Pandas实战秘籍：轻松驾驭重复值与异常值的处理艺术，让数据清洗更高效！

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1.导包

import numpy as np
import pandas as pd

2.删除重复行

def make_df(indexs,columns):
    data = [[str(j)+str(i) for j in columns] for i in indexs]
    df = pd.DataFrame(data=data,index=indexs,columns=columns)
    return df

使用 duplicated() 函数检测重复的行
- 返回元素为布尔类型的 Series 对象
- 每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为 True

df = make_df([1,2,3,4],list("ABCD"))
df

	A	B	C	D
1	A1	B1	C1	D1
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

# 让第一行和第二行值重复
df.loc[1] = df.loc[2]
df

	A	B	C	D
1	A2	B2	C2	D2
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

# 判断是否和前面的行重复(第二行和第一行的值重复)
df.duplicated()

1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

# 默认保留第一行
df.duplicated(keep="first")

1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

# 保留最后一行
df.duplicated(keep="last")

1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

# 标记所有的重复行，不保留任何一行
df.duplicated(keep=False)

1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

# 行的值不完全一样的情况
df.loc[1,"D"] = "DDD"
df

	A	B	C	D
1	A2	B2	C2	DDD
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

df.duplicated()

1    False
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

# subset：子集，指定列的值是否重复
df.duplicated(subset=["A","B","C"])

1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

使用 drop_duplicates() 函数删除重复的行

# 删除行的值完全一样的情况
df.drop_duplicates()

	A	B	C	D
1	A2	B2	C2	DDD
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

# 删除支持列的值相同的行
df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"])

	A	B	C	D
1	A2	B2	C2	DDD
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

# keep：指定保留的行
df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"],keep="last")

	A	B	C	D
2	A2	B2	C2	D2
3	A3	B3	C3	D3
4	A4	B4	C4	D4

3.映射

映射的含义：创建一个映射关系列表，把 values 元素和一个特定的标签或者字符串绑定。

包含三种操作：

replace()函数：替换元素
map()函数：新建一列，最重要
rename()函数：替换索引

（1）replace()函数：替换元素

使用replace()函数，对values进行替换操作

index = ["张三","张三丰","李白","杜甫"]
columns = ["Python","Java","H5","UI"]
data = np.random.randint(0,100,size=(4,4))

df = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
df

	Python	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# 替换元素
df.replace({25:50,17:100})

	Python	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	50	48
李白	35	86	34	32
杜甫	100	56	50	29

（2）map()函数：适合处理某一单独的列

map()函数中可以使用lambda函数

df2 = df.copy()
df2

	Python	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# map一般用在Series数据结构，不能用于DataFrame
df2["Python"].map({35:35,46:46,17:100})

张三      35
张三丰     46
李白      35
杜甫     100
Name: Python, dtype: int64

# 将Python的每个人的成绩乘以10
df2["Python"].map(lambda x:x*10)

张三     350
张三丰    460
李白     350
杜甫     170
Name: Python, dtype: int64

# 新增一列
df2["Pandas"] = df2["Python"].map(lambda x:x*10)
df2

	Python	Java	H5	UI	Pandas
张三	35	35	46	59	350
张三丰	46	96	25	48	460
李白	35	86	34	32	350
杜甫	17	56	50	29	170

# 新增一列：判断Java的成绩是否及格
df2["Java是否及格"] = df2["Java"].map(lambda n:"及格" if n>=60 else "不及格")
df2

	Python	Java	H5	UI	Pandas	Java是否及格
张三	35	35	46	59	350	不及格
张三丰	46	96	25	48	460	及格
李白	35	86	34	32	350	及格
杜甫	17	56	50	29	170	不及格

# 使用普通函数
# 新增一列：判断UI成绩
# <40 不及格
# 40<=n<50 及格
# >=50 优秀

def fn(n):
    if n < 40:
        return "不及格"
    elif n < 50:
        return "及格"
    return "优秀"

df2 ["UI等级"] = df2["UI"].map(fn)
df2

	Python	Java	H5	UI	Pandas	Java是否及格	UI等级
张三	35	35	46	59	350	不及格	优秀
张三丰	46	96	25	48	460	及格	及格
李白	35	86	34	32	350	及格	不及格
杜甫	17	56	50	29	170	不及格	不及格

