基于pandas进行数据预处理

时间：2022-10-30 00:18:34

很久没用pandas，有些有点忘了，转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文：https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634

引入包和加载数据

 import pandas as pd

 import numpy as np

 train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv')  # train set

 test_df  = pd.read_csv('../datas/test.csv')   # test  set

 combine  = [train_df, test_df]
 

清洗数据

  • 查看数据维度以及类型
  • 缺失值处理
  • 查看object数据统计信息
  • 数值属性离散化
  • 计算特征与target属性之间关系

查看数据维度以及类型

 #查看前五条数据

 print train_df.head(5)

 #查看每列数据类型以及nan情况

 print train_df.info()

 # 获得所有object属性

 print train_data.describe().columns

查看object数据统计信息

 #查看连续数值属性基本统计情况

 print train_df.describe()

 #查看object属性数据统计情况

 print train_df.describe(include=['O'])

 # 统计Title单列各个元素对应的个数

 print train_df['Title'].value_counts()

 # 属性列删除

 train_df = train_df.drop(['Name', 'PassengerId'], axis=0)

Ps.原文中axis的处理是不对的，Python中axis = 0是按列处理，axis = 1 是按行处理。

缺失值处理

 # 直接丢弃缺失数据列的行

 print df4.dropna(axis=1,subset=['col1'])  # 丢弃nan的行,subset指定查看哪几列

 print df4.dropna(axis=0)  # 丢弃nan的列

 # 采用其他值填充

 dataset['Cabin'] = dataset['Cabin'].fillna('U')

 dataset['Title'] = dataset['Title'].fillna(0)

 # 采用出现最频繁的值填充

 freq_port = train_df.Embarked.dropna().mode()[0]

 dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].fillna(freq_port)

 # 采用中位数或者平均数填充

 test_df['Fare'].fillna(test_df['Fare'].dropna().median(), inplace=True)

 test_df['Fare'].fillna(test_df['Fare'].dropna().mean(), inplace=True)

数值属性离散化，object属性数值化

 # 创造一个新列，FareBand，将连续属性Fare切分成四份

 train_df['FareBand'] = pd.qcut(train_df['Fare'], 4)

 # 查看切分后的属性与target属性Survive的关系

 train_df[['FareBand', 'Survived']].groupby(['FareBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='FareBand', ascending=True)

 # 建立object属性映射字典

 title_mapping = {"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Royalty":5, "Officer": 6}

 dataset['Title'] = dataset['Title'].map(title_mapping)


计算特征与target属性之间关系


    

  • object与连续target属性之间，可以groupby均值
    • 

  • object与离散target属性之间，先将target数值化，然后groupby均值，或者分别条形统计图
    • 

  • 连续属性需要先切割然后再进行groupby计算，或者pearson相关系数
    • 





 print train_df[['AgeBand', 'Survived']].groupby(['AgeBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='AgeBand', ascending=True)




总结pandas基本操作




 ”’

 创建df对象

 ””’

 s1 = pd.Series([1,2,3,np.nan,4,5])

 s2 = pd.Series([np.nan,1,2,3,4,5])

 print s1

 dates = pd.date_range(“20130101”,periods=6)

 print dates

 df = pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns=list(“ABCD”))

 # print df

 df2 = pd.DataFrame({“A”:1,

 ‘B’:pd.Timestamp(‘20130102’),

 ‘C’:pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype=’float32’),

 ‘D’:np.array([3]*4,dtype=np.int32),

 ‘E’:pd.Categorical([‘test’,’train’,’test’,’train’]),

 ‘F’:’foo’

 })

 # print df2.dtypes

 df3 = pd.DataFrame({'col1':s1,

                     'col2':s2

 })

 print df3

 '''

 2.查看df数据

 '''

 print df3.head(2) #查看头几条

 print df3.tail(3) #查看尾几条

 print df.index  #查看索引

 print df.info()  #查看非non数据条数

 print type(df.values)  #返回二元数组

 # print df3.values

 print df.describe()   #对每列数据进行初步的统计

 print df3

 print df3.sort_values(by=['col1'],axis=0,ascending=True) #按照哪几列排序

 '''

 3.选择数据

 '''

 ser_1 = df3['col1']

 print type(ser_1) #pandas.core.series.Series

 print df3[0:2] #前三行

 print df3.loc[df3.index[0]]  #通过index来访问

 print df3.loc[df3.index[0],['col2']]  #通过行index，和列名来唯一确定一个位置

 print df3.iloc[1] #通过位置来访问

 print df3.iloc[[1,2],1:2] #通过位置来访问

 print "==="

 print df3.loc[:,['col1','col2']].as_matrix()   # 返回nunpy二元数组

 print type(df3.loc[:,['col1','col2']].as_matrix())

 '''

 4.布尔索引，过滤数据

 '''

 print df3[df3.col1 >2]

 df4 = df3.copy()

 df4['col3']=pd.Series(['one','two','two','three','one','two'])

 print df4

 print df4[df4['col3'].isin(['one','two'])]

 df4.loc[:,'col3']="five"

 print df4

 '''

 5.缺失值处理，pandas将缺失值用nan代替

 '''

 print pd.isnull(df4)

 print df4.dropna(axis=0,subset=['col1'])  # 丢弃nan的行,subset指定查看哪几列

 print df4.dropna(axis=1)  # 丢弃nan的列


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