数据预处理与分析技巧

数据清洗和预处理技巧：提高数据分析质量 #生活技巧# #学习技巧# #学术研究方法#

0.

数据准备包括  加载  清理  转换  重塑

pd和python标准库可以提供这个方法

往下要处理的包括缺失数据 重复数据 字符串操作 其他分析数据转换 多种方法合并 重塑数据集

1.

数据缺失

pd对象的所有描述性统计都默认不包括缺失的数据

1.1

先说这个缺失数据的检测

NaN  被称为哨兵值  就是用来表示缺失数据的

data=pd.Series([,,'NaN',])

data.isnull()   就会出现这个T或F  然后证明他们到底是不是空的

NaN  None  都可以作为缺失值NA（not available）

1.2

再说说怎么过滤掉缺失数据

from numpy import nan as NA

data=pd.Series([1,NA,2,NA,3])

data.dropna()

会输出第0 2 4 行是 1 2 3

这个dropna可以过滤存在缺失数据的轴标签

可以通过参数设定阈值

这个data.dropna()==data[data.notnull()]

当data=pd.DataFrame{[     ]}的时候

df=data.dropna()

df会显示为去掉所有含NA的行

df=data.dropna(how='all')

df会显示为去掉那些所有值都是NA的行

df=data.dropna(axis=1,how='all')

df会显示为去掉那些所有值都是NA的列

 df=data.dropna(thresh=2)  

这是保留至少有2个非NA的行

然后额外说一个iloc和loc

df.iloc[4,1]=NA

就是把第5行 表头为1的列改成NA

df.loc[4,1]=NA

就是把索引为4的那行  表头为1的那列的值改成NA

1.3

填充缺失的数据 fillna

df.fillna(0)  

就把NA填成0了

df.fillna({1:44,2:55})

就把表头是1的na值变成44  2的变成55  参数变成了一个字典

_=df.fillna(0,inplace=True)

前边的底杠 右边的inplace=T  都是为了对现有对象直接修改

df.fillna(method='ffill',limit=2)

无效数据追着上边有效数据走，就从上边往下带两个

2.

之前是属于数据的重排，之后是数据转换

2.1

df.duplicated()    去重

会返回一个Series  这个左边是01234 右边是T或者F  说明前边是否出现过一模一样的行

df.duplicated( ['列名'，'另一个列名'],keep='last')

这是说 去重这两列  然后倒着去重 从最后一个开始 如果这两列有一样的 就不显示

2.2

有一个Series  s：（01234，z）           右侧值z是一个字典的键k     z也是一个df的一列内容

如果要把z对应的k的v  插入到df中 一一对应

df['插入的列名']=s.map(字典kv)

map是一个实现元素及转换和其他数据清理工作的便捷方式

2.3

data.replace(不想要的值，替换值)

data.replace([不想要的值1，不想要的值2]，替换值)

data.replace({不想要的值1：替换值1，不想要的值2：替换值2})

2.4

轴索引的重命名

df有index（即轴索引）和column（即表头）

有一个新的index的映射  ind=lambda x: x[:4].upper()

df.index.map(ind)就是新的索引

然后df.index=df.index.map(ind)就可以替换了

2.5

上述是改原来的版本 

如果需要出来一个新的版本

 df.rename(index=str.title,column=str.upper)

df.rename(index={要改的：改成的}，column={要改的：改成的})

如果加入参数inplace=True   就是直接修改

3.

离散化和面元bin划分

3.1

设置一个bins=[1,3,7,9]  

这个提供了1到3,4到7,8到9三个区间

原来有一个列表a=[3,5,4,7,8,2,8,6,9,2,1,6,6]

b=pd.cut(a,bins)

cut函数就是用来划分面元的

会得到一个Categorical对象

以及一个列表，里边是[  ( 1,3 ] , ( 4, 7 ], ..... , ( 4, 7 ] ,( 4, 7 ] ]

以及一个codes属性

b.codes

返回array（ [ 0,1,.............,1,1 ]   ） 

b.categories

返回这个b的相关情况

pd.value_counts(cats)

返回各个区间的计数

这个pd.value_counts(cats)  就是  pd.cut结果的面元计数

在cut时候 可以选择right=False   这样就不是左开右闭 是左闭右开

可以传递一个列表或者数组当做labels标签  设置自己的面元名称 可以不再显示左开右闭这种

group_names=['s','m','l']

pd.cut(a,bins,labels=group_names)

3.2

如果cut时候设置的是面元的数量而不是边界，那么就会根据数组的最大最小值计算等长面元

pd.cut(a,4,precision=2)

这是切a，切4份，小数点后边两位

pd.qcut(a,4)

把a切成四份 不是等长  但是数量相近

pd.qcut(a,[0 , 0.2 , 0.5 ,1 ])这叫分位数  就是 每份有多少

100个数第一梯队20个  然后30  50 

3.3

检测和过滤和变换异常值 outlier

describe（）函数 出来平均值标准差等等内容

看第二列哪个数绝对值大于3

看有绝对值大于3的行

sign将区间限制在正负3以内

看看index=72的行什么样了

根据正负 可以生成1和-1

3.4

排列和随机采样

利用np.random.permutation可以对Series或者df的列进行随机重新排序

然后就可以基于iloc索引或者take函数使用该数组

可以选取子集

df.sample(n=3)

这就显现前三行

然后可以加一个参数 replace=True  可以产生能替换的样本  还可以重复

4.

将分类变量编程哑变量或者指标矩阵

哑变量又称虚拟变量 假如一个因素导致另一个因素变化 这就不需要哑变量

如果有一个因素导致多个变化，那么这之间的关系 用一个系数说不明白  就需要多个系数

这中间就要用到哑变量 他就由0 和1 表示

df=pd.DataFrame({          })

pd.get_dummies(df['key'])

就能生成这样一个各个位置 key是哪个的的df  有值的就是1 没有就是 0

如果给df加前缀prefix

就可以用get_dummies的prefix参数

dummies=pd.get_dummies(df['key'],prefix='keyOOOO')

df_with_dummy=df[['data1'].join(dummies)]

df_with_dummy就是索引不变  然后data1在第一个 后边是各个都有keyOOOO前缀的

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