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面对一堆数据,你要怎么做——python数据合并、重塑和清理

off999 2024-09-16 00:49 47 浏览 0 评论

数据的清理、转换、合并和重塑是数据分析与挖掘的基础工作,而且常常消耗了分析人员大部分的时间,本文将介绍pandas的核心函数如何帮助分析人员进行数据规整工作。

一、数据的重排

1、合并数据集

多个数据集的合并是我们经常遇到的数据规整工作,例如各种类型商品在不同渠道的销售数据需要按照渠道进行汇总,各子公司每个月的财务数据需要按照月份进行汇总,这里边主要用到以下4个函数:

函数参数说明
pandas.merge()Left, right, how ,on, left_on, right_on, sort, suffixes, copy可根据一个或多个键将DataFrame连接起来
pandas.concat()objs, axis, join, join_axes, keys, levels, names, verify_integrity, ignore_index沿着一个轴将多个对象堆叠到一起
obj1.combile_first(obj2)obj将重复数据编结在一起,用一个对象的值边界另一个对象对缺失值。
np.where()如np.where(pd.innull(a),b,a)If-else逻辑的矢量化形式

下面以官方文档的几个例子简单介绍一下:

示例1:pandas.merge()

示例2:pandas.concat()

2、重塑和轴向旋转

我们常常需要把时间序列的数据按照类别、区域等维度进行重塑,从长格式转变为宽格式,这里边主要涉及3个函数:

函数参数说明
obj.stack()level, dropna, 默认值为level=-1, dropna=True,从最内层开始旋转,过滤缺失值将DataFrame数据的列选装为行,返回Series
obj.unstackLevel, fill_value, 默认值为level=-1, fill_value=None,从最内层开始旋转,不填充缺失值将层次化索引的Series旋转为列,返回DataFrame
pandas.pivot_tableObj, values, index, columns, aggfunc创建层次化索引,并重塑。相当于先set_index,再unstack

示例如下:

示例3:Obj.stack()

示例4:Obj.unstack()

示例5:Pandas.pivot_table()

二、数据的过滤和清理

对数据进行合并或重塑后,就需要对数据的内容进行处理,例如去重、替换或者元素级的转换和计算。

函数参数说明
obj.duplicated()Keep,默认为first,即判定第一次出现对行为true判断是否重复,返回一个布尔型Series
obj.drop_duplicated()keep='first', inplace=False返回一个移除了重复行的DataFrame
obj.map()
接受一个函数或字典型对象,进行元素级转换
obj.replace()Obj.replace(a,b)替换

示例6:map()

三、字符串操作

最后,单独介绍一下Python的字符串和文本处理函数,Python进行字符串操作极其简洁。常用字符串的方法如下所示:

方法说明
count子串在字符串中出现对次数
endswith、startswith字符串以某个后缀(前缀结尾),则返回true
Join将字符串用作连接其它字符串序列的分隔符
index如果在字符串中找到子串,则返回第一个发现的子串第一个字符所在对位置。否则引发valueError
find如果在字符串中找到子串,则返回第一个发现的子串第一个字符所在对位置。否则返回-1
rfind如果在字符串中找到子串,则返回最后一个发现对子串第一个字符所在对位置。否则返回-1
strip、rstrip、istrip去除空白字符或换行符
Split通过指定的分隔符将字符串拆分为一串子串
lower、upper分别将字母转换大小写
Ijust、rjust用空格(或其它字符)填充字符串的空白侧以返回符合最低宽度的字符串。

另外,还有Python的正则表达式功能也是文本处理的利器,主要使用内置对re模块,可以进行模式匹配(compile)、替换(replace)和拆分(split),常用的函数包括findall,match,search等。正则表达式其实可以自成一章,内容较多,此处不再详细介绍。

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