利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

时间:2022-10-16 19:04:56

数据转换指的是对数据的过滤、清理以及其他的转换操作。

移除重复数据

DataFrame里经常会出现重复行,DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复,另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列,如果不想这样,传入列的集合作为参数可以指定按列判断,例如:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
duplicated()和drop_duplicates()方法默认保留第一个出现的值,传入take_last=True保留最后一个值:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

利用映射进行数据转换

利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
使用函数也能达到同样的效果:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

替换值

replace()方法用于替换:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
一次替换多个值:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
对不同的值进行不同的替换:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

DataFrame重命名轴索引

重命名列:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
重命名索引:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

将数据划分成不同的组:

利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

检测和过滤异常值

假设你有一组数据:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
找出绝对值大于2的值:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
找出绝对值大于2的行:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
将异常值设置为0:
利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换