pandas10例

大家好，我是丁小杰！

今天和大家分享自己总结的6个常用的Pandas数据处理代码，对于经常处理数据的coder最好熟练掌握。

选取有空值的行

在观察数据结构时，该方法可以快速定位存在缺失值的行。

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2],
                   'B': [0, 1, None],
                   'C': [0, None, 2]})
df[df.isnull().T.any()]

输出：

	 A	  B	  C           A	  B	  C
0	0	0.0	0.0         1	1	1.0	NaN
1	1	1.0	NaN   -->   2	2	NaN	2.0
2	2	NaN	2.0

快速替换列值

实际数据处理经常会根据一些限定条件来替换列中的值。

df = pd.DataFrame({'name':['Python', 'Java', 'C']})

# 第一种方式
df['name'].replace('Java', 'JavaScript', inplace=True)
# 第二种方式
df.loc[df['name'].str.contains('Java'), 'name'] = 'JavaScript'

输出：

     name                   name
0  Python          0      Python
1    Java    --->  1  JavaScript
2       C          2           C

对列进行分区

很多情况下，对于数值类型的数据，我们需要分区来计算每个区间数据出现的频率。这时用 pd.cut 就能很好的解决这一问题。

import random

age = random.sample(range(90), 20)
cut_res = pd.cut(age, bins=[0, 18, 35, 60, 90])
# cut_res type：<class 'pandas.core.arrays.categorical.Categorical'>
cut_res.value_counts()

输出：

(0, 18]     6
(18, 35]    1
(35, 60]    6
(60, 90]    7

将一列分为多列

在文本数据清洗时，一些列中存在分隔符(’’, ‘,’, ‘:’)分隔的值，我们只需将该列根据分隔符进行 split 即可。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'address': ['四川省 成都市',
                               '湖北省 武汉市',
                               '浙江省 杭州市']})
res = df['address'].str.split(' ', expand=True)  
res.columns = ['province', 'city']

输出：

  province	city
0	四川省	   成都市
1	湖北省	   武汉市
2	浙江省	   杭州市

expand参数选择是否扩展为 DataFrame，False 则返回 Series

中文筛选

同样在清洗过程中，往往会出现一些不需要的中文字段，这时直接用 str.contains 筛选即可。

df = pd.DataFrame({'mobile_phone':
                   ['15928765644',
                    '15567332235',
                    '暂无']})
df[~df['mobile_phone'].str.contains('[\u4e00-\u9fa5]')]

输出：

  mobile_phone         mobile_phone
0	15928765644        0	15928765644
1	15567332235   -->  1	15567332235
2	暂无

更改列的位置

有时我们需要调整列的位置，当数据列较少时，可以用下面的方式

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'],
                   'age': [10, 20, 30],
                   'gender': [0, 1, 0]})
df = df[['name', 'gender', 'age']]

输出：

 name	age	gender    name	gender	age
0	  A	 10	0        0	  A	0	      10
1	  B	 20	1   -->  1	  B	1	      20
2	  C	 30	0        2	  C	0	      30

如果列较多，那么，一个个列举出来会比较繁琐，推荐下面插入的方式。

col = df['gender']
df.drop('gender', axis=1, inplace=True)
df.insert(1, 'gender', col)

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