numpy、pandas实用总结(遍历、重复值、缺失值、异常值、数据过滤、数据清洗)

前言

• 最近工作中经常实用pandas，然而，却发现自己对于pandas的掌握并没有想象中的好，很多pandas的函数和用法，自己都不是特别的熟练，特此总结一下最近经常会使用的pandas用途和函数，增强记忆。

pandas用途之DataFrame遍历

• 按照行对于DataFrame进行遍历，得到每一行，然后对于行进行操作，取每一列的单个数据

  for index,row in df.iterrows():
  	print(row['列名'],row['列名'])
  

• 如果需要得到每一行的每列的数据进行计算，则需要row[‘列名’].iloc[0]取出行中的单个元素
• 因为，单纯的取出row[‘列名’]是Series类型，会带有Series类型的一些索引等内容。

pandas用途之DataFrame数据查询重复，去除重复

• DataFrame数据查询和取出重复元素，都是根据df.duplicated来实现的
• 使用df.duplicated()来查询重复值，返回布尔类型的值
  • 参数：subset，设置判断重复的时候，按照哪些列进行判断。
    • 可以使用列表的方式设置，subset = [“列a”,“列b”]
    • 可以使用字符串的方式定义，subset = “列a”
  • 参数：keep，设置判断重复的时候，保留项
    • keep = “first”, 保留第一项
    • keep = “last”, 保留最后一项
    • keep = False，一个都不保留
• 使用df.drop_