Python資料分析入門筆記

資料基本處理

資料缺失值處理有好幾種對應的函式,接下來介紹三種我學習的函式dropna,fillna,replace.這三種函式功能上的區別,以及不同的適用場景.這三種函式都在pandas裡,所以寫**時首先要匯入pandas

dropna()函式是用來濾除缺失值的,預設的情況下是清除所有的含有nan資料的行.

例1.

nacis2016_null.

dropna
()#所有含有nan的資料的行都會被濾除
nacis2016_null.
dropna
(how=
'all'
)#所有的列都是nan的資料的行會被刪除

thresh=n 保留至少含有n個非空資料.

例2.

nacis2016_null.

dropna
(thresh=10)
.shape #保留有10個非空資料的行.

例3.

nacis2016_null[

'jan. 2016'
]=np.nan
nacis2016_null.
dropna
(axis=
1,how=
"all"
) #就濾除例jan.
2016這一列

例4.

df = pd.

dataframe
(print
(df)
df.fillna(0
, inplace = true) #inplace = true,就將原**修改了
print
(df)

replace可以替換缺失值,但replace除了可以替換缺失值之外還有其他的拓展功能,可以改變已有的值或者改變某一列的值.

df = pd.

dataframe()
print
('################before replace###########'
)print
(df)
print
('################after replace###########'
)print
(df.
replace
(np.nan,0)
)################before replace###########
id item1 item2
01.0
11.0
12.0
2 nan
2 nan 3
3.0################after replace###########
id item1 item2
01.0
11.0
12.0
20.0
20.0
33.0

總結:dropna是用來濾除缺失值的,但濾除的程度可以控制,不改變原表內容;fillna可以自動填充缺失資料,可以改原表內容;replace是替換缺失值,也可以替換已有的值,不改變原表內容.

mean函式預設求每一列的的均值,如想求每行的均值則可設定axis(1)來求每一行的均值,並且預設跳過缺失值.

print

(df)
print
(df.
mean()
)print
(df.
mean(1
))id item1 item2
01.0
11.0
12.0
2 nan
2 nan 3
3.0id 1.5
item1 2.0
item2 2.0
dtype: float64
01.0
12.0
23.0
dtype: float64

計算樣本的標準差,用法與mean函式基本一致.在numpy和pandas中都有這個函式,但是功能有一定的差異.

用法與mean和std相同,預設是忽略缺失值的.

sort函式的用法:

dataframe.

sort_values
(by,axis=
0,ascending=true, inplace=false,kind=
'quicksort'
,na_position=
'last'
)[source]

.by為要進行的列的名稱;

.ascending為排序的方式,true為公升序,false為降序,預設為true的;

.axis為排序的軸列排序axis為0;

.inplace預設為false,表示對資料進行排序,不建立新例項;

.kind可選擇排序的方式,如快速排序;

no_position對nan值的處理方式,預設為last,就是將缺失值放在排序的最後,也有first表示將缺失值放在最前;

groupby函式用來對資料進行聚集,分組運算.

它的語法結構為:

dataframe[

'運算物件'].
groupby
(dataframe[
'分組物件'
])

(sales[

'quantity'
]*sales[
'price'])
.groupby
(sales[
'account'])
.sum()
account
146832
130000
714466
40000
714467
10000
737550
35000
dtype: int64

Python資料分析入門

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