原作：風(fēng)控獵人

整理：數(shù)據(jù)管道

歸納整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。

1.計算變量缺失率

df=pd.read_csv(’titanic_train.csv’)def missing_cal(df): ''' df :數(shù)據(jù)集 return：每個變量的缺失率 ''' missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0] missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index() missing_df = missing_df.rename(columns={’index’:’col’, 0:’missing_pct’}) missing_df = missing_df.sort_values(’missing_pct’,ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_dfmissing_cal(df)

如果需要計算樣本的缺失率分布，只要加上參數(shù)axis=1.

2.獲取分組里最大值所在的行方法

分為分組中有重復(fù)值和無重復(fù)值兩種。無重復(fù)值的情況。

df = pd.DataFrame({’Sp’:[’a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’], ’Mt’:[’s1’, ’s1’, ’s2’,’s2’,’s2’,’s3’], ’Value’:[1,2,3,4,5,6], ’Count’:[3,2,5,10,10,6]})dfdf.iloc[df.groupby([’Mt’]).apply(lambda x: x[’Count’].idxmax())]

先按Mt列進行分組，然后對分組之后的數(shù)據(jù)框使用idxmax函數(shù)取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引將行取出。有重復(fù)值的情況

df['rank'] = df.groupby('ID')['score'].rank(method='min', ascending=False).astype(np.int64)df[df['rank'] == 1][['ID', 'class']]

對ID進行分組之后再對分數(shù)應(yīng)用rank函數(shù)，分數(shù)相同的情況會賦予相同的排名，然后取出排名為1的數(shù)據(jù)。

3.多列合并為一行

df = pd.DataFrame({’id_part’:[’a’,’b’,’c’,’d’], ’pred’:[0.1,0.2,0.3,0.4], ’pred_class’:[’women’,’man’,’cat’,’dog’], ’v_id’:[’d1’,’d2’,’d3’,’d1’]})df.groupby([’v_id’]).agg({’pred_class’: [’, ’.join],’pred’: lambda x: list(x),’id_part’: ’first’}).reset_index()

4.刪除包含特定字符串所在的行

df = pd.DataFrame({’a’:[1,2,3,4], ’b’:[’s1’, ’exp_s2’, ’s3’,’exps4’], ’c’:[5,6,7,8], ’d’:[3,2,5,10]})df[df[’b’].str.contains(’exp’)]

5.組內(nèi)排序

df = pd.DataFrame([[’A’,1],[’A’,3],[’A’,2],[’B’,5],[’B’,9]], columns = [’name’,’score’])

介紹兩種高效地組內(nèi)排序的方法。

df.sort_values([’name’,’score’], ascending = [True,False])df.groupby(’name’).apply(lambda x: x.sort_values(’score’, ascending=False)).reset_index(drop=True)

6.選擇特定類型的列

drinks = pd.read_csv(’data/drinks.csv’)# 選擇所有數(shù)值型的列drinks.select_dtypes(include=[’number’]).head()# 選擇所有字符型的列drinks.select_dtypes(include=[’object’]).head()drinks.select_dtypes(include=[’number’,’object’,’category’,’datetime’]).head()# 用 exclude 關(guān)鍵字排除指定的數(shù)據(jù)類型drinks.select_dtypes(exclude=[’number’]).head()

7.字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值

df = pd.DataFrame({’列1’:[’1.1’,’2.2’,’3.3’], ’列2’:[’4.4’,’5.5’,’6.6’], ’列3’:[’7.7’,’8.8’,’-’]})dfdf.astype({’列1’:’float’,’列2’:’float’}).dtypes

用這種方式轉(zhuǎn)換第三列會出錯，因為這列里包含一個代表 0 的下劃線，pandas 無法自動判斷這個下劃線。為了解決這個問題，可以使用 to_numeric() 函數(shù)來處理第三列，讓 pandas 把任意無效輸入轉(zhuǎn)為 NaN。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors=’coerce’).fillna(0)

8.優(yōu)化 DataFrame 對內(nèi)存的占用

方法一：只讀取切實所需的列，使用usecols參數(shù)

cols = [’beer_servings’,’continent’]small_drinks = pd.read_csv(’data/drinks.csv’, usecols=cols)

方法二：把包含類別型數(shù)據(jù)的 object 列轉(zhuǎn)換為 Category 數(shù)據(jù)類型，通過指定 dtype 參數(shù)實現(xiàn)。

dtypes ={’continent’:’category’}smaller_drinks = pd.read_csv(’data/drinks.csv’,usecols=cols, dtype=dtypes)

9.根據(jù)最大的類別篩選 DataFrame

movies = pd.read_csv(’data/imdb_1000.csv’)counts = movies.genre.value_counts()movies[movies.genre.isin(counts.nlargest(3).index)].head()

10.把字符串分割為多列

df = pd.DataFrame({’姓名’:[’張 三’,’李 四’,’王 五’], ’所在地’:[’北京-東城區(qū)’,’上海-黃浦區(qū)’,’廣州-白云區(qū)’]})dfdf.姓名.str.split(’ ’, expand=True)

11.把 Series 里的列表轉(zhuǎn)換為 DataFrame

df = pd.DataFrame({’列1’:[’a’,’b’,’c’],’列2’:[[10,20], [20,30], [30,40]]})dfdf_new = df.列2.apply(pd.Series)pd.concat([df,df_new], axis=’columns’)

12.用多個函數(shù)聚合

orders = pd.read_csv(’data/chipotle.tsv’, sep=’t’)orders.groupby(’order_id’).item_price.agg([’sum’,’count’]).head()

13.分組聚合

import pandas as pddf = pd.DataFrame({’key1’:[’a’, ’a’, ’b’, ’b’, ’a’], ’key2’:[’one’, ’two’, ’one’, ’two’, ’one’], ’data1’:np.random.randn(5), ’data2’:np.random.randn(5)})dffor name, group in df.groupby(’key1’): print(name) print(group)dict(list(df.groupby(’key1’)))

通過字典或Series進行分組

people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’, ’e’], index=[’Joe’, ’Steve’, ’Wes’, ’Jim’, ’Travis’])mapping = {’a’:’red’, ’b’:’red’, ’c’:’blue’, ’d’:’blue’, ’e’:’red’, ’f’:’orange’}by_column = people.groupby(mapping, axis=1)by_column.sum()

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