Pandas高级操作，建议收藏（二）

以你之姓@ 2024-03-24 17:33 80阅读 0赞

在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的修改、数据迭代以及函数的使用。

### **添加修改** ###

数据的修改、增加和删除在数据整理过程中时常发生。修改的情况一般是修改错误、格式转换，数据的类型修改等。

#### **1、修改数值** ####

df.iloc[0,0] # 查询值
    # 'Liver'
    df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值
    df.iloc[0,0] # 查看结果
    # 'Lily'
    
    # 将小于60分的成绩修改为60
    df[df.Q1 < 60] = 60
    # 查看
    df.Q1
    
    # 生成一个长度为100的列表
    v = [1, 3, 5, 7, 9] * 20

#### **2、替换数据** ####

s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5
    df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5
    df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4
    df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1]) # 对应修改
    s.replace([1, 2], method='bfill') # 向下填充
    df.replace({0: 10, 1: 100}) # 字典对应修改
    df.replace({'Q1': 0, 'Q2': 5}, 100) # 将指定字段的指定值修改为100
    df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值

#### **3、填充空值** ####

df.fillna(0) # 将空值全修改为0
    # {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None}, 默认为None
    df.fillna(method='ffill') # 将空值都修改为其前一个值
    values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
    df.fillna(value=values) # 为各列填充不同的值
    df.fillna(value=values, limit=1) # 只替换第一个

#### **4、修改索引名** ####

df.rename(columns={'team':'class'})

常用方法如下：

df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改
    df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改
    df.rename(index=str) # 对类型进行修改
    df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型
    df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
    
    # 对索引名进行修改
    s.rename_axis("animal")
    df.rename_axis("animal") # 默认是列索引
    df.rename_axis("limbs",axis="columns") # 指定行索引
    
    # 索引为多层索引时可以将type修改为class
    df.rename_axis(index={'type': 'class'})
    
    # 可以用set_axis进行设置修改
    s.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis=0)
    df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')
    df.set_axis(['i', 'ii'], axis='columns',inplace=True)

#### **5、增加列** ####

df['foo'] = 100 # 增加一列foo，所有值都是100
    df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加
    df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上
    # 把所有为数字的值加起来
    df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =
    df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')
    df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以
    # 增加一列并赋值，不满足条件的为NaN
    df.loc[df.num >= 60, '成绩'] = '合格'
    df.loc[df.num < 60, '成绩'] = '不合格'

#### **6、插入列df.insert()** ####

# 在第三列的位置上插入新列total列，值为每行的总成绩
    df.insert(2, 'total', df.sum(1))

#### **7、指定列df.assign()** ####

# 增加total列
    df.assign(total=df.sum(1))
    # 增加两列
    df.assign(total=df.sum(1), Q=100)
    df.assign(total=df.sum(1)).assign(Q=100)
    其他使用示例：
    df.assign(Q5=[100]*100) # 新增加一列Q5
    df = df.assign(Q5=[100]*100) # 赋值生效
    df.assign(Q6=df.Q2/df.Q1) # 计算并增加Q6
    df.assign(Q7=lambda d: d.Q1 * 9 / 5 + 32) # 使用lambda# 添加一列，值为表达式结果：True或False
    df.assign(tag=df.Q1>df.Q2)
    # 比较计算，True为1，False为0
    df.assign(tag=(df.Q1>df.Q2).astype(int))
    # 映射文案
    df.assign(tag=(df.Q1>60).map({True:'及格',False:'不及格'}))
    # 增加多个
    df.assign(Q8=lambda d: d.Q1*5,
              Q9=lambda d: d.Q8+1) # Q8没有生效，不能直接用df.Q8

#### **8、执行表达式df.eval()** ####

# 传入求总分表达式
    df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4')

其他方法：

df['C1'] = df.eval('Q2 + Q3')
    df.eval('C2 = Q2 + Q3') # 计算
    a = df.Q1.mean()df.eval("C3 =`Q3`+@a") # 使用变量
    df.eval("C3 = Q2 > (`Q3`+@a)") #加一个布尔值
    df.eval('C4 = name + team', inplace=True) # 立即生效

