快速提升效率的6个pandas使用小技巧
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Python大数据分析
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文章来源：towardsdatascience
作者：B.Chen
翻译\编辑：Python大数据分析
pandas是python中常用的数据分析库，出现频率非常高，而且pandas功能之多让人咋舌，即使pandas老手也没法保证能高效使用pandas做数据分析。
这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧，供大家参考。
1. 从剪切板中创建DataFrame
pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe。
以下面这个excel数据表为例，全部选中，按ctrl+c复制：
然后在python中执行pd.read_clipboard()，就能得到一模一样的dataframe数据表：
pd.read_clipboard()
这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。
2. 通过数据类型选择columns
数据分析过程可能会需要筛选数据列，比如只需要数值列，以经典的泰坦尼克数据集为例：
import seaborn as sns
# 导出泰坦尼克数据集
df = sns.load_dataset('titanic')
df.head()
查看该数据集各列的数据类型：
df.dtypes
可以看到各列的数据类型不太一样，有int、object、float、bool等。
如果说我只要需要数值列，也就是数据类型为int、float的列，可以通过select_dtypes方法实现：
df.select_dtypes(include='number').head()
选择除数据类型为int外其他的列，注意这里的参数是exclude：
df.select_dtypes(exclude='int').head()
也可以选择多种数据类型：
df.select_dtypes(include=['int', 'datetime', 'object']).head()
3. 将strings改为numbers
在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值：
astype()方法to_numeric()方法
先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'product': ['A','B','C','D'],
'price': ['10','20','30','40'],
'sales': ['20','-','60','-']
})
df
product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。
值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。
df.dtypes
下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int:
df['price'] = df['price'].astype(int)
# 或者用另一种方式
df = df.astype({'price': 'int'})
但如果你同样用astype()方法更改sales列的话就会出现报错：
df['sales'] = df['sales'].astype(int)
原因是sales列里面的内容除了数字外还有-，它是字符串，没办法转化为int。
而to_numeric()方法却可以解决这一问题，只需要设置参数errors='coerce'。
df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce')
df
现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。
df.dtypes
4. 检测并处理缺失值
有一种比较通用的检测缺失值的方法是info()，它可以统计每列非缺失值的数量。
还是用泰坦尼克数据集：
import seaborn as sns
# 导出泰坦尼克数据集
df = sns.load_dataset('titanic')
df.info()
标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。
这样看可能不够直观，那可以用df.isnull().sum()方法很清楚地得到每列有多少缺失值：
df.isnull().sum()
df.isnull().sum().sum()则能够返回该数据集总共有多少缺失值：
df.isnull().sum().sum()
还可以看缺失值在该列的占比是多少，用df.isna().mean()方法：
df.isna().mean()
注意：这里isnull()和isna()使用效果一样。
那如何处理缺失值呢？
两种方式：删除和替换。
- 删除包含缺失值的行：
df.dropna(axis = 0)
- 删除包含缺失值的列：
df.dropna(axis = 1)
- 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列：
df.dropna(thresh=len(df)*0.9, axis=1)
- 用一个标量替换缺失值：
df.fillna(value=10)
- 用上一行对应位置的值替换缺失值：
df.fillna(axis=0, method='ffill')
- 用前一列对应位置的值替换缺失值：
df.fillna(axis=1, method='ffill')
- 用下一行对应位置的值替换缺失值：
df.fillna(axis=0, method='bfill')
- 用后一列对应位置的值替换缺失值：
df.fillna(axis=1, method='bfill')
- 使用某一列的平均值替换缺失值：
df['Age'].fillna(value=df['Age'].mean(), inplace=True)
当然你还可以用最大最小值、分位数值等来替换缺失值。
5. 对连续数据进行离散化处理
在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。
同样以泰坦尼克数据集为例，里面有一列是年龄特征age:
import seaborn as sns
# 导出泰坦尼克数据集
df = sns.load_dataset('titanic')
df['age'].head()
年龄是一段连续值，如果我们想对它进行分组变成分类特征，比如（<=12，儿童）、（<=18，青少年）、（<=60，成人）、（>60，老人），可以用cut方法实现：
import sys
df['ageGroup']=pd.cut(
df['age'],
bins=[0, 13, 19, 61, sys.maxsize],
labels=['儿童', '青少年', '成人', '老人']
)
df.head()
注意：这里的sys.maxsize是指可以存储的最大值。
可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组：
df['ageGroup'].head()
6. 从多个文件中构建一个DataFrame
有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？
做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。
这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。
在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。
glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。
「行合并」
假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv
用以下方法可以逐行合并：
files = sorted(glob('data/data_row_*.csv'))
pd.concat((pd.read_csv(file) for file in files), ignore_index=True)
sorted(glob('data/data_row_*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果：
「列合并」
假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv
用以下方法可以逐列合并：
files = sorted(glob('data/data_col_*.csv'))
pd.concat((pd.read_csv(file) for file in files), axis=1)
sorted(glob('data/data_row_*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行列合并（注意这里axis=1），得到结果：
本文就到这里，pandas还有很多让人惊喜的小技巧，大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。
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