12个用于Python数据操作的Pandas技巧（附代码）_python pandas 操作(2)

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正文

使用 fillna() 即可一步实现替换缺失值。它可以用目标列的平均值/众数/中位数更新缺失值。在下面的例子中，我们用‘Gender’，‘Married’和‘Self_Employed’这几列的众数替换它们的缺失值。

#首先我们导入一个函数来确定模式
from scipy.stats import mode
mode(data['Gender'])

输出：

ModeResult(mode=array([‘Male’], dtype=object), count=array([489]))

记住，众数有时也会是数组，因为可能会出现多个高频值。默认情况下我们用第一个：

mode(data['Gender']).mode[0]

输出：

‘Male’

现在我们就可以填充缺失值了，使用前面第 2 种方法进行检查。

#导入值:
data['Gender'].fillna(mode(data['Gender']).mode[0], inplace=True)
data['Married'].fillna(mode(data['Married']).mode[0], inplace=True)
data['Self_Employed'].fillna(mode(data['Self_Employed']).mode[0], inplace=True)

#现在再次检查缺失值进行确认:
print data.apply(num_missing, axis=0)

经确认，缺失值已经被替换掉。注意，这只是一种常见的替换方法，还有其它复杂的方法，比如为缺失值建模。

数据透视表

Pandas 还可以用于创建 Excel 风格的数据透视表。例如，在我们这个例子中，数据的关键列就是包含了缺失值的‘LoanAmount’。我们可以用‘Gender’，‘Married’和‘Self_Employed’这几个组的平均值替换掉缺失值。这样每组的平均‘LoanAmount’可以确定为：

#确定数据透视表
impute_grps = data.pivot_table(values=["LoanAmount"], index=["Gender","Married","Self_Employed"], aggfunc=np.mean)
print impute_grps

多索引

如果你留意一下第 3 种技巧的输出结果，你会发现它有一个奇怪的特点：每个索引由 3 个值组成。这就是多索引，它能加快我们的操作速度。

继续使用上面第 3 种技巧的例子，我们有每一组的值，但尚未估算缺失值。

我们可以使用之前用到的技巧来解决这个问题：

#用缺失的 LoanAmount仅迭代所有的行
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]

#现在再次检查缺失值进行确认
print data.apply(num_missing, axis=0)

注意：

多索引需要用元组来定义 loc 语句中的索引组，这是在函数中用到的一个元组。

这里的 .values[0] 后缀是必需的，因为默认情况下会返回一系列的元素，这会产生一个和 DataFrame 不匹配的索引。在这个例子中，直接分配值会产生错误。

Crosstab

该函数用于对数据获取一个初步的“感觉”（概览）。这里，我们可以验证一个基本的假设。例如，在这个例子中，我们预计“Credit_History”会大幅影响借款状态。那么我们就可以用如下所示的交叉表进行测试：

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

这些都是绝对值。但是，使用百分比会更直观些。我们可以用 apply 函数来完成：

def percConvert(ser):
  return ser/float(ser[-1])
  pd.crosstab(data["Credit_History"],data["Loan_Status"],margins=True).apply(percConvert, axis=1)

现在，很明显有信用历史的人获取贷款的几率更高：达到 80%，而没有信用的人只有 9%。

但事实并非如此简单。由于我们已知具有信用历史非常重要，那么如果我们将有信用历史的人的借款状态预测为 Y、无信用历史的人预测为 N，会怎样呢？我们会惊讶地发现，全部 614 次测试中有 82+378=460 次预测正确，准确率达到了 75%！

你可能会纳闷为何我们需要统计模型，但是你要知道，能将准确率提高哪怕 0.001% 也是一项非常艰难的挑战。

注意：75% 的准确率是在训练集上取得的准确率，在测试集上会略微不同，但也差不多。

合并DataFrame

如果我们有来自多个数据源的信息需要核对，那么合并 DataFrame 会是基本的操作。考虑一种假设情况，其中不同房产类型有不同的房产均价（每平米价格），我们将 DataFrame 定义为：

prop_rates = pd.DataFrame([1000, 5000, 12000], index=['Rural','Semiurban','Urban'],columns=['rates'])
prop_rates

现在，我们就可以将该信息和初始 DataFrame 合并为：

data_merged = data.merge(right=prop_rates, how='inner',left_on='Property_Area',right_index=True, sort=False)
data_merged.pivot_table(values='Credit_History',index=['Property_Area','rates'], aggfunc=len)

通过数据透视表我们可以知道成功合并了。注意，‘values’参数和这里无关，因为我们只是简单计算值而已。

为DataFrame排序

Pandas 能让我们很容易地根据多个列进行排序，可以通过如下操作完成：

data_sorted = data.sort_values(['ApplicantIncome','CoapplicantIncome'], ascending=False)
data_sorted[['ApplicantIncome','CoapplicantIncome']].head(10)

注意：Pandas 的“Sort”函数已经不能用了，我们应该使用“sort_values”来代替它。

绘图（箱形图&直方图）

可能有很多人不知道我们可以在 Pandas 上直接绘出箱型图和直方图，其实没必要额外调用 matplotlib。只需一行命令就行了。例如，如果我们想根据 Loan_Status 比较贷款申请人的收入分布情况：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data.boxplot(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status")

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