python数据分析基础3_数据整理

数据规整化:合并、重塑、转换
-纵向连接表
-横向连接表
-对数据分组和汇总
-数据重塑
-变量转换

首先载入需要使用的包
in

# -*- coding:utf-8 -*-from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdimport sysdefault_encoding = 'utf-8'if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:    reload(sys)    sys.setdefaultencoding(default_encoding)

out

1.纵向连接表
注意通过pandas.concat()函数实现
in

trans_apr9 = pd.read_csv('trans_apr9.csv')trans_apr9trans_apr10 = pd.read_csv('trans_apr10.csv')trans_apr10

out

默认的是在axis=0上工作，可以传入axis=1:
in

combine = pd.concat([trans_apr9,trans_apr10],axis=0)combine

out

移除重复数据
.dorp_duplicates方法返回一个移除了重复行的DataFrame,
.drop_duplicates方法默认保留第一个出现的值组合，传入take_last=True则保留最后一个：
in

combine.drop_duplicates(['trans_id',])

out

2.横向连接表
1.1数据库风格的DataFrame合并
数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行连接起来的。这种运算是关系型数据库的核心。pandas.merge()函数是对数据应用这些算法的主要切入点。
in

Order_fact = pd.read_csv('Order_fact.csv')Order_fact.head(2)customer = pd.read_excel('customer.xls')customer.head()

out

这是一种多对一的合并。
in

merge = pd.merge(Order_fact,customer)merge.head(3)

out

注意上面并没有指明要用哪个列进行连接。如果没有指定，pandas.merge()就会将重叠的列名当作键，不过，最好显示指定一下：
in

merge = pd.merge(Order_fact,customer,on='Customer_ID')merge.head(3)

out

如果两个对象的列名不一样，也可以分别进行指定:
in

merge = pd.merge(Order_fact,customer,left_on='Customer_ID',right_on='Customer_ID')merge.head(3)

out

默认情况下，pandas.merge()做的是inner连接，其他方式还有left,right以及outer。
in

table1 = pd.read_csv('table1.csv')table2 = pd.read_csv('table2.csv')table1table2left = pd.merge(table1,table2,how='left')left

out

3.对数据分组和汇总
in

merge = pd.merge(Order_fact,customer)merge.head(3)grouped = merge.groupby(merge['Gender'])grouped.mean()

out


4.数据重塑(reshape)
首先运行如下语句:
in

employee_phones = pd.read_csv('employee_phones.csv')employee_phones.head(5)

out

很多时候，关系型数据库中的数据经常都是如上那样存储的。我们更常用的是DataFrame，不同的item分别形成一列，data列中的时间值则用作索引。需要如下操作:
in

pivoted = employee_phones.pivot('Employee_ID','Phone_Type','Phone_Number')pivoted.head()

out

5.数据转换
5.1替换值
in

data = Series([1.,-999.,2.,-999.,-1000.,3.])data

out

0       1.01    -999.02       2.03    -999.04   -1000.05       3.0dtype: float64

使用.replace方法可以对数据中的值进行替换:
in

import numpy as npdata.replace(-999,np.nan)

out

0       1.01       NaN2       2.03       NaN4   -1000.05       3.0dtype: float64

替换多个值的情形:
in

data.replace([-999,-1000],[np.nan,0])data.replace({-999: np.nan, -1000: 0})

out

0    1.01    NaN2    2.03    NaN4    0.05    3.0dtype: float64

5.2离散化
in

age = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]

out
上面是一个年龄的序列，我们可能需要将之离散化，分为”18到25”、”25到35”、”35到60”以及”60以上”几个区段。需要使用pandas.cut()函数:
in

bins = [18,25,35,60,100]cats = pd.cut(ages,bins)cats

out

[(18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], (18, 25], ..., (25, 35], (60, 100], (35, 60], (35, 60], (25, 35]]Length: 12Categories (4, interval[int64]): [(18, 25] < (25, 35] < (35, 60] < (60, 100]]

cats对象有两个重要属性:
in

cats.labels

out

array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 3, 2, 2, 1], dtype=int8)

可以在离散化时设点每个区段的名字:
in

group_names = ['Young','YoungAdult','MiddleAged','Senior']pd.cut(ages,bins,labels=group_names)

out

[Young, Young, Young, YoungAdult, Young, ..., YoungAdult, Senior, MiddleAged, MiddleAged, YoungAdult]Length: 12Categories (4, object): [Young < YoungAdult < MiddleAged < Senior]

与cut()函数相似的qcut()函数，按照分位数进行划分:
in

data = np.random.randn(1000)  #正态分布cats = pd.qcut(data,4)  #按四分位数划分catspd.value_counts(cats)pd.qcut(data,[0, 0.1, 0.5, 0.9, 1.])

out

[(-1.353, -0.0173], (-3.418, -1.353], (-1.353, -0.0173], (-3.418, -1.353], (-0.0173, 1.245], ..., (-0.0173, 1.245], (-3.418, -1.353], (-1.353, -0.0173], (-1.353, -0.0173], (-1.353, -0.0173]]Length: 1000Categories (4, interval[float64]): [(-3.418, -1.353] < (-1.353, -0.0173] < (-0.0173, 1.245] < (1.245, 3.848]]

5.3计算指标/哑变量
统计建模或机器学习经常需要将分类变量转换为”哑变量矩阵”或”指标矩阵”,可以使用.get_dummies()方法
in

df = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})pd.get_dummies(df['key'])dfpd.mergedf.join(pd.get_dummies(df['key']))

out

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