数据清洗与准备

数据清洗与准备

1、抽样：

import numpy as np
import pandas as pd

choices = pd.Series([5,7,-1,6,4])
draws = choices.sample(n=10, replace=True)
draws

　OUT：

0    5
1    7
3    6
2   -1
4    4
4    4
4    4
2   -1
3    6
2   -1
dtype: int64

2、分割：

x = 'a|b|c'
x.split('|')

['a', 'b', 'c']

3、取唯一值：

l1 = ['a','a', 'c','b',  'b', 'c','c']
pd.unique(l1)

array(['a', 'c', 'b'], dtype=object)

4、索引取值：

data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)), index=['one','two','three','four'], columns=['a','b','c','d'])
data
data.columns.get_indexer(['c','a', 'b' ])

　

	a	b	c	d
one	0	1	2	3
two	4	5	6	7
three	8	9	10	11
four	12	13	14	15

array([2, 0, 1])

data.iloc[1,data.columns.get_indexer(['c','a', 'b' ])] =88
data

　　

	a	b	c	d
one	0	1	2	3
two	88	88	88	7
three	8	9	10	11
four	12	13	14	15

value = data.iloc[:2,data.columns.get_indexer(['c','a', 'b' ])]
value

　　

	c	a	b
one	2	0	1
two	88	88	88

value2 = data.loc[['one','two'],['c','a', 'b' ]]
value2

　　

	c	a	b
one	2	0	1
two	88	88	88

5、筛选行与列

data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)), index=['one','two','three','four'], columns=['a','b','c','d'])
data

　　

	a	b	c	d
one	0	1	2	3
two	4	5	6	7
three	8	9	10	11
four	12	13	14	15

data > 5

　　

	a	b	c	d
one	False	False	False	False
two	False	False	True	True
three	True	True	True	True
four	True	True	True	True

data[data>5]

　　

	a	b	c	d
one	NaN	NaN	NaN	NaN
two	NaN	NaN	6.0	7.0
three	8.0	9.0	10.0	11.0
four	12.0	13.0	14.0	15.0

data[(data>5).any(1)]#轴1方向上，选出值大于5的行（至少有一个值大于5）

　　

	a	b	c	d
two	4	5	6	7
three	8	9	10	11
four	12	13	14	15

(data>5).any(0)  #轴0方向上，是否有值大于5的列

a True

b    True
c    True
d    True 

dtype: bool　

data.loc[:,(data>5).any(0)]#选出值大于5的列（至少有一个值大于5）

　　

	a	b	c	d
one	0	1	2	3
two	4	5	6	7
three	8	9	10	11
four	12	13	14	15