学习时间：2019/10/25 周五晚上22点半开始。
学习目标：Page188-Page217，共30页，目标6天学完，每天5页，预期1029学完。
实际反馈：集中学习1.5小时，学习6页；集中学习1.7小时（100分钟），学习5页；
实际20191103学完，因本周工作耽误未进行学习，耗时5天，10小时，平均每页20分钟。
数据准备工作：加载、清理、转换以及重塑，通常会占用分析师80%的时间或更多！！！学会高效的数据清洗和准备，将绝对提升生产力！本章将讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其他分析数据转换的工具。下一章将关注用多种方法合并、重塑数据集。
7.1 处理缺失数据
缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美，但对于大多数用户可以保证功能正常。
对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。称其为哨兵值，可以方便地检测出来：
在pandas中，将缺失值表示为NA（R语言地惯用法），表示not available。NA数据可能是不存在地数据或虽然存在但没有观察到。（进行数据清洗时，为便于分析最好直接对缺失数据进行分析，以判断数据采集地问题或缺失胡数据可能导致的偏差。）
Python内置的None值在对象数据中也可以作为NA：
表7-1 一些关于缺失数据处理的函数
7.1.1 滤除缺失数据
过滤缺失数据，用dropna更为实用（也可通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法）
对于Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series：
等价于：
对于DataFrame对象， dropna默认丢弃任何含有缺失值的行：
1）传入 how = 'all' 将只丢弃全为NA的行：
2）传入 axis = 1，将丢弃含有NA的所有列，如果同时传入 how = 'all' 则会丢弃全为NA的列：
3）另一个滤除DataFrame行的问题涉及时间序列数据。假设需要留下一部分观测数据，可用 thresh=N 参数实现此目的（丢弃前N行含有NA的行，对于列如何处理？？？）：
7.1.2 填充缺失数据
如果不想滤除缺失数据，而是希望通过其他方式填补哪些缺失数据，则fillna方法是最主要的函数。通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为该常数：
通过一个字典调用fillna，可实现对不同列填充不同的值：
fillna默认会返回新对象，如果想对现有对象进行就地修改，则可以通过传入 inplace = True实现：
对reindex（书中为reindexing，是否有误？）有效的插值方法，同样适用于fillna：
Ps：还可以创新的用fillna实现许多别的功能，比如，传入Series的平均值或中位数：
注意：在使用NA之前，一定要先从numpy中导入nan命名为NA
表7-2 fillna的参考
7.2 数据转换
本章截至目前，均介绍的是数据的重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他的转换工作。
7.2.1 移除重复数据
DataFrame中出现重复行
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔类型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）：
DataFrame的drop_duplicates方法，则会返回一个DataFrame：
Ps：上述两个方法，默认会判断全部列，也可以制定部分列进行重复判断。
若只希望根据指定列进行过滤重复项的操作：
duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值的组合。传入keep='last'则保留最后一个：
7.2.2 利用函数或映射进行数据转换
对许多数据集，可能希望根据数组、Series或DataFrame列中的值来实现转换工作。如下数据：
若希望添加一列表示该肉类食物的动物类型，现有如下不同肉类到动物的映射：
Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。
先将数据中的大写转换为小写，可以使用Series的str.lower方法。
也可以传入一个能够完成全部这些工作的函数：
7.2.3 替换值
利用fillna方法填充缺失数据，可以看成是值替换的一种特殊情况。
map可用于修改对象的数据子集，而replace提供了一种实现值替换功能更简单、更灵活的方式。
对于Series：
-999可能是一个表示缺失数据的标记值。需要将其替换为pandas能够理解的NA值，则可用replace来产生一个新的Series（除非传入inplace=True进行就地修改，否则生产将新的Series）：
如果希望一次性替换多个值，可传入一个由待替换值组成的列表以及一个替换值：
如要让每个值有不同的替换值，可传入一个替换值列表：
Ps：传入的参数也可以是字典：
注意：data.replace方法与data.str.replace不同，后者做的是字符串的元素级替换。
