pandas高级操作

1.替换操作

• 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中

• 单值替换

  • 普通替换;替换所有符合要求的元素
  • 按照指定单值替换：to_replace={列标签：替换值} value=‘新值’

• 多值替换

  • 列表替换：to_replace=[],value=[]
  • 字典替换：(推荐) to_replace={ro_replace:value,to_replace:value}

  df=DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,6)))
  #根据值替换
  #to_replace:原值
  #value:新值
  df.replace(to_replace=2,value='Two')
  
  #用字典的方式将3替换为three
  df.replace(to_replace={3:'three'})
  
  #根据位置替换
  #将指定列的元素进行替换to_replace={列索引：被替换的值}
  #将第四列中62的值换成five
  df.replace(to_replace={4:62},value='five')
  

2.映射操作

注意:map是Series的方法，只能被Series调用

• 概念：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定(给一个元素值提供不同的表达方式)

#创建一个df，两列分别是姓名和薪资，然后给其名字起对应的英文名
dic={
    'name':['张三','李四','张三'],
    'salary':[15000,20000,15000]
}
df=DataFrame(data=dic)
df
#映射关系表
dic1={
    '张三':'tom',
    '李四':'jack'
}
df['e_name']=df['name'].map(dic)

• 当运算工具

  # 超过3000部分的钱缴纳50%的税，计算每个人的税后薪资
  dic={
      'name':['张三','李四','张三'],
      'salary':[15000,20000,15000]
  }
  def after_sal(s):
      if s>3000:
          s=s-(s-3000)*0.5
      return s
  #获取映射结果将结果添加到df中
  #map(自定义函数)
  #将salary这个Series中每一个元素作为参数传递给s，salary有几个元素，就调用几次
  df['after_sal']=df['salary'].map(after_sal)
  

补充：

• map
  • 是Series的运算工具
• apply:
  • 参数是一列或一行的数据，
  • 作用行或列的元素是DataFrame的运算工具
• applymap，作用到每个元素

3.排序实现的随机抽样

• take()

• np.random.permutation()

  df=DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(100,3)),columns=['A','B','C'])
  #随机生成乱序的随机序列
  np.random.permutation(10)
  #将原始数据打乱
  #行列都打乱，,take只支持隐式索引打乱
  df.take(np.random.permutation(3),axis=1).take(np.random.permutation(100),axis=0)
  

4.数据的分类处理

• groupby()函数

• groups属性查看分组情况

  df = DataFrame({
      'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],
      'price':[4,3,3,2.5,4,2],
      'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],
      'weight':[12,20,50,30,20,44]
  })
  
  #根据item分组，水果种类进行分析
  df.groupby(by='item') #<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000022A81B5E820>
  #查看分组详情
  df.groupby(by='item').groups
  

• 分组聚合

  #分组聚合
  #根据种类分组，取价格求均值
  df.groupby(by='item')['price'].mean()
  #根据颜色分组，求重量的均值，转为字典
  dic=df.groupby(by='color')['weight'].mean().to_dict()
  #将重量的均值在df中新增一列添加进去
  df['mean_w']=df['color'].map(dic)
  

5.高级数据聚合

• 使用groupby分组后,也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

• df.groupby('item')['price'].sum()<==>df.groupby('item')['price'].apply(sum)

• transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可

• transform和apply也可以传入一个lambda表达式

• agg(),分组后进行多种不同的聚合操作

  df = DataFrame({
      'item':['Apple','Banana','Orange','Banana','Orange','Apple'],
      'price':[4,3,3,2.5,4,2],
      'color':['red','yellow','yellow','green','green','green'],
      'weight':[12,20,50,30,20,44]
  })
  #求均值
  def my_mean(s):
      m_sum=0
      for i in s:
          m_sum+=i
      return m_sum/len(s)
  #自定义函数
  df.groupby(by='item')['price'].transform(my_mean)
  #返回经过映射的结果，直接可以映射
  df.groupby(by='item')['price'].transform(my_mean)
  #返回的不是进过映射的结果
  df.groupby(by='item')['price'].apply(my_mean)
  

6.透视表

• 概念

  • 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式,pivot_table

• 优点

  • 灵活性高，可以随意定制分析计算要求
  • 脉络清晰易于理解数据
  • 操作性强，报表神器

• 重要参数

  • index:分类汇总的条件
    • 每一个pivot_table必须拥有一个index
  • values:需要对计算的数据进行筛选
  • columns：设置列层次字段
    • 对values字段再进行分类
  • aggfunc：设置对数据聚合时进行的函数操作
    • 当我们未设置aggfunc时，他默认aggfunc='mean’计算均值

  df=pd.read_csv('./data/透视表-篮球赛.csv',encoding='utf8')
  #index:分类
  #values:筛选数据筛选
  #aggfunc:运算方式
  #分类条件，在index中，列索引,筛选列值索引,筛选之后进行求和
  df.pivot_table(index=['主客场','胜负'],values=['得分','篮板','助攻'],aggfunc='sum')
  #columns：进行二次分类
  #fill_value:无数据填0
  # 根据主客场再分对手进行求和
  df.pivot_table(index='主客场',values='得分',columns='对手',aggfunc='sum',fill_value=0)
  

7.交叉表

• 是一种用于计算分组的特殊透视图，对数据进行汇总
• pd.crosstab(index,columns)
  • index:分组数据，交叉表的行索引
  • columns:交叉表的列索引

df = DataFrame({
    'sex':['man','man','women','women','man','women','man','women','women'],
    'age':[15,23,25,17,35,57,24,31,22],
    'smoke':[True,False,False,True,True,False,False,True,False],
     'height':[168,179,181,166,173,178,188,190,160]
})
#求出各个性别抽烟的人数
#根据smoke,sex，进行汇总，smoke为列，sex为行，默认计数
pd.crosstab(df.smoke,df.sex)