并，axis=0为列索引，axis=1为行索引

• 按索引拼接

  • pd.merge实现合并

• pd.merge(left, right, how="inner", on=[索引])
  

4. 高级处理-交叉表与透视表

• 找到、探索两个变量之间的关系

4.1 交叉表与透视表什么作用

4.2 使用crosstab(交叉表)实现

• pd.crosstab(value1, value2)

4.3 pivot_table

5. 高级处理-分组与聚合

5.1 什么是分组与聚合

5.2 分组与聚合API

• DataFrame.groupby(key, as_index=False)
  • key：分组的列数据，可以多个
• 案例：不同颜色的不同笔的价格数据

col =pd.DataFrame({'color': ['white','red','green','red','green'], 'object': ['pen','pencil','pencil','ashtray','pen'],'price1':[5.56,4.20,1.30,0.56,2.75],'price2':[4.75,4.12,1.60,0.75,3.15]})

6. 综合案例

出处：https://www.cnblogs.com/Slience-me/p/15173034.html