详解pandas映射与数据转换

详解pandas映射与数据转换攻略

Pandas是Python中非常流行的数据处理和分析库。Pandas中提供了很多方便易用的数据转换和映射功能，帮助我们快速对数据进行处理。本文将详细讲解Pandas中映射和转换的相关功能，以及示例说明。

Part 1 映射

1.1 映射原理

映射（Mapping）是一种比较常用的数据转换技术。在Pandas中，映射是对某一列数据进行重新编码，将原始的文本数据转换成需要的数字编码或者是其他数据类型。例如：将星座名称转换成由数字编码的表示方式，或者是将性别由字符编码转换成数值编码等。

1.2 使用方法

在Pandas中，映射功能的实现需要通过map方法实现。下面通过一个示例对其进行说明：

import pandas as pd

# 读入数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 编码映射
map_dict = {'female': 0, 'male': 1} # 字典映射
data['sex'] = data['sex'].map(map_dict) # 映射

# 输出结果
print(data)

上述示例中，使用map方法对data数据集中的sex列进行了编码映射，将字符串类型的性别映射为了整数类型的性别。在进行映射时，使用了Python中字典的方式定义了映射字典{'female': 0, 'male': 1}，并通过map方法进行映射。

1.3 示例1

下面通过一个示例对映射功能进行进一步说明：

import pandas as pd

# 读入数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 编码映射
map_dict = {'Aries': 1, 'Taurus': 2, 'Gemini': 3, 'Cancer': 4,
            'Leo': 5, 'Virgo': 6, 'Libra': 7, 'Scorpio': 8,
            'Sagittarius': 9, 'Capricorn': 10, 'Aquarius': 11, 'Pisces': 12} # 星座字典映射
data['constellation'] = data['constellation'].map(map_dict) # 映射

# 输出结果
print(data)

上述示例中，我们读入了一个名为data.csv的数据文件，其中包含了用户的星座信息。对于星座信息，我们可以使用字典映射方式将其转化为数字编码。在该示例中，我们定义了包含了12种星座的字典映射，并且使用map方法对原始数据进行了映射，将原始的星座信息转换为了数字编码的形式，并在最终的输出结果中进行了展示。

Part 2 转换

2.1 转换原理

在数据处理中，除了映射，还有很多情况下需要对数据进行转换。例如，时间数据类型的转换、空值数据的处理以及字符串的格式化等。在Pandas中，转换操作的实现需要通过apply方法实现。

2.2 使用方法

apply方法可以对数据集中的每一行或者每一列数据进行转换处理。下面我们通过一个示例对其进行说明：

import pandas as pd

# 读入数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 时间数据转换
data['birthday'] = data['birthday'].apply(pd.to_datetime) # 转换为datetime类型

# 空值处理
mean_value = data['height'].mean() # 计算平均值
data['height'].fillna(mean_value, inplace=True) # 用平均值填充空值

# 输出结果
print(data)

上述示例中，我们使用了apply方法对数据集进行了时间转换和空值处理。首先，使用pd.to_datetime方法将原始数据中的生日字符串信息转换为了datetime类型的格式。其次，我们通过计算身高数据列的平均值，使用fillna方法将身高数据集中的空值进行了替换。最终结果在输出中进行了展示。

2.3 示例2

下面通过一个示例对数据转换操作进行进一步说明：

import pandas as pd

# 读入数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 字符串格式化
data['name'] = data['name'].apply(lambda x: x.upper()) # 字符串转为大写字母

# 时间数据转换
data['birthday'] = data['birthday'].apply(pd.to_datetime)

# 空值处理
mean_value = data['height'].mean() # 计算平均值
data['height'].fillna(mean_value, inplace=True)

# 输出结果
print(data)

上述示例中，我们对读入的数据进行了格式化处理。首先，使用apply方法将名字数据转换为了大写字母格式的字符串。其次，使用pd.to_datetime方法将生日数据转换为了datetime类型的格式。最后，对身高数据集中的空值进行了平均值填充操作。最终结果在输出中展示。