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一、 数据清洗

1.1、 isnull()

        用于检测 DataFrame 中的缺失值，它会返回一个相同形状的布尔型 DataFrame，其中每个元素表示原始 DataFrame 中相应位置的元素是否是缺失 值。

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],'B': [4, np.nan, 6],'C': [7, 8, 9]
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 使用 isnull() 方法检测缺失值
missing_values = df.isnull()print(missing_values)

1.2、dropna()

        用于删除 DataFrame 中的缺失值。

DataFrame.dropna(axis=0, how=any, thresh=_NoDefault.no_default, subset=None, inplace=False, ignore_index=False)

描述	说明
axis	{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}，默认为 0。0表示按行删除，1表示按列删 除
how	{‘any’, ‘all’}，默认为 ‘any’。 ‘any’：如果行或列中的任意一个值是 NaN，就删除该行或列。 ‘all’：如果行或列中的所有值都是 NaN，才删除该行或列。
thresh	指定每行或每列至少需要有多少个非缺失值才能保留。如果设置此参 数，how 参数将被忽略。
subset	指定在哪些列中搜索缺失值。如果未指定，则在所有列中搜索。
inplace	是否修改 DataFrame 而不是创建新的 DataFrame。
ignore_index	布尔值，默认为 False。如果为 True，则不保留原始 DataFrame 的索引

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, np.nan],'B': [4, np.nan, 6],'C': [7, 8, 9]
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 删除任何含有 NaN 值的行
df_cleaned = df.dropna(subset=['B'])print(df_cleaned)

1.3、fillna()

        用于填充 DataFrame 中的缺失值。

DataFrame.fillna(value=None, *, method=None, axis=0, inplace=False, limit=None)

描述	说明
value	填充值，可以是单个值，也可以是字典（对不同的列填充不同的值），或 者一个 Series。
method	{‘bfill’, ‘ffill’}，默认为无默认值。 ‘bfill’ 或 ‘backfill’：使用下一个有效观测值填充。 {0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}，默认为0。
axis	{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}，默认为0。
inplace	布尔值，默认为 False。如果为 True，则在原地修改 DataFrame 而不 返回新的 DataFrame。
limit	int，默认为无默认值。如果指定了method，则该参数限制连续填充的 数量。

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],'B': [np.nan, np.nan, 6],'C': [7, np.nan, 9]
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 使用固定值填充缺失值
df_filled_value = df.fillna(value=0, limit=1, axis=1)
print(df_filled_value)# 使用字典填充
data = {'A': 'a','B': 'b','C': 'c'
}
df_filled_dict = df.fillna(value=data)
print(df_filled_dict)# 使用Series填充
data_series = pd.Series(['a', 'b', 'c'], ['A', 'B', 'C'])
df_filled_series = df.fillna(value=data_series)
print(df_filled_series)# 使用前一个有效观测值填充缺失值
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled_ffill)# 使用后一个有效观测值填充缺失值
df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill', axis=1)
print(df_filled_bfill)

1.4、drop_duplicates()

        用于删除 DataFrame 中的重复行。

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

描述	说明
subset	指定要检查重复的列名或列名列表，默认值为 None，表示检查所有 列。
keep	{‘first’, ‘last’, False}，默认为 ‘first’。 ‘first’：保留第一次出现的重复项。 ‘last’：保留最后一次出现的重复项。 False：删除所有重复项。
inplace	是否修改 DataFrame 而不是创建新的 DataFrame。
ignore_index	是否重置索引值。

import pandas as pd# 创建一个包含重复行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],'B': [1, 1, 2, 3, 3, 3],'C': [1, 1, 2, 2, 3, 3]
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 删除重复行，保留第一次出现的重复项
df_dedup_first = df.drop_duplicates(keep=False)
print(df_dedup_first)# 根据指定列删除重复行
df_dedup_column = df.drop_duplicates(subset=['A'])
print(df_dedup_column)# 删除重复行，保留最后一次出现的重复项
df_dedup_last = df.drop_duplicates(keep='last')
print(df_dedup_last)# 删除所有重复行
df_dedup_all = df.drop_duplicates(keep=False)
print(df_dedup_all)

二、 数据转换

2.1、replace()

        用于替换 DataFrame 中的值。

DataFrame.replace(to_replace=None, value=_NoDefault.no_default, inplace=False, limit=None, regex=False, method=_NoDefault.no_default)

描述	说明
to_replace	被替换的内容，可以是 scalar, list, dict, regex。如果是字典，则键 是要替换的值，值是相应的替换值。
value	替换后的值。可以是单个值、列表或数组，与 to_replace 长度相同。
inplace	是否在原地修改 DataFrame。
limit	限制替换的数量。可以是整数，表示最多替换多少个值。
regex	是否使用正则表达式进行匹配。
method	'pad' 或 'ffill'：使用前面的数据向后填充。 'backfill' 或 'bfill'：使用后面的数据向前填充。

import pandas as pd# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 4, 5],'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']
})data = {1: 20
}# 用数字 100 替换所有的 1
df_replaced = df.replace(to_replace=data)# 用字符串 'z' 替换所有的 'a'
df_replaced = df.replace(to_replace='a', value='z')# 使用字典替换多个值
df_replaced = df.replace({2: 200,'b': 'y'
})# 使用正则表达式替换
df_replaced = df.replace(to_replace=r'^a$', value='z', regex=True)

