六个实用Pandas数据处理代码

前言：

今天和大家分享自己总结的6个常用的Pandas数据处理代码，对于经常处理数据的coder最好熟练掌握。

选取有空值的行

在观察数据结构时，该方法可以快速定位存在缺失值的行。

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2],
                  'B': [0, 1, None],
                  'C': [0, None, 2]})
df[df.isnull().T.any()]

输出：

  A   B   C           A   B   C
0 0 0.0 0.0         1 1 1.0 NaN
1 1 1.0 NaN   -->   2 2 NaN 2.0
2 2 NaN 2.0

快速替换列值

实际数据处理经常会根据一些限定条件来替换列中的值。

df = pd.DataFrame({'name':['Python', 'Java', 'C']})
# 第一种方式
df['name'].replace('Java', 'JavaScript', inplace=True)
# 第二种方式
df.loc[df['name'].str.contains('Java'), 'name'] = 'JavaScript'

输出：

     name                   name
0  Python          0      Python
1    Java    --->  1  JavaScript
2       C          2           C

对列进行分区

很多情况下，对于数值类型的数据，我们需要分区来计算每个区间数据出现的频率。这时用 pd.cut 就能很好的解决这一问题。

import random
age = random.sample(range(90), 20)
cut_res = pd.cut(age, bins=[0, 18, 35, 60, 90])
# cut_res type：<class 'pandas.core.arrays.categorical.Categorical'>
cut_res.value_counts()

输出：

(0, 18]     6
(18, 35]    1
(35, 60]    6
(60, 90]    7

将一列分为多列

在文本数据清洗时，一些列中存在分隔符('', ',', ':')分隔的值，我们只需将该列根据分隔符进行 split 即可。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'address': ['四川省 成都市',
                              '湖北省 武汉市',
                              '浙江省 杭州市']})
res = df['address'].str.split(' ', expand=True)  
res.columns = ['province', 'city']

输出：

  province city
0 四川省    成都市
1 湖北省    武汉市
2 浙江省    杭州市

expand参数选择是否扩展为 DataFrame，False 则返回 Series

中文筛选

同样在清洗过程中，往往会出现一些不需要的中文字段，这时直接用 str.contains 筛选即可。

df = pd.DataFrame({'mobile_phone':
                  ['15928765644',
                   '15567332235',
                   '暂无']})
df[~df['mobile_phone'].str.contains('[\u4e00-\u9fa5]')]

输出：

  mobile_phone         mobile_phone
0 15928765644        0 15928765644
1 15567332235   -->  1 15567332235
2 暂无

更改列的位置

有时我们需要调整列的位置，当数据列较少时，可以用下面的方式

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'],
                  'age': [10, 20, 30],
                  'gender': [0, 1, 0]})
df = df[['name', 'gender', 'age']]

输出：

 name age gender    name gender age
0   A  10 0        0   A 0       10
1   B  20 1   -->  1   B 1       20
2   C  30 0        2   C 0       30

如果列较多，那么，一个个列举出来会比较繁琐，推荐下面插入的方式。

col = df['gender']
df.drop('gender', axis=1, inplace=True)
df.insert(1, 'gender', col)

这就是今天分享的主要内容，实践永远是最好的学习方式，记忆的也更牢固。

来源：https://juejin.cn/post/7083696267372527653