python庫pandas之5種使用技巧

Python 正迅速成為數據科學家們更為鐘愛的編程語言。形成該現狀的理由非常充分：Python 提供了一種覆蓋范圍更為廣闊的編程語言生態(tài)系統(tǒng)，以及具有一定計算深度且性能良好的科學計算庫。

在 Python 自帶的科學計算庫中，Pandas 模塊是最適于數據科學相關操作的工具。本文著重介紹了 Python 中數據處理的5種方法。

首先導入相關模塊并加載數據集到 Python 環(huán)境中：

import pandas as pd

import numpy as np

data = pd.read_csv("***.csv", index_col="Loan_ID")

1、Apply 函數

Apply 函數是處理數據和建立新變量的常用函數之一。在向數據框的每一行或每一列傳遞指定函數后，Apply 函數會返回相應的值。這個由 Apply 傳入的函數可以是系統(tǒng)默認的或者用戶自

def num_missing(x):

return sum(x.isnull())

#Applying per column:

print "Missing values per column:"

print data.apply(num_missing, axis=0)

2、填補缺失值

fillna() 函數可一次性完成填補功能。它可以利用所在列的均值/眾數/中位數來替換該列的缺失數據。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”列中各自的眾數值填補對應列的缺失數據。

from scipy.stats import mode

mode(data['Gender'])

3、 數據透視表

Pandas 可建立 MS Excel 類型的數據透視表。例如在下文的代碼段里，關鍵列“LoanAmount” 存在缺失值。我們可以根據“Gender”，“Married”和“Self_Employed”分組后的平均金額來替換。 “LoanAmount”的各組均值可由如下方法確定

4、復合索引

如果您注意觀察#3計算的輸出內容，會發(fā)現它有一個奇怪的性質。即每個索引均由三個數值的組合構成，稱為復合索引。它有助于運算操作的快速進行。

從#3的例子繼續(xù)開始，已知每個分組數據值但還未進行數據填補。具體的填補方式可結合此前學到的多個技巧來完成。

for i,row in data.loc[data['LoanAmount'].isnull(),:].iterrows():

ind = tuple([row['Gender'],row['Married'],row['Self_Employed']])

data.loc[i,'LoanAmount'] = impute_grps.loc[ind].values[0]

#Now check the #missing values again to confirm:

print data.apply(num_missing, axis=0)

5、Crosstab 函數

該函數用于獲取數據的初始印象(直觀視圖)，從而驗證一些基本假設。例如在本例中，“Credit_History”被認為會顯著影響貸款狀態(tài)。這個假設可以通過如下代碼生成的交叉表進行驗證：

pd.crosstab(data["Credit_History"],data["Loan_Status"],margins=True)
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