（3）rename()函数：替换索引

df3 = df.copy()
df3

	Python	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# 默认修改行索引名
df3.rename({"张三":"Mr Zhang"})

	Python	Java	H5	UI
Mr Zhang	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# 修改行索引名
df3.rename(index={"张三":"Mr Zhang"})

	Python	Java	H5	UI
Mr Zhang	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# 修改列索引名
df3.rename({"Python":"派森"},axis=1)

	派森	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

df3.rename(columns={"Python":"派森"})

	派森	Java	H5	UI
张三	35	35	46	59
张三丰	46	96	25	48
李白	35	86	34	32
杜甫	17	56	50	29

# 重置索引
df3.reset_index()

	index	Python	Java	H5	UI
0	张三	35	35	46	59
1	张三丰	46	96	25	48
2	李白	35	86	34	32
3	杜甫	17	56	50	29

# 设置行索引
df3.set_index(keys=["H5"])

	Python	Java	UI
H5
46	35	35	59
25	46	96	48
34	35	86	32
50	17	56	29

（4）apply()函数：既支持 Series，也支持 DataFrame

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=(5,3)),
                  index=list("ABCDE"),
                  columns=["Python","NumPy","Pandas"]
                 )
df

	Python	NumPy	Pandas
A	4	0	2
B	6	5	5
C	8	7	0
D	1	4	5
E	8	7	2

# 用于Series,期中x表示Series中的元素
df["Python"].apply(lambda x: True if x>5 else False)

A    False
B     True
C     True
D    False
E     True
Name: Python, dtype: bool

# 用于DataFrame，其中x是DataFrame中某列或某行的Series数据
# 求每一列数据的平均值
df.apply(lambda x:x.mean(),axis=0)

Python    5.4
NumPy     4.6
Pandas    2.8
dtype: float64

# 求每一行数据的平均值
df.apply(lambda x:x.mean(),axis=1)

A    2.000000
B    5.333333
C    5.000000
D    3.333333
E    5.666667
dtype: float64

# 自定义方法
def fn2(x):
    # 平均值和计算
    return (np.round(x.mean(),1),x.count())
df.apply(fn2,axis=1)

A    (2.0, 3)
B    (5.3, 3)
C    (5.0, 3)
D    (3.3, 3)
E    (5.7, 3)
dtype: object

# applymap：DataFrame专有的方法，其中的x是每个元素
df.applymap(lambda x:x + 100)

	Python	NumPy	Pandas
A	104	100	102
B	106	105	105
C	108	107	100
D	101	104	105
E	108	107	102

（5）transform()函数

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=(5,3)),
                  index=list("ABCDE"),
                  columns=["Python","NumPy","Pandas"]
                 )
df

	Python	NumPy	Pandas
A	7	9	1
B	1	6	9
C	5	7	4
D	1	1	7
E	1	6	2

# Series中使用transform
# 可以执行多项计算
df["Python"].transform([np.sqrt,np.exp])

	sqrt	exp
A	2.645751	1096.633158
B	1.000000	2.718282
C	2.236068	148.413159
D	1.000000	2.718282
E	1.000000	2.718282

# DataFrame中使用transform
def convert(x):
    if x.mean() > 5:
        return x * 10
    return x * (-10)

# 处理每一列
df.transform(convert)

	Python	NumPy	Pandas
A	-70	90	-10
B	-10	60	-90
C	-50	70	-40
D	-10	10	-70
E	-10	60	-20

# 处理每一行
df.transform(convert, axis=1)

	Python	NumPy	Pandas
A	70	90	10
B	10	60	90
C	50	70	40
D	-10	-10	-70
E	-10	-60	-20

4.异常值检测和过滤

describe()：查看每一列的描述性统计量

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=(5,3)),
                  index=list("ABCDE"),
                  columns=["Python","NumPy","Pandas"]
                 )
df

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
B	7	8	1
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

df.describe()

	Python	NumPy	Pandas
count	5.00000	5.000000	5.000000
mean	4.20000	4.800000	3.800000
std	3.03315	3.563706	2.387467
min	0.00000	1.000000	1.000000
25%	2.00000	1.000000	2.000000
50%	6.00000	6.000000	4.000000
75%	6.00000	8.000000	5.000000
max	7.00000	8.000000	7.000000

