盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

数据预览

对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。​​info()​​方法用来查看数据集信息，​​describe()​​方法将返回描述性统计信息，这两个函数大家应该都很熟悉了。

describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。

​​head()​​方法和​​tail()​​ 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用​​sample()​​方法。

df.sample(3)

输出：

如果要检查数据中各列的数据类型，可以使用​​.dtypes​​；如果想要值查看所有的列名，可以使用​​.columns​​。

df.columns

输出：

Index(['日期', '销量'], dtype='object')

前面介绍的函数主要是读取数据集的数据信息，想要获得数据集的大小（长宽），可以使用​​.shape​​方法。

df.shape

输出：

(5, 2)

另外，​​len()​​可以查看某列的行数，​​count()​​则可以查看该列值的有效个数，不包含无效值（Nan）。

缺失值与重复值

Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用​​isnull()​​方法。此外，​​isnull().any()​​会判断哪些”列”存在缺失值，​​isnull().sum()​​用于将列中为空的个数统计出来。

df.isnull().any()

输出：

日期    False
销量    True
dtype: bool

发现“销量”这列存在缺失值后，处理办法要么删除​​dropna()​​ ，要么填充​​fillna()​​。

df.fillna(50)

输出：

Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用​​duplicated()​​方法。如果想要直接删除重复值，可以使用​​drop_duplicates()​​ 方法。此处较为常见，不再过多演示。

数值数据操作

我们在处理数据的时候，会遇到批量替换的情况，​​replace()​​是很好的解决方法。它既支持替换全部或者某一行，也支持替换指定的某个或指定的多个数值（用字典的形式），还可以使用正则表达式替换。

df["编号"].replace(r'BA.$', value='NEW', regex=True, inplace = True)

输出：

在Pandas模块中， 调⽤​​rank()​​⽅法可以实现数据排名。

df["排名"] = df.rank(method="dense").astype("int")

输出：

​​rank()​​⽅法中的method参数，它有5个常⽤选项，可以帮助我们实现不同情况下的排名。

​​clip()​​方法，用于对超过或者低于某些数的数值进行截断^[1]，来保证数值在一定范围。比如每月的迟到天数一定是在0-31天之间。

df["迟到天数"] = df["迟到天数"].clip(0,31)

唯一值，​​unique()​​是以数组形式返回列的所有唯一值，而​​nunique()​​返回的是唯一值的个数。

df["gender"].unique()
df["gender"].nunique()

输出：

在数值数据操作中，​​apply()​​函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；​​applymap()​​函数的功能是将自定义函数作用于DataFrame的所有元素。他们通常也与匿名函数lambda一起使用。

df["数量"].apply(lambda x: x+1)

输出：

文本数据操作

之前我们曾经介绍过​​经常被人忽视的：Pandas 文本型数据处理​​。在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作^[2]。

举例：

df.insert(2, "姓名", 
          df["姓"].str.cat(df["名"], sep=""))

输出：

df["手机号码"] = df["手机号码"].str.slice_replace(3,7,"*"*4)

输出：

df["地址"].str.extract("([\u4e00-\u9fa5]+)")  

输出：

行/列操作

数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用​​reset_index()​​重置索引。

df.reset_index(drop=True)

输出：

​​rename()​​重命名用于更改行列的标签，即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中，比较常用。

df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True)

输出：

行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。

df.T

输出：

删除行列，可以使用​​drop()​​。

df.drop(columns=["mark"])

输出：

数据分析师在进行数据处理时经常会遇到长宽表互转的情况，这也是一道常见的数据分析面试题。

​​melt()​​方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。

df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩")

输出：

​​pivot()​​方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。

df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩')

输出：

​​pivot()​​其实就是用 ​​set_index()​​创建层次化索引，再用​​unstack()​​重塑

df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 

数据分组与数据透视表更是一个常见的需求，​​groupby()​​方法可以用于数据分组。

df.groupby("科目").mean()

由于​​pivot_table()​​数据透视表的参数比较多，就不再使用案例来演示了，具体用法可参考下图。

数据筛选

如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法：

有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有：

除此以外，还有很多方法/函数可以用于“数据筛选”。

如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用​​contains()​​这个方法。

例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。

df[df["户籍地址"].str.contains("黑龙江")]

​​query()​​查询方法也可以用来筛选数据，比如查询“语文”成绩大于“数学”成绩的行记录。

df.query("语文 > 英语")

输出：

​​select_dtypes()​​方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例，我们仅选择具有数据类型'int64'的列。

df.select_dtypes("int64")

输出：

​​isin()​​接受一个列表，判断该列中元素是否在列表中。

name_list = ["张三", "李四"]
df[df["姓名"].isin(name_list)]

输出：

数值数据统计运算

在对数值型的数据进行统计运算时，除了有算术运算、比较预算还有各种常见的汇总统计运行函数，具体如下表所示。

举例：

df["语文"].max()

输出：

155

最后，再说一个比较常用的统计运算函数——累加​​cumsum()​​。

df["累计销量"] = df["销量"].cumsum()

输出：

注：​​cumprod()​​方法是指连乘，用于与连加一样，但使用频率较少。

今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似​​describe()​​这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。

参考资料

[1]小小明-Pandas的clip和replace正则替换: https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/105985763

[2]经常被人忽视的：Pandas文本型数据处理: https://mp.weixin.qq.com/s/Tdcb6jlyCc7XlQWZlvEd_w

[3]深入浅出Pandas: 利用Python进行数据处理与分析