每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。
所以这一次简单讲一下Pandas的用法,以便以后能更好的使用。
数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。
数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。
本期利用之前获取的网易云音乐用户数据,来操作一番。
/ 01 / 数据整合
首先读取数据。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置列名与数据对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 设置显示宽度为1000,这样就不会在IDE的输出框中换行了 pd.set_option('display.width', 1000) # 读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, names=['name', 'user_id', 'age', 'gender', 'city', 'praise', 'date'], encoding='utf-8-sig', skipinitialspace=True) print(df)
这里以上期的网易云音乐用户数据为例。
01 行列操作
选择单列。可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。
iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。
loc方法在选择列时只能使用字符索引。
# 返回pandas序列结构的类 print(df['age']) print(df.age) print(df.ix[:, 'age']) print(df.loc[:, 'age']) # 返回pandas数据框类 print(df[['age']]) print(df.iloc[:, 2:3])
输出结果。
私信小编001获取全套学习教程!
选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。
只不过ix和loc方法,行索引是前后都包括的,而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。
iloc方法则和列表索引一致,前包后不包。
# 列索引前包后包 print(df.ix[0:5, 0:5]) print(df.loc[0:5, ('name', 'user_id', 'age', 'gender', 'city')]) # 列索引前包后不包 print(df.iloc[0:5, 0:5])
输出结果。
创建列。可以直接通过赋值完成,也可通过数据框的assign来完成赋值,不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。
# 直接列赋值 df['adult'] = df['age'] // 18 print(df) # 使用assign赋值 df = df.assign(adult=df['age'] // 18) print(df)
两个方法的输出结果都一样。
删除列。使用数据框的方法drop。
# 删除单列 print(df.drop('date', axis=1)) # 删除多列 print(df.drop(['praise', 'date'], axis=1))
输出结果。
02 条件查询
单条件查询。使用比较运算符进行查询,如「== > < >= <= !=」。生成bool索引。
# 生成bool索引 print(df.age > 17) # 返回符合条件的数据 print(df[df.age > 17])
输出结果,这里以年龄大于18岁为例。
多条件查询。无非就是加个逻辑运算符。如「& ~ |」,代表了与、非、或。
# 筛选年龄成年且性别为女性的用户 print(df[(df.age > 17) & (df.gender == 2)]) # 筛选评论点赞数不为0的用户 print(df[~(df.praise == 0)]) # 筛选地区在河南或湖南的用户 print(df[(df.city == 430100) | (df.city == 410100)])
输出结果。
当然Pandas还提供了更方便的条件查询方法,比如query、between、isin、str.contains(匹配开头)。
使用query进行条件查询。
# 筛选成年用户 print(df.query('age > 17')) # 筛选地区在河南或湖南的用户 print(df.query('(city == 430100) | (city == 410100)'))
输出结果。
between方法,查询数据在某个范围的记录。
# 查询18到25岁的用户数据,inclusive为True意思是将边界包括在内 print(df[df['age'].between(18, 25, inclusive=True)])
输出结果。
对于字符串来说,可以使用isin方法进行查询。
# 查询在某个时间评论的用户情况 print(df[df['date'].isin(['2019-03-11 16:19:00', '2019-03-11 16:00:00'])])
输出结果。
03 横向连接
Pandas提供了merge方法来完成各种表的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。
内连接,根据公共字段保留两表共有的信息。
# 表1 df1 = df.iloc[0:10, 0:2] print(df1) # 表2 df2 = df.iloc[0:10, 1:7] print(df2)
两表数据如下。
两表横向连接代码如下。
# 公共字段名称一致时 print(df1.merge(df2, how='inner', on='user_id')) # 公共字段名称不一致时 print(df1.merge(df2, how='inner', left_on='user_id', right_on='user_id'))
输出结果。
外连接包括左连接、右连接、全连接。
