Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解
1. 缺失值处理
在数据分析中,经常会遇到数据缺失的情况,面对缺失数据,需要进行相应的处理以保证数据的完整性和准确性。 Pandas 模块提供了很多有用的方法来处理缺失数据。下面我们就来看一下 Pandas 模块缺失值处理的实例。
(1)创建带有缺失值的 DataFrame
我们可以通过 numpy
模块来创建随机的 DataFrame,随机产生的 DataFrame 中含有缺失值。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=list('ABCDE'))
df.iloc[0,0] = np.nan
df.iloc[3,2] = np.nan
df.iloc[4,3] = np.nan
执行上述代码后可以得到带有缺失值的 DataFrame,其中包含 NaN 值。
(2)缺失值判断
在处理数据缺失时,我们需要先做缺失值的判断。 Pandas 模块提供了很多方法用于判断缺失值,如:isna()
、 isnull()
方法。这两个方法都可以用于检查 DataFrame 或 Series 对象中的缺失值。
print(df.isna())
执行上方代码后会按照 DataFrame 中元素的位置展示 True 或 False值, True 表示该位置元素是 NaN 值, False 表示该位置元素有值。
(3)缺失值处理
缺失值处理的方法包括删除缺失值和填充缺失值。下面我们分别介绍这两种方法。
a. 删除缺失值
删除缺失值的方法包括删除含有缺失值的行和删除含有缺失值的列。
# 删除行
print(df.dropna(axis=0))
# 删除列
print(df.dropna(axis=1))
在执行上述代码后,可以看到分别删除行和列的结果。
b. 填充缺失值
填充缺失值的方法包括填充为固定值、向前填充和向后填充。填充为固定值,我们可以通过 fillna()
方法来实现。
# 填充为固定值
print(df.fillna(0))
在上述代码中,缺失值被填充为了 0。
向前填充或向后填充需要同时进行指定索引,我们通过 ffill()
和 bfill()
方法来实现向前填充和向后填充。
# 向前填充
print(df.ffill())
# 向后填充
print(df.bfill())
执行上述代码可以得到向前填充和向后填充的结果。
2. 层次索引实例
在 Pandas 模块中,层次索引是一种非常强大的工具。层次索引允许我们在一个轴向上拥有多个索引级别,这样我们就可以在一个 DataFrame 对象上存储更加复杂的数据结构。下面我们就来看一下 Pandas 模块层次索引的实例。
(1)创建带有层次索引的 DataFrame
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=[list('AAABBB'), list('XYXYXY')],
columns=[['Data1', 'Data1', 'Data2', 'Data2'], ['VarA', 'VarB', 'VarC', 'VarD']])
执行上述代码之后,我们可以看到已经创建了一个带有层次索引的 DataFrame。
(2) 选取数据
在层次索引中,我们可以通过 loc
方法来进行数据的选取。
# 第一层索引为 A 的所有数据
print(data.loc['A'])
# 第一层索引为 A ,第二层索引为 X 的数据
print(data.loc['A', 'X'])
# 第二层索引为 VarA 的所有数据
print(data.loc[:, 'VarA'])
在执行上述代码之后,我们可以通过不同的参数来选取不同层的数据。
(3) 层次索引排序
层次索引在使用时通常需要排序,Pandas 模块中提供了 sort_index()
方法来对 DataFrame 进行排序。
# 对第一层索引排序
print(data.sort_index(level=0))
# 对第二层索引排序
print(data.sort_index(level=1))
在执行上述代码后,我们可以看到经过排序后的 DataFrame。
(4) 重命名索引
在层次索引中,我们可以通过 rename()
方法重新命名索引。例如,我们重新命名第一层索引为 X,第二层索引为 Y。
data.rename(index={'A':'X', 'B':'Y'},columns={'Data1':'DA', 'Data2':'DB'})
在执行上述代码后,我们可以看到重命名后的 DataFrame。
(5)组内运算
Pandas 模块中的层次索引在数据的分组、汇总等操作中特别有用。例如,我们可以对数据进行求和,并指定计算的级别。
# 对第一层索引为 A 的数据按照第二层索引进行求和
print(data.sum(level=1))
在执行上述代码后,我们可以看到对第一层索引为 A 的数据按照第二层索引进行求和的结果。
3. 总结
本文通过两个实例详细讲解了 Pandas 模块缺失值处理和层次索引的应用。在处理数据缺失时,我们可以使用 dropna()
、fillna()
等方法对数据进行处理。在层次索引中,我们可以使用sort_index()
、rename()
等方法进行索引的操作。据此,我们可以更好地进行数据分析和处理。
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