本文包括以下几部分

• • 数据筛选

  • 数据统计

  • 空值/NaN处理

  • 字符类型处理

  • 时间序列类型处理

数据筛选

按照筛选方式的不同，可以将数据筛选分为以下两种：

• 通过表达式/布尔值筛选数据
• 使用where方法筛选数据

两者的区别在于前者返回满足条件的数据，后者将不满足条件的以NaN值填充。

#测试数据data = pd.read_excel('test.xlsx',index_col=0)

使用表达式/布尔值筛选，即直接在“下标”中写出过滤条件，返回满足条件的数据。

#查看性别为女的数据data[data['性别'] == '女']

使用where()方法筛选数据，通过DataFrame.where(表达式) 可以筛选出满足条件的数据，同时不满足表达式的数据将以“NaN”值填充并一起返回。

data.where(data['年龄']>17)

数据统计

pandas提供一些函数实现对Series/DataFrame数据常见的数学或统计计算。

普通统计函数：

count() #统计非空值mean() #平均值median() #中位数min() #最小值max() #最大值std() #标准差var() #方差cov() #协方差矩阵corr() # 连续变量的相关系数describe() #统计汇总

分组/交叉统计：

groupby() # 和SQL分组指令一样。pivot_table(    values=None,    index=None,    columns=None,    aggfunc='mean',    fill_value=None,    margins=False,    dropna=True,    margins_name='All',    observed=False,)

#样例数据2np.random.seed(20220518) #随机种子data1 = pd.DataFrame(np.random.normal(2,3,(100,5)),                    columns=['a','b','c','d','e'])data1.head()

# 列b的平均值data1['b'].mean() round(data1['b'].mean(),3) # 保留3位小数data1['b'].median()data1['b'].max()

使用describe()方法完成快速统计

data1.describe()

以上是针对数值类型做统计计算，当对非数据类型运行describe()时，将统计以下内容：

count() #非空数据unique()#去掉重复值的数量top()   # 出现频率最多的值frep()  #top值的数量

data['性别'].describe()

count     6
unique    2
top       男
freq      4
Name: 性别, dtype: object

空值/缺失值处理

本节介绍DataFrame处理缺失值的四个重要函数：

• isnull()     -判断空值/NaN值
• notnull()  -判断非空值/NaN
• dropna() -删除空值/NaN
• fillna()     -填充空值/NaN

#样例数据2data2 = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],                    [3, 4, np.nan, 1],                    [np.nan, np.nan, np.nan, 5],                    [np.nan, 3, np.nan, 4]],                   columns=list('ABCD'))data2

#判断为空值data2.isnull()

#判断非空值data2.notnull()

#删除空值 --默认按行 axis=0 或 axis='index'data2.dropna()

当指定axis=0/axis='index'时（默认），凡是一行包含缺失值，则整行删除。因此上面返回空。

当指定axis=1/axis='columns'时,凡是此列中包含空值，则整列删除。如下

#删除空值-- 按列 axis=1 或 axis='columns'data2.dropna(axis=1)

#填充空值--指定值100填充全部空值data2.fillna(value=100)

#填充空值--指定列和对应列填充值fill_values = {'A': 8, 'B': 9, 'C': 99, 'D': 66}data2.fillna(value=fill_values)

#填充空值--指定填充方式method 默认None#向后填充 method='bfill' data2.fillna(method='bfill')data2.fillna(method='bfill',axis=1)#向前填充 method='ffill'data2.fillna(method='ffill')

字符类型处理

Pandas提供一些类似python的字符处理函数，来高效的处理字符串。

这些函数可以非常方便的操作字符串类型的Series对象(DataFrame的一列就是一个Series）。

区别于Pytho操作字符串的函数/方法，Pandas中用来处理字符类型的Series通常以str开头。方法名字和Python内置字符串处理函数大多数一样。

此外，特别介绍一下在机器学习特征工程中常用的两个特殊方法get_dummies()-哑变量生成 和 to_nuumeric()-数值类型修复。

常见字符处理函数：

#大小写转换str.lower()str.upper()#空白处理str.strip()str.lstrip()str.rstrip()#拆分str.split()#切片str.slice()#替换str.replace()#拼接str.cat()  #按照索引位置拼接 str.join() #指定连接符拼接#判断包含子字符串str.contain()str.startswith()str.endswith()str.match()str.findall() #提取符合指定正则模式的片段#子字符串提取str.extract()str.extractall()

#样例数据3data3 = pd.DataFrame({'a':['甲','乙',np.nan,'丁'],                      'b':['A','B','C','D']})data3

cat()会按照索引进行拼接，遇到NaN会自动跳过。

指定连接符和NaN值填充

其余常见自符处理函数和Python自带的函数大多类似，因此例子省略。

get_dummies()

常常使用get_dummies()来处理某一列具有固定分隔符的字符串，使其生成哑变量。该方法在机器学习特征工程中十分常用。

 to_nuumeric()

使用Pandas导入外部文件时，当一列原本为数据类型的数据，某一单元格混入非数值的字符串时，将导致本来应为数据类型的值被转为Object类型。

如以下一个文件，C7单元格错入一个字符‘-’。

pandas读取文件并查看信息如下：

月薪这一列的数据类型变成了Object类型。

使用to_numeric() ，参数errors='coerce' 即可将其转为数据类型，并将不合法的异常值置为NaN。

变为NaN后就可以根据NaN值处理方法来处理了。十分好用～

日期与时间序列处理

这部分介绍时间日期类型定义及pandas日期时间序列的常见处理方法。

日期时间生成基础

• 定义生成

     使用 datetime 包。

• 解析生成

     1.dateutil包的parser

     2.pandas的to_datetime()

• pands时间序列生成

     1. date_range()

     2.period_range()

import datetime as dtprint(dt.time(12,34,56))print(dt.datetime(2022,12,1,12,32,56))

12:34:56
2022-12-01 12:32:56

from dateutil import parserparser.parse('24th of May,2022')

datetime.datetime(2022, 5, 24, 0, 0)

import pandas as pdpd.to_datetime('24th of May,2022')

Timestamp('2022-05-24 00:00:00')

时间序列生成

date_range()

pd.date_range(    start=None,    end=None,    periods=None,    freq=None)

period_range()

pd.period_range(start=None,                end=None,                 periods=None,                 freq=None,                 name=None)

时间序列索引

Pandas中时间类型可以作为索引，生成方法为Pandas的DatetimeIndex().

DateIndex = pd.DatetimeIndex(['2021-2-1','2021-3-1','2022-4-1','2022-5-1'])data5 = pd.Series([1,2,3,4],index=DateIndex)data5

2021-02-01    1
2021-03-01    2
2022-04-01    3
2022-05-01    4

dtype: int64

时间类型索引和普通索引一样使用。

data5['2022-02-01']

此外，pandas支持时间序列索引筛选，比如只看2022年的，索引会自动过滤掉其他年份的索引值。

data5['2022']

日期时间索引处理函数：

• pct_change() -计算当前值与前一个值的变化率。

• rolling() -对数据范围应用函数。

• between_time() - 选取指定时间段的数据。

• resample - 指定时间序列的频率采样。