7.2.4 重命名轴索引 - DataFrame
跟Series中的值一样，DataFrame轴标签也可以通过函数或映射进行转换，从而得到一个新的不同标签的对象。轴也也可以被就地修改，而无需新键一个数据结构。看例子：
跟Series一样，轴索引也有一个map方法：
将其赋值给index，就可以对DataFrame进行就地修改：
Ps：特别说明，rename可以结合字典型对象实现对部分轴标签的更新：
rename可以实现赋值DataFrame并对其索引和列标签进行赋值。如果希望就地修改某个数据库，传入inplace=True即可：
7.2.5 离散化和面元划分
为便于分析，连续数据常被离散化或拆分为“面元”（bin）。
假设有一组人员数据，希望将他们划分为不同的年龄组：
1）将这些数据划分为“18-25”、“26-35”、“36-60”及“60以上”几个面元。可以使用pandas的cut函数实现：
pandas返回的是一个特殊的Categories对象，结果展示了pandas.cut划分的面元。可将其看做一组表示面元名称的字符串。它的底层含有一个表示不同分类名称的类型数组，以及一个codes属性中的年龄数据的标签：
pd.value_counts(cats)是pandas.cut结果的面元计数。
2）跟“区间”的数学符合一样，圆括号表示开端，而方括号则表示闭端（包括）。哪边是闭端可以通过right=False进行修改：
可以通过传递一个列表或数组到lables，设置自己的面元名称：
3）如果向cut传入的是面元的数量而不是确切的面元边界，则它会根据数据的最小值和最大值计算等长面元。
如，下面的例子，将一些均匀分布的数据分成四组：
Ps：其中percision = 2，用于限定小数只取两位
4）qcut是一个非常类似于cut的函数，可以根据样本分位数对数据进行面元划分。
Ps：于cut类似，也可传递自定义的分位数（0到1之间的数值，包含端点）：
本章稍后讲解聚合和分组运算时会再次用到cut和qcut，因为这两个离散化函数对分为和分组分析非常重要。
7.2.6 检测和过滤异常值
过滤或变换异常值（outlier）在很大程度上就是运用数组运算。
看一个含有正态分布数据的DataFrame：
1）假设你想要找出某列中绝对值大小超过3的值：
2）要选出全部含有“超过3或-3的值”的行，可在布尔型DataFrame中使用any方法：
Ps：关于any函数，参考布尔型数组方法：https://www.cnblogs.com/ElonJiang/p/11624310.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.any.html
3）对值进行设置
下面的代码可将值限制在区间-3到3以内：
根据数值的值是正还是负，np.sign(data)可以生成1和-1：
Ps：sign()是Python的Numpy中的取数字符号（数字前的正负号）的函数
7.2.7 排列和随机采样
利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series或DataFrame的列的排列工作（permuting，随机重排序）。通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组：
然后可以在基于iloc的索引操作或take函数中使用该数组：
如果不想要替换的方式选取随机子集，可在Series和DataFrame上使用sample方法：
要通过替换的方式产生样本（允许重复选择），可传递replace=True到sample：
7.2.8 计算指标/哑变量
一种常用于统计建模或机器学习的转换方式：将分类变量（ategorical variable）转换薇“哑变量”或“指标矩阵”。
如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）.
pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能。使用如下例子：
Ps：get_dumpmies方法，实现的是：对指定列中的所有不同值（去重后）在每一行中进行检索计数，有值则为‘1’，无值则为‘0’。故，派生得到的新DataFrame，其行数同原始DataFrame，其列数则有指定的列中不同值个数决定。
若想给指标DataFrame的列加上一个前缀，以便能够跟其他数据进行合并。则可使用get_dummies的prefix参数实现：
Ps：这块的df_with_dunmy操作，未搞明白？？？
电影数据处理例子，暂无数据，暂不学习
统计应用的一个实用秘诀：结合get_dummies和诸如cut之类的离散化函数：
Ps：本例中使用np.random.seed，是为了使例子具有确定性。
np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性。可以使多次生成的随机数相同：
1.如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同；
2.如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
在机器学习和深度学习中，如果要保证部分参数（比如W权重参数）的随机初始化值相同，可以采用这种方式来实现。