# 自定义百分数
df.describe([0.01,0.3,0.4,0.9,0.99])

	Python	NumPy	Pandas
count	5.00000	5.000000	5.000000
mean	4.20000	4.800000	3.800000
std	3.03315	3.563706	2.387467
min	0.00000	1.000000	1.000000
1%	0.08000	1.000000	1.040000
30%	2.80000	2.000000	2.400000
40%	4.40000	4.000000	3.200000
50%	6.00000	6.000000	4.000000
90%	6.60000	8.000000	6.200000
99%	6.96000	8.000000	6.920000
max	7.00000	8.000000	7.000000

# 行列转置
df.describe([0.01,0.3,0.4,0.9,0.99]).T

	count	mean	std	min	1%	30%	40%	50%	90%	99%	max
Python	5.0	4.2	3.033150	0.0	0.08	2.8	4.4	6.0	6.6	6.96	7.0
NumPy	5.0	4.8	3.563706	1.0	1.00	2.0	4.0	6.0	8.0	8.00	8.0
Pandas	5.0	3.8	2.387467	1.0	1.04	2.4	3.2	4.0	6.2	6.92	7.0

df.std()：可以求得DataFrame对象每一列的标准差

df.std()

Python    3.033150
NumPy     3.563706
Pandas    2.387467
dtype: float64

df.drop()：删除特定索引

df2 = df.copy()
df2

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
B	7	8	1
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

# 默认删除行
df2.drop("A")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

df2.drop(index="A")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

# 删除列
df2.drop("Python",axis=1)

	NumPy	Pandas
A	1	2
B	8	1
C	1	5
D	8	4
E	6	7

df2.drop(columns="Python")

	NumPy	Pandas
A	1	2
B	8	1
C	1	5
D	8	4
E	6	7

# 删除多列或多行
df2.drop(columns=["NumPy","Python"])

	Pandas
A	2
B	1
C	5
D	4
E	7

df2.drop(index=["A","B"])

	Python	NumPy	Pandas
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

# inplace修改原数据
df2.drop(index=["A","B"],inplace=True)
df2

	Python	NumPy	Pandas
C	6	1	5
D	2	8	4
E	6	6	7

unique()：唯一，去重(只能用于Series一维数组)

# DataFrame没有unique属性，Series调用unique
df["Python"].unique()

array([0, 7, 6, 2])

df.query：按条件查询

# 找到Python列中等于6的所有行
df.query("Python == 6")

	Python	NumPy	Pandas
C	6	1	5
E	6	6	7

df.query("Python > 6")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1

df.query("Python < 6")

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
D	2	8	4

# and,&
df.query("Python > 6 and NumPy == 8")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1

df.query("Python > 6 & NumPy == 8")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1

# or,|
df.query("Python > 6 or NumPy == 8")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1
D	2	8	4

df.query("Python > 6 | NumPy == 8")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1
D	2	8	4

# in（成员运算符）
df.query("Python in [0,2,7]")

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
B	7	8	1
D	2	8	4

# 使用变量@符号
n = 7
df.query("Python == @n")

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1

m = [0,2,7]
df.query("Python in @m")

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
B	7	8	1
D	2	8	4

df.sort_values()：根据值排序
df.sort_index()：根据索引排序

# sort_values：默认按照列名排序，默认升序（常用）
df.sort_values("Python")

	Python	NumPy	Pandas
A	0	1	2
D	2	8	4
C	6	1	5
E	6	6	7
B	7	8	1

# ascending：是否升序，默认是True
df.sort_values("Python",ascending=False)

	Python	NumPy	Pandas
B	7	8	1
C	6	1	5
E	6	6	7
D	2	8	4
A	0	1	2

# 根据行索引名排序，会把列进行排序（不常用）
df.sort_values("B",axis=1)

	Pandas	Python	NumPy
A	2	0	1
B	1	7	8
C	5	6	1
D	4	2	8
E	7	6	6

# 按照索引名排序，默认是对行索引进行排序，默认是升序
df.sort_index(ascending=False)

	Python	NumPy	Pandas
E	6	6	7
D	2	8	4
C	6	1	5
B	7	8	1
A	0	1	2

# 按照列索引排序
df.sort_index(ascending=False,axis=1)

	Python	Pandas	NumPy
A	0	2	1
B	7	1	8
C	6	5	1
D	2	4	8
E	6	7	6

df.info()：查看数据信息

# info：常用
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 5 entries, A to E
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   Python  5 non-null      int32
 1   NumPy   5 non-null      int32
 2   Pandas  5 non-null      int32
dtypes: int32(3)
memory usage: 272.0+ bytes