2.2、pivot()

        用于改变表格形状格式。

DataFrame.pivot(columns, index=typing.Literal[<no_default>], values=typing.Literal[<no_default>])

描述	说明
columns	作为新 DataFrame 的行索引的列名。可以是单个列名或列名列表。
index	作为新 DataFrame 的列标签的列名。可以是单个列名或列名列表。
values	作为新 DataFrame 的值的列名。可以是单个列名或列名列表。

import pandas as pd# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 使用pivot方法对DataFrame进行重塑，其中foo作为行索引，bar作为列索引，baz作为值
res1 = df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')# # 打印重塑后的DataFrame
print(res1)# 使用pivot方法对DataFrame进行重塑，其中foo作为行索引，bar作为列索引，baz、zoo作为值
res2 = df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])
# 打印重塑后的DataFrame
print(res2)

 

2.3、melt()

        用于改变表格形状格式。

DataFrame.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)

描述	说明
id_vars	保持不变的列名或列名列表。
value_vars	字符串或字符串列表，可选。要重塑的列名或列名列表。这些列的 值将被展平到新的行中。
var_name	新的列名，用于存储原来列的名称。默认值为 None，表示使用默认名称
value_name	字符串。新的列名，用于存储原来列的值。默认值为 'value'。
col_level	整数或列标签，可选。如果 DataFrame 的列是多级索引，指定要使用的级别。默认值为 None，表示使用所有级别。
ignore_index	是否忽略原来的索引，重新生成一个新的默认整数索引。默认值 为 True。

import pandas as pd# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 使用melt方法对DataFrame进行重塑
res1 = df.melt(id_vars=['A'], value_vars=['B'],)# 打印重塑后的DataFrame
print(res1)

2.4、pivot_table()

        用于生成一个指定格式的数据透视表。

DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True)

描述	说明
values	要聚合的列名或列名列表。如果未指定，则使用所有数值列。
index	作为新 DataFrame 的行索引的列名或列名列表。
columns	作为新 DataFrame 的列标签的列名或列名列表。
aggfunc	聚合函数，可以是： 单个函数（如 'mean'、 'sum'、 'count' 等）。 函数列表（如 ['mean', 'sum']）。 字典，键是列名，值是聚合函数。
fill_value	用于填充缺失值的值。默认值为 None。
margins	是否添加总计行和总计列。默认值为 False。
dropna	是否从结果中删除包含缺失值的行。默认值为 True。
margins_name	总计行和总计列的名称。默认值为 'All'。
observed	是否仅显示已观察到的类别。默认值为 False。
sort	是否对结果进行排序。默认值为 True。

import numpy as np
import pandas as pd# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo","bar", "bar", "bar", "bar"],"B": ["one", "one", "one", "two", "two","one", "one", "two", "two"],"C": ["small", "large", "large", "small","small", "large", "small", "small","large"],"D": [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],"E": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 使用pivot_table方法创建一个数据透视表
table = df.pivot_table(values=['D', 'E'], index=['A',], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value='a', margins=True, margins_name='test')# 打印数据透视表
print(table)

 

2.5、 astype()

        用于转换 DataFrame 中指定列的数据类型。

DataFrame.astype(dtype, copy=None, errors='raise')

描述	说明
dtype	新的数据类型，可以是字典或数据类型。如果是字典，则键是列名，值是 要转换为的数据类型。如果指定为单一数据类型，则所有列都将转换为该类型。
copy	布尔值，默认为 本。如果为 None。如果为 True，则在转换数据之前创建数据的副 False，则尽可能地避免复制，但这可能会影响到输入数据的原始 DataFrame。如果为 None（默认值），则仅在需要时复制数据。
errors	{‘raise’, ‘ignore’}，默认为 ‘raise’。控制当转换失败时的行为。如果为 ‘raise’，则在无法转换数据时抛出异常；如果为 ‘ignore’，则在无法转换数据时保 持原始数据类型不变。

import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4.5, 5.5, 6.5],'C': ['7', '8', '9']
})# 打印原始DataFrame
print(df)# 将列 'A' 转换为浮点数类型
df['A'] = df['A'].astype(float)# 使用字典将多列转换为不同的数据类型
# 将列 'B' 转换为整数类型，列 'C' 也转换为整数类型
df = df.astype({'B': int,'C': int
})# 打印转换后的DataFrame
print(df)# 打印DataFrame中各列的数据类型
print(df.dtypes)