目录

  • 1.缺失值处理
    • 1.1删除缺失值dropna
    • 1.2填充/替换缺失数据 – fillna、replace
    • 1.3缺失值插补(mean,median,mode,ffill,lagrange)
  • 2.异常值处理
    • 2.1 3σ原则
    • 2.2箱型图分析
  • 3.数据归一化和标准化
    • 3.1 0-1标准化
    • 3.2 Z-score标准化
  • 4.数据连续属性离散化(cut,qcut)
    • 4.1等宽法(cut)
    • 4.2等频法(qcut)
  • 5.查看数据(info,describle,enumerate,iloc,loc)
  • 6.数据冗余(duplicated,drop_duplicates)
  • 7.表与表的连接(merge,concat,append)
  • 8.改变数据类型(dtype,astype)
  • 9.数据分组聚合(groupby)
  • 10.数据抽取与拆分

1.缺失值处理

  • 数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确定性更加显著
  • 缺失值的处理：删除记录 / 数据插补 / 不处理
import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import stats# 判断是否有缺失值数据 - isnull，notnull# isnull：缺失值为True，非缺失值为False# notnull：缺失值为False，非缺失值为Trues = pd.Series([12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99])df = pd.DataFrame({'value1':[12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99,190],'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']})#查看缺失值print(s.isnull())print(df.isnull().sum())


1.1删除缺失值dropna

# 删除缺失值 - dropnas.dropna(inplace=True)df1=df[['value1','value2']].dropna()print(df1.isnull().sum())

1.2填充/替换缺失数据 – fillna、replace

#用0来填补缺失值s.fillna(0,inplace=True)#用缺失值之前/之后的数填充df['value1'].fillna(method='pad',inplace=True)# method参数：# pad / ffill → 用之前的数据填充 # backfill / bfill → 用之后的数据填充 # print(df['value1'])#替换缺失值df['value2'].replace([1,2,3],np.nan,inplace=True)

1.3缺失值插补(mean,median,mode,ffill,lagrange)

# 缺失值插补# 几种思路：均值/中位数/众数插补、临近值插补、插值法# （1）均值/中位数/众数插补# 分别求出均值/中位数/众数u = s.mean() # 均值me = s.median()# 中位数mod = s.mode() # 众数print('均值为：%.2f, 中位数为：%.2f' % (u,me))print('众数为：', mod.tolist())print('------')# 用均值填补s.fillna(u,inplace = True)print(s)#用中位数填补s.fillna(me,inplace = True)print(s)#用众数填补s.fillna(mod,inplace = True)print(s)#临近值填补#用前值插补s.fillna(method='ffill',inplace=True)#拉格朗日插值法from scipy.interpolate import lagrangedata = pd.Series(np.random.rand(100)*100)data[3,6,33,56,45,66,67,80,90] = np.nanprint(data.head())print('总数据量:%i' % len(data))print('------')# 创建数据data_na = data[data.isnull()]print('缺失值数据量:%i' % len(data_na))print('缺失数据占比:%.2f%%' % (len(data_na) / len(data) * 100))# 缺失值的数量data_c = data.fillna(data.median())#中位数填充缺失值fig,axes = plt.subplots(1,4,figsize = (20,5))data.plot.box(ax = axes[0],grid = True,title = '数据分布')data.plot(kind = 'kde',style = '--r',ax = axes[1],grid = True,title = '删除缺失值',xlim = [-50,150])data_c.plot(kind = 'kde',style = '--b',ax = axes[2],grid = True,title = '缺失值填充中位数',xlim = [-50,150])# 密度图查看缺失值情况def na_c(s,n,k=5):y = s[list(range(n-k,n+1+k))] # 取数y = y[y.notnull()]# 剔除空值return(lagrange(y.index,list(y))(n))# 创建函数，做插值，由于数据量原因，以空值前后5个数据（共10个数据）为例做插值na_re = []for i in range(len(data)):if data.isnull()[i]:data[i] = na_c(data,i)print(na_c(data,i))na_re.append(data[i])data.dropna(inplace=True)# 清除插值后仍存在的缺失值data.plot(kind = 'kde',style = '--k',ax = axes[3],grid = True,title = '拉格朗日插值后',xlim = [-50,150])print('finished!')# 缺失值插值

2.异常值处理

  • 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值
  • 异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析
  • 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析
  • 异常值处理方法 → 删除 / 修正填补