练习：

新建一个形状为10000*3的标准正态分布的DataFrame(np.random.randn)，去除掉所有满足以下情况的行：其中任一元素绝对值大约3陪标准差

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000,3))
df

	0	1	2
0	-0.742336	1.219393	-0.982067
1	-0.432367	1.697112	-0.159940
2	0.079646	-0.234158	-0.500751
3	-0.106336	-0.033381	0.645390
4	-1.799314	-1.511863	-1.160497
...	...	...	...
9995	-1.480727	0.716863	0.080706
9996	0.453228	-0.360598	1.056758
9997	1.365573	1.100529	0.574414
9998	0.606161	-0.111569	-0.423250
9999	-0.199662	-1.031638	1.920479

10000 rows × 3 columns

# 过滤掉 大于3陪标准差的行
# 标准差 df.std()，绝对值 df.abs()
# cond：找到每一个元素是否大于3陪标准差
cond = df.abs() > df.std()*3
cond

	0	1	2
0	False	False	False
1	False	False	False
2	False	False	False
3	False	False	False
4	False	False	False
...	...	...	...
9995	False	False	False
9996	False	False	False
9997	False	False	False
9998	False	False	False
9999	False	False	False

10000 rows × 3 columns

# 找到存在大于3陪标准差的行
cond2 = cond.any(axis=1)
cond2

0       False
1       False
2       False
3       False
4       False
        ...  
9995    False
9996    False
9997    False
9998    False
9999    False
Length: 10000, dtype: bool

# bool值索引，过滤异常值（大于3陪标准差）
df.loc[~cond2]

	0	1	2
0	-0.742336	1.219393	-0.982067
1	-0.432367	1.697112	-0.159940
2	0.079646	-0.234158	-0.500751
3	-0.106336	-0.033381	0.645390
4	-1.799314	-1.511863	-1.160497
...	...	...	...
9995	-1.480727	0.716863	0.080706
9996	0.453228	-0.360598	1.056758
9997	1.365573	1.100529	0.574414
9998	0.606161	-0.111569	-0.423250
9999	-0.199662	-1.031638	1.920479

9925 rows × 3 columns

5.抽样

使用 .take() 函数排序
可以借助 np.random.permutation() 函数随机排序

无放回抽样

df2 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=(3,3)),
                  index=list("CDE"),
                  columns=["Python","NumPy","Pandas"]
                 )
df2

	Python	NumPy	Pandas
C	7	6	9
D	8	9	6
E	7	4	4

# [1,0,2]对应行索引，行排序
df2.take([1,0,2])

	Python	NumPy	Pandas
D	8	9	6
C	7	6	9
E	7	4	4

# 列排序
df2.take([1,0,2],axis=1)

	NumPy	Python	Pandas
C	6	7	9
D	9	8	6
E	4	7	4

# 随机排列
np.random.permutation([0,1,2])

array([0, 2, 1])

# 无放回抽样：一次随机取出，没有重复值
df2.take(np.random.permutation([0,1,2]))

	Python	NumPy	Pandas
E	7	4	4
D	8	9	6
C	7	6	9

有放回抽样

# 有放回抽样：可能会出现重复值
np.random.randint(0,3,size=5)

array([1, 2, 1, 0, 2])

df2.take(np.random.randint(0,3,size=5))

	Python	NumPy	Pandas
E	7	4	4
D	8	9	6
E	7	4	4
D	8	9	6
D	8	9	6

Pandas实战秘籍：轻松驾驭重复值与异常值的处理艺术，让数据清洗更高效！

1.导包

2.删除重复行

3.映射

4.异常值检测和过滤

5.抽样

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