本周主要的任务是强化pandas库，主要以练习为主，在练习中遇到了一些问题，主要包括以下内容
1）处理重复值【DataFrame.duplicated()、DataFrame.drop_duplicates()、Series.unique和Series.nunique()】
DataFrame.duplicated(),参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html
clipboard.png
用来查询数据框中是否存在重复值，关于重复值的处理由keep参数设定【删除、保留第一个或者保留最后一个】
DataFrame.drop_duplicates()，参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html
image.png
返回数据框中的非重复值，关于重复值的处理与duplicated()类似。也可以说DataFrame.drop_duplicates()等于~DataFrame.duplicated()
Series.unique和Series.nunique()分别是返回非重复值和相应个数。
2）字典的神奇用法
将数据框df中的'priority'字段中的yes换成True，no换成False
df.replace({'priority':{'yes':True,'no':False}})
df['priority'].map({'yes':True,'no':False})
按照occupation和gender两个字段进行分组，求gender字段的样本数
users.groupby(['occupation','gender']).agg({'gender':'count'})
3)几个比较方便的函数【DataFrame.idxmax()、DataFrame.idxmin()、DataFrame.nlargetst()、get_loc()、np.where()、list.index()】
idxmax()，参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.idxmax.html
用来找到最大值的标签，返回第一个满足的值，axis参数用来控制轴向。
idxmin()与idxmax()类似，用来找到最小值的标签。
nlargetst()，参考https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-nlargest/
返回前几大值，用keep参数处理重复值，没找到它的相反函数前几个最小的值，就先用排序来做吧。
get_loc()、np.where()、list.index()这三个方法都是用来查询值的索引的。
4)关于多重索引的问题
多重索引的求和，level参数的设置
参考
clipboard.png
假设，现在有一组数据，有多重索引【 a,b,c】和【1,7,0,12,8,4,10,14,9】
clipboard.png
按第一个索引求和level=0
clipboard.png
按第二个索引求和level=1
clipboard.png
多重索引的除法
DataFrame.div(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)，参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.div.html
返回DataFrame/other的结果，当存在多重索引时，需要设置level。
clipboard.png
按照第二个索引进行匹配，列自动匹配，匹配不上或者无法相除【除数是0】的返回NaN
clipboard.png
关于div方法需要注意的是，用到level的时候，必须保证DataFrame和other有相同的索引名称。
clipboard.png
此时occupation_total是Series类型，虽然结果中看似index名称是occupation，但是Series对象只存在index和value，不存在index名称。
如果按照occupation进行匹配，会报错
clipboard.png
把occupation_total转成数据框，设置index是occupation就可以了。
5)apply、applymap和map的区别
6)numpy.int64和int不是一个数据类型
5)和6)之前总结过，就不说了。
最后，希望下周开始，自己能够尝试着用pandas做一些简单的小例子，向群里的小伙伴们学习！
网友评论