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数据分析03 /基于pandas的数据清洗、级联、合并
1. 处理丢失的数据
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两种丢失的数据：
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种类
None：None是对象类型，type(None)：NoneType
np.nan(NaN)：是浮点型，type(np.nan)：float
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两种丢失数据的区别:
object类型比float在进行运算耗时
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测试两种耗时时间：
import numpy as np %timeit np.arange(1000,dtype=object).sum() # 结果: 63.4 µs ± 1.02 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) %timeit np.arange(1000,dtype=float).sum() # 结果： 6.45 µs ± 84.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
2. pandas处理空值操作
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pandas中的None和NAN
df = DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(8,6))) df.iloc[2,3] = np.nan df.iloc[5,5] = None # 在内部会强转成浮点型 df.iloc[5,3] = np.nan df.iloc[7,2] = np.nan df0 1 2 3 4 5 0 0 81 60.0 92.0 99 1.0 1 62 67 98.0 41.0 43 80.0 2 82 77 6.0 NaN 42 64.0 3 63 30 63.0 22.0 99 24.0 4 97 60 68.0 85.0 24 35.0 5 44 59 50.0 NaN 29 NaN 6 65 0 4.0 74.0 35 83.0 7 17 78 NaN 33.0 61 6.0 -
对空值对应的行数据进行删除
# 实现:Series、DataFrame都可以用isnull() df.isnull() # 判断哪些元素为空值0 1 2 3 4 5 0 False False False False False False 1 False False False False False False 2 False False False True False False 3 False False False False False False 4 False False False False False False 5 False False False True False True 6 False False False False False False 7 False False True False False False 1.清洗有空值的行
# 查看哪些行存在空值数据 df.isnull().all(axis=1) # 一般结合notnull()使用 # 结果： # 0 False # 1 False # 2 False # 3 False # 4 False # 5 False # 6 False # 7 False # dtype: bool df.isnull().any(axis=1) # 结果： # 0 False # 1 False # 2 True # 3 False # 4 False # 5 True # 6 False # 7 True # dtype: bool df.notnull().all(axis=1) # 结果： # 0 True # 1 True # 2 False # 3 True # 4 True # 5 False # 6 True # 7 False # dtype: bool # 清洗有空值的行 df.loc[df.notnull().all(axis=1)] # isnull() --> any:true表示其对应的行中存在空值 # notnull() --> all:False表示其对应的行中存在空值0 1 2 3 4 5 0 45 98 41.0 65.0 90 50.0 1 65 87 99.0 34.0 97 71.0 3 35 19 38.0 54.0 91 24.0 4 62 86 62.0 54.0 87 38.0 6 60 99 15.0 32.0 54 16.0 2.直接使用dropna函数过滤空值对应的行数据
# drop系列：行用axis=0，列用axis=1 df.dropna(axis=0)0 1 2 3 4 5 0 45 98 41.0 65.0 90 50.0 1 65 87 99.0 34.0 97 71.0 3 35 19 38.0 54.0 91 24.0 4 62 86 62.0 54.0 87 38.0 6 60 99 15.0 32.0 54 16.0 -
将空值进行填充
# 任意填充 df.fillna(value=666) # 将空值都填充成value值 # 推荐使用空值近邻的值进行填充 df.fillna(method='ffill',axis=1) # axis轴向，method=ffill（向前）,bfill(向后填充） # 如果发现还是有空值 df.fillna(method='bfill',axis=1).fillna(method='ffill',axis=1)0 1 2 3 4 5 0 0.0 81.0 60.0 92.0 99.0 1.0 1 62.0 67.0 98.0 41.0 43.0 80.0 2 82.0 77.0 6.0 6.0 42.0 64.0 3 63.0 30.0 63.0 22.0 99.0 24.0 4 97.0 60.0 68.0 85.0 24.0 35.0 5 44.0 59.0 50.0 50.0 29.0 29.0 6 65.0 0.0 4.0 74.0 35.0 83.0 7 17.0 78.0 78.0 33.0 61.0 6.0
3. 数据清洗案例
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需求：
- 数据说明：
- 数据是1个冷库的温度数据，1-7对应7个温度采集设备，1分钟采集一次。
- 数据处理目标：
- 用1-4对应的4个必须设备，通过建立冷库的温度场关系模型，预估出5-7对应的数据。