#### **9、增加行** ####

# 新增索引为100的数据
    df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88]

其他方法：

df.loc[101]={'Q1':88,'Q2':99} # 指定列，无数据列值为NaN
    df.loc[df.shape[0]+1] = {'Q1':88,'Q2':99} # 自动增加索引
    df.loc[len(df)+1] = {'Q1':88,'Q2':99}
    # 批量操作，可以使用迭代
    rows = [[1,2],[3,4],[5,6]]
    for row in rows:
        df.loc[len(df)] = row

#### **10、追加合并** ####

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]],columns=list('AB'))
    df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]],columns=list('AB'))
    df.append(df2)

#### **11、删除** ####

# 删除索引为3的数据
    s.pop(3)
    # 93s
    s

#### **12、删除空值** ####

df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除
    df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列
    df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除
    df.dropna(thresh=2) # 至少有两个空值时才删除
    df.dropna(inplace=True) # 删除并使替换生效

### **高级过滤** ###

介绍几个非常好用的复杂数据处理的数据过滤输出方法。

#### **1、df.where()** ####

# 数值大于70
    df.where(df > 70)

#### **2、np.where()** ####

# 小于60分为不及格
    np.where(df>=60, '合格', '不合格')

#### **3、df.mask()** ####

# 符合条件的为NaN
    df.mask(s > 80)

#### **4、df.lookup()** ####

# 行列相同数量，返回一个array
    df.lookup([1,3,4], ['Q1','Q2','Q3']) # array([36, 96, 61])
    df.lookup([1], ['Q1']) # array([36])

### **数据迭代** ###

**1、迭代Series**

# 迭代指定的列
    for i in df.name:
          print(i)
    # 迭代索引和指定的两列
    for i,n,q in zip(df.index, df.name,df.Q1):
        print(i, n, q)

#### **2、df.iterrows()** ####

# 迭代，使用name、Q1数据
    for index, row in df.iterrows():
        print(index, row['name'], row.Q1)

#### **3、df.itertuples()** ####

for row in df.itertuples():
        print(row)

#### **4、df.items()** ####

# Series取前三个
    for label, ser in df.items():
        print(label)
        print(ser[:3], end='\n\n')

#### **5、按列迭代** ####

# 直接对DataFrame迭代
    for column in df:
        print(column)

### **函数应用** ###

#### **1、pipe()** ####

应用在整个DataFrame或Series上。

# 对df多重应用多个函数
    f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)
    # 用pipe可以把它们连接起来
    (df.pipe(h)
        .pipe(g, arg1=a)
        .pipe(f, arg2=b, arg3=c)
    )

#### **2、apply()** ####

应用在DataFrame的行或列中，默认为列。

# 将name全部变为小写
    df.name.apply(lambda x: x.lower())

#### **3、applymap()** ####

应用在DataFrame的每个元素中。

# 计算数据的长度
    def mylen(x):
        return len(str(x))
    df.applymap(lambda x:mylen(x)) # 应用函数
    df.applymap(mylen) # 效果同上

#### **4、map()** ####

应用在Series或DataFrame的一列的每个元素中。

df.team.map({'A':'一班', 'B':'二班','C':'三班', 'D':'四班',})# 枚举替换
    df['name'].map(f)

#### **5、agg()** ####

# 每列的最大值
    df.agg('max')
    # 将所有列聚合产生sum和min两行
    df.agg(['sum', 'min'])
    # 序列多个聚合
    df.agg({'Q1' : ['sum', 'min'], 'Q2' : ['min','max']})
    # 分组后聚合
    df.groupby('team').agg('max')
    df.Q1.agg(['sum', 'mean'])

#### **6、transform()** ####

df.transform(lambda x: x*2) # 应用匿名函数
    df.transform([np.sqrt, np.exp]) # 调用多个函数

#### **7、copy()** ####

s = pd.Series([1, 2], index=["a","b"])
    s_1 = s
    s_copy = s.copy()
    s_1 is s # True
    s_copy is s # False