2.1 3σ原则

import statsmodels as stats# 异常值分析# （1）3σ原则：如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值 → p(|x - μ| > 3σ) ≤ 0.003data = pd.Series(np.random.randn(10000)*100)u = data.mean()# 计算均值std = data.std()# 计算标准差print('均值为：%.3f，标准差为：%.3f' % (u,std))#正态性检验fig=plt.figure(figsize=(10,6))ax1=fig.add_subplot(2,1,1)# 绘制数据密度曲线data.plot(kind = 'kde',grid = True,style = '-k',title = '密度曲线')ax2=fig.add_subplot(2,1,2)error=data[np.abs(data-u)>3*std]data_c=data[np.abs(data-u)<=3*std]print("异常值共%d条"%(len(error)))# 筛选出异常值error、剔除异常值之后的数据data_cplt.scatter(data_c.index,data_c,color = 'k',marker='.',alpha = 0.3)plt.scatter(error.index,error,color = 'r',marker='.',alpha = 0.5)plt.xlim([-10,10010])plt.grid()# 图表表达

均值为：0.840，标准差为：99.366

异常值共27条

2.2箱型图分析

# 异常值分析# （2）箱型图分析fig = plt.figure(figsize = (10,6))ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)color = dict(boxes='DarkGreen', whiskers='DarkOrange', medians='DarkBlue', caps='Gray')data.plot.box(vert=False, grid = True,color = color,ax = ax1,label = '样本数据')# 箱型图看数据分布情况# 以内限为界s = data.describe()print(s)print('------')# 基本统计量q1 = s['25%']q3 = s['75%']iqr = q3 - q1mi = q1 - 1.5*iqrma = q3 + 1.5*iqrprint('分位差为：%.3f，下限为：%.3f，上限为：%.3f' % (iqr,mi,ma))print('------')# 计算分位差ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)error = data[(data < mi) | (data > ma)]data_c = data[(data >= mi) & (data <= ma)]print('异常值共%i条' % len(error))# 筛选出异常值error、剔除异常值之后的数据data_cplt.scatter(data_c.index,data_c,color = 'k',marker='.',alpha = 0.3)plt.scatter(error.index,error,color = 'r',marker='.',alpha = 0.5)plt.xlim([-10,10010])plt.grid()# 图表表达

3.数据归一化和标准化

数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权.

最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上

3.1 0-1标准化

df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10)*20,'value2':np.random.rand(10)*100})#创建函数，标准化数据def data_norm(df,*cols):df_n = df.copy()for col in cols:ma = df_n[col].max()mi = df_n[col].min()df_n[col + '_n'] = (df_n[col] - mi) / (ma - mi)return(df_n)# 创建函数，标准化数据df_n = data_norm(df,'value1','value2')print(df_n.head())

3.2 Z-score标准化

# 数据标准化# （2）Z-score标准化# Z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程 → z=(x-μ)/σ，其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差# Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数# 数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差" />fromsklearn import preprocessingdf = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10) * 100,'value2':np.random.rand(10) * 100})# print(df.head())# print('------')# 创建数据def data_Znorm(df, *cols):df_n = df.copy()for col in cols:u = df_n[col].mean()std = df_n[col].std()df_n[col + '_Zn'] = (df_n[col] - u) / stdreturn(df_n)# 创建函数，标准化数据#或者直接用scale函数dd=preprocessing.scale(df)print(dd)df_z = data_Znorm(df,'value1','value2')u_z = df_z['value1_Zn'].mean()std_z = df_z['value1_Zn'].std()print(df_z)print('标准化后value1的均值为:%.2f, 标准差为：%.2f' % (u_z, std_z))# 标准化数据# 经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1# 什么情况用Z-score标准化：# 在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候，Z-score表现更好

4.数据连续属性离散化(cut,qcut)

连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化

在数值的取值范围内设定若干个离散划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或整数值代表每个子区间中的数据值。

4.1等宽法(cut)

# 等宽法 → 将数据均匀划分成n等份，每份的间距相等# cut方法ages=[20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]df=pd.DataFrame({'ages':ages})# 有一组人员年龄数据，希望将这些数据划分为“18到25”,“26到35”,“36到60”,“60以上”几个面元bins = [18,25,35,60,100]group_names=['Youth','YoungAdult','MiddleAged','Senior']cats=pd.cut(ages,bins=bins,labels=group_names)cut_counts = s.value_counts(sort=False) # print(cats.categories, type(cats.categories))print(cats)plt.scatter(df.index,df.values)

4.2等频法(qcut)

# 等频法 → 以相同数量的记录放进每个区间# qcut方法data = np.random.randn(1000)s = pd.Series(data)cats=pd.qcut(s,4)# 按四分位数进行切割print(pd.value_counts(cats))# qcut → 根据样本分位数对数据进行面元划分，得到大小基本相等的面元，但并不能保证每个面元含有相同数据个数# 也可以设置自定义的分位数（0到1之间的数值，包含端点） → pd.qcut(data1,[0,0.1,0.5,0.9,1])plt.scatter(s.index,s,cmap = 'Greens',c = pd.qcut(data,4).codes)plt.xlim([0,1000])plt.grid()# 用散点图表示，其中颜色按照codes分类# 注意codes是来自于Categorical对象