- 最后每个冷库中仅需放置4个设备，取代放置7个设备。
- f(1-4) --> y(5-7)
- 数据处理过程：
- 1、原始数据中有丢帧现象，需要做预处理；
- 2、matplotlib 绘图；
- 3、建立逻辑回归模型。
- 无标准答案，按个人理解操作即可，请把自己的操作过程以文字形式简单描述一下，谢谢配合。
- 测试数据为testData.xlsx
- 数据说明：
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代码实现：
time none 1 2 3 4 none1 5 6 7 2019/1/27 17:00 -24.8 -18.2 -20.8 -18.8 NULL NULL NULL 2019/1/27 17:01 -23.5 -18.8 -20.5 -19.8 -15.2 -14.5 -16 2019/1/27 17:02 -23.2 -19.2 NULL NULL -13 NULL -14 2019/1/27 17:03 -22.8 -19.2 -20 -20.5 NULL -12.2 -9.8 2019/1/27 17:04 -23.2 -18.5 -20 -18.8 -10.2 -10.8 -8.8 # 预处理，将excel数据读取出来，将空列none、none1删除 df = pd.read_excel('./data/testData.xlsx') df.drop(labels=['none','none1'],axis=1,inplace=True) df # 删除空值所在的行，如果删除的代价较大，选择填充 df.dropna(axis=0) # 填充 new_df = df.fillna(axis=0,method='ffill').fillna(axis=0,method='bfill') # 检车空值填充的情况 new_df.isnull().any(axis=0) # 结果： # time False # 1 False # 2 False # 3 False # 4 False # 5 False # 6 False # 7 False # dtype: bool
4. 处理重复的数据
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准备数据：
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(10,8))) df.iloc[1] = [1,1,1,1,1,1,1,1] df.iloc[3] = [1,1,1,1,1,1,1,1] df.iloc[5] = [1,1,1,1,1,1,1,1] df.iloc[7] = [1,1,1,1,1,1,1,1] df0 1 2 3 4 5 6 7 0 85 27 59 81 14 65 86 17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 65 2 69 44 99 12 75 37 3 1 1 1 1 1 1 1 1 4 47 63 62 9 77 36 15 90 5 1 1 1 1 1 1 1 1 6 7 38 2 5 93 86 4 92 7 1 1 1 1 1 1 1 1 8 22 12 45 93 29 42 96 59 9 11 10 49 60 45 58 23 53 -
填充重复的数据
df.drop_duplicates(keep='last') # keep = 'first' 表示第一行保留 # keep = 'last' 表示最后一行保留 # keep = 'False' 表示全部都进行填充0 1 2 3 4 5 6 7 0 85 27 59 81 14 65 86 17 2 65 2 69 44 99 12 75 37 4 47 63 62 9 77 36 15 90 6 7 38 2 5 93 86 4 92 7 1 1 1 1 1 1 1 1 8 22 12 45 93 29 42 96 59 9 11 10 49 60 45 58 23 53
5. 处理异常的数据
需求：自定义一个1000行3列（A，B，C）取值范围为0-1的数据源，然后将C列中的值大于其两倍标准差的异常值进行清洗
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实现：
# 一个1000行3列（A，B，C）取值范围为0-1的数据源 df = DataFrame(data=np.random.random(size=(1000,3)),columns=['A','B','C']) df.head()A B C 0 0.483195 0.786152 0.169980 1 0.000227 0.593595 0.378660 2 0.859977 0.190864 0.885891 3 0.790337 0.898124 0.244129 4 0.212919 0.687666 0.827701 # 计算两倍标准差 std_twice = df['C'].std() * 2 #判定异常值的条件 df.loc[~(df['C'] > std_twice)]
6. 级联
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pd.concat：pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似
参数说明： objs axis=0 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联 ignore_index=False -
匹配级联
df1 = DataFrame({'employee':['Bobs','Linda','Bill'], 'group':['Accounting','Product','Marketing'], 'hire_date':[1998,2017,2018]}) pd.concat((df1,df1),axis=0)employee group hire_date 0 Bobs Accounting 1998 1 Linda Product 2017 2 Bill Marketing 2018 0 Bobs Accounting 1998 1 Linda Product 2017 2 Bill Marketing 2018 -
不匹配级联
- 不匹配指的是级联的维度的索引不一致。纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不一致
- 有2种连接方式：
- 外连接：补NaN（默认模式）
- 内连接：只连接匹配的项