哪边连接,哪边的信息全保留,另一边的缺失信息会以NaN补全。
how的参数值分别为left、right、outer。
04 纵向连接
数据的纵向合并指的是将两张或多张表纵向拼接起来,使得原先两张或多张表的数据整合到一张表上。
# 表1 df1 = df.iloc[0:10, :] print(df1) # 表2 df2 = df.iloc[8:15, :] print(df2)
两表数据如下。
pd.concat方法不仅可以完成纵向合并,还能完成横向合并。
当参数axis的值为0时,纵向合并。
当参数axis的值为1时,横向合并。
# ignore_index=True表示忽略两表原先的行索引,合并并重新排序索引,drop_duplicates()表示去重 print(pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, axis=0).drop_duplicates())
输出结果。
05 排序
Pandas的排序方法有以下三种。
sort_values、sort_index、sortlevel。
第一个表示按值排序,第二个表示按索引排序,第三个表示按级别排序。
# 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last')) # 多个排序变量,这里以性别和年龄(有先后顺序) print(df.sort_values(['gender', 'age'], ascending=False, na_position='last'))
输出结果。
06 分组汇总
groupby方法可以进行分组汇总。agg方法则可一次汇总多个统计量。
# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby(['gender', 'age'])[['praise']].mean()) # 对性别分组,获取点赞数和年龄的平均值 print(df.groupby(['gender'])[['praise', 'age']].mean()) # 对性别分组,获取性别的计数值 print(df.groupby(['gender'])[['gender']].count()) # 多重索引 print(df.groupby(['gender', 'date'])['age', 'praise'].agg(['mean', 'max', 'min', 'count']))
输出结果,这里只展示计数的结果,也是平常用的比较多的。
通过上面的数值,就能绘制出用户性别分布情况的饼图。
07 赋值与条件赋值
# 将某个值替换 print(df.praise.replace(33, np.nan))
条件赋值。这里以性别列为例,将0,1,2替换为未知、男性、女性。
def transform(row): """ 标识性别 """ if row['gender'] == 1: return ('男性') elif row['gender'] == 2: return ('女性') else: return ('未知') # axis=1为列循环,axis=0为行循环 print(df.apply(transform, axis=1)) # 赋值到新列 print(df.assign(gender_c=df.apply(transform, axis=1)))
输出结果。
除了apply方法,还可以通过条件查询直接赋值。
df = df.copy() df.loc[df.gender == 0, 'gender_c'] = '未知' df.loc[df.gender == 1, 'gender_c'] = '男性' df.loc[df.gender == 2, 'gender_c'] = '女性' print(df)
输出结果,和上图一样。
/ 02 / 数据清洗
01 重复值处理
Pandas提供了查看和删除重复数据的方法,具体如下。
# 查看重复的数据 print(df[df.duplicated()]) # 删除重复的数据 print(df.drop_duplicates()) # 去除用户ID重复的所有记录 print(df.drop_duplicates('user_id'))
输出结果如下,分别对应查看,删除,特定列删除。
02 缺失值处理
Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据。
# sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失,col.size表示当前列总共有多少行数据 print(df.apply(lambda col: sum(col.isnull())/col.size))
首先查看各列的缺失情况。
填补缺失值数据,将昵称缺失值设置为未知。
# 填补缺失值 print(df.name.fillna('未知'))
输出结果。
还可以调用方法isnull产生缺失值指示变量。
# 默认的bool类型 print(df.name.isnull()) # 数值0、1型指示变量 print(df.name.isnull().apply(int))
输出结果。
03 数据分箱
分箱法包括等深分箱(每个分箱样本数量一致)和等宽分箱(每个分箱的取值范围一致)。
其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法,默认是实现等宽分箱。
# 等宽分箱 print(pd.cut(df.age, 5)) # 自定义标签 print(pd.cut(df.age, bins=5, labels=[10, 15, 20, 25, 30]))
这里以年龄为例,输出如下。
实现等深分箱,其中每个箱的宽度可能不一。
# 去除没有年龄数据的用户 df = df[df.age != 0] # 输出等深度分2箱的分位数 print(df.age.quantile([0, 0.5, 1])) # include_lowest=True表示包含边界的最小值 print(pd.cut(df.age, bins=df.age.quantile([0, 0.5, 1]), include_lowest=True))
**完整代码加群:683380553 获取!**
输出结果。
/ 03 / 总结
有关Pandas的知识还很多,本次就到此为止。