5.查看数据(info,describle,enumerate,iloc,loc)

import pandas as pdimport numpy as nptest_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}df = pd.DataFrame(test_dict)#显示 dataframe 的简明摘要，包括每列非空值的数量df.info()# 返回每列数据的有效描述性统计df.describe()# 查看每列的索引号和标签for i, v in enumerate(df.columns):print(i, v)# 这两个函数都是用来找数据框里数据的函数，简单来说是他们的区别# loc[]传入的是行、列的名字：如loc[‘第几行’,'那一列’]# iloc[]传入的是行、列的索引：如iloc[1,1]就是第二行第二列# ps: ':'表示所有的行或列# 选择从 'id' 到'math.间所有列df_means = df.loc[:,'id':'math']#也可用索引号来实现iloc[:,:12]df_means.head(3)

6.数据冗余(duplicated,drop_duplicates)

import pandas as pdimport numpy as nptest_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace','Grace'],'math':[90,89,99,78,97,93,93],'english':[89,94,80,94,94,90,90]}df = pd.DataFrame(test_dict)#查看冗余行print(df.duplicated())#删除冗余行print(df.drop_duplicates(inplace=True))

7.表与表的连接(merge,concat,append)

import pandas as pdimport numpy as nptest_dict1 = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[88,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}df1 = pd.DataFrame(test_dict1)test_dict2 = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'sex':['female','male','female','female','female','female']}df2 = pd.DataFrame(test_dict2)


merge函数,默认情况下，会按照相同字段的进行连接,其他参数一般用不到，主要只能两两拼接

df1.merge(df2)

concat()函数

pd.concat(objs, # 要合并对象axis=0, # 选择合并轴,0按列，1按行join='outer', # 连接方式,默认并集join_axes=None, #参数 join_axes 可指定 index 来对齐数据。这样会切掉指定的 index 之外的数据ignore_index=False, #当设为 ignore_index=True 时，新 df 将不会使用拼接成员 df 的 index，而是重新生成一个从 0 开始的 index 值keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,copy=True)pd.concat([df1,df2],axis=1)

pd.concat([df1,df2],axis=0)

append函数将被 append 的对象添加到调用者的末尾（类似 list 的方法）

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)df1.append(df2)

8.改变数据类型(dtype,astype)

def downcast_dtypes(df):cols_float = [c for c in df if df[c].dtype == 'float66']cols_object = [c for c in df if df[c].dtype == 'object']cols_int64_32 = [c for c in df if df[c].dtype in ['int64', 'int32']]df[cols_float] = df[cols_object].astype(np.float32)df[cols_object] = df[cols_object].astype(np.float32)df[cols_int64_32] = df[cols_int64_32].astype(np.int16)return df

9.数据分组聚合(groupby)

data.groupby(by=‘列名’).mean()  聚合函数：将一组数据进行计算返回一个值agg()是进行聚合操作  data.groupby(by=‘月份’)[‘最高温度’].max()  agg_dict={‘最高温度’:[‘max’,‘mean’],‘最低温度’:‘min’}  data.groupby(by=‘月份’).agg(agg_dict)def top(month):  return month.sort_values(by=‘最高温度’)[-2:]df.groupby(by=‘月份’,sort = False).apply(top)

10.数据抽取与拆分

# # 数据抽取，只有字符型的数据才能抽取# import pandas# data=pandas.read_csv(# 'D:/python/字段拆分.csv',#engine='python',encoding='utf-8'# )# #将字符型的电话号码列转换成字符型# data['tel']=data['tel'].astype(str)# bands=data['tel'].str.slice(0,3)# nums=data['tel'].str.slice(7,11)# data['bands']=bands# data['nums']=nums# # 按字符串拆分# # str.split(str="",num=string.count(str))[n]# # num表示分割次数# newdata=data['name'].str.split(' ',1,True)# # 重命名每一列的名字# newdata.columns=['bands','name']# # 时间数据抽取# data['时间']=pandas.to_datetime(data.注册时间,format='%Y/%m%d %H:%M:%S')#将注册时间转换为实践类型的数据然后赋值给时间列# data['时间.年']=data['时间'].dt.year# data['时间.月']=data['时间'].dt.month# data['时间.日']=data['时间'].dt.day# data['时间.时']=data['时间'].dt.hour# data['时间.分']=data['时间'].dt.minute# data['时间.秒']=data['时间'].dt.second#DataFrame[condition]#比较df[df.comments>10000] #范围between(left,right)df[df.comments.between(1000,10000)]#空值匹配pandas.isnull(column)#判断是否有空值df[pandas.isnull(df.title)#字符匹配str.contains(patten,na=False) #空值的处理方式,空值不匹配(False)如:df[df.title.str.contains("台电",na=False)]#逻辑运算(与&,或|,取反not)如:df[(df.comments>=1000)&(df.comments<=10000)]等价于df[df.comments.between(1000,10000)]