df2 = df1.copy() df2.columns = ['employee','groupps','hire_date'] """ employee groupps hire_date 0 Bobs Accounting 1998 1 Linda Product 2017 2 Bill Marketing 2018 """ pd.concat((df1,df2),axis=0)employee group groupps hire_date 0 Bobs Accounting NaN 1998 1 Linda Product NaN 2017 2 Bill Marketing NaN 2018 0 Bobs NaN Accounting 1998 1 Linda NaN Product 2017 2 Bill NaN Marketing 2018 -
join
inner:只对可以匹配的项进行级联
outer:可以级联所有的项
pd.concat((df1,df2),axis=0,join='inner')employee hire_date 0 Bobs 1998 1 Linda 2017 2 Bill 2018 0 Bobs 1998 1 Linda 2017 2 Bill 2018 -
append函数的使用
append只可以进行纵向的级联
df1.append(df2)
7. 合并操作
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合并概述：
- merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同列来进行合并
- 使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并。
- 注意每一列元素的顺序不要求一致
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一对一合并
df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'], 'group':['Accounting','Engineering','Engineering'], }) df2 = DataFrame({'employee':['Lisa','Bob','Jake'], 'hire_date':[2004,2008,2012], }) pd.merge(df1,df2,on='employee')df表格如下：
employee group hire_date 0 Lisa Accounting 2004 1 Jake Engineering 2016 df2表格如下：
group supervisor 0 Accounting Carly 1 Engineering Guido 2 Engineering Steve 合并表格如下：
employee group hire_date 0 Bob Accounting 2008 1 Jake Engineering 2012 2 Lisa Engineering 2004 -
多对多合并
df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'], 'group':['Accounting','Engineering','Engineering']}) df5 = DataFrame({'group':['Engineering','Engineering','HR'], 'supervisor':['Carly','Guido','Steve'] }) pd.merge(df1,df5,how='outer')df1表格如下：
employee group 0 Bob Accounting 1 Jake Engineering 2 Lisa Engineering df5表格如下：
group supervisor 0 Engineering Carly 1 Engineering Guido 2 HR Steve 合并表格如下：
employee group supervisor 0 Bob Accounting NaN 1 Jake Engineering Carly 2 Jake Engineering Guido 3 Lisa Engineering Carly 4 Lisa Engineering Guido 5 NaN HR Steve -
key的规范化
1.当列冲突时，即有多个列名称相同时，需要使用on=来指定哪一个列作为key，配合suffixes指定冲突列名
df1 = DataFrame({'employee':['Jack',"Summer","Steve"], 'group':['Accounting','Finance','Marketing']}) df2 = DataFrame({'employee':['Jack','Bob',"Jake"], 'hire_date':[2003,2009,2012], 'group':['Accounting','sell','ceo']}) pd.merge(df1,df2,on='group')df1表格如下：
employee group 0 Jack Accounting 1 Summer Finance 2 Steve Marketing df2表格如下：
employee group hire_date 0 Jack Accounting 2003 1 Bob sell 2009 2 Jake ceo 2012 合并表格如下：
employee_x group employee_y hire_date 0 Jack Accounting Jack 2003 2.当两张表没有可进行连接的列时，可使用left_on和right_on手动指定merge中左右两边的哪一列列作为连接的列
df1 = DataFrame({'employee':['Bobs','Linda','Bill'], 'group':['Accounting','Product','Marketing'], 'hire_date':[1998,2017,2018]}) df5 = DataFrame({'name':['Lisa','Bobs','Bill'], 'hire_dates':[1998,2016,2007]}) pd.merge(df1,df5,left_on='employee',right_on='name',how='outer')df1表格如下：
employee group hire_date 0 Bobs Accounting 1998 1 Linda Product 2017 2 Bill Marketing 2018 df5表格如下：
hire_dates name 0 1998 Lisa 1 2016 Bobs 2 2007 Bill 合并表格如下：
employee group hire_date hire_dates name 0 Bobs Accounting 1998.0 2016.0 Bobs 1 Linda Product 2017.0 NaN NaN 2 Bill Marketing 2018.0 2007.0 Bill 3 NaN NaN NaN 1998.0 Lisa