关于python:Pandas进阶处理缺失数据和数据聚合

在本篇文章中，咱们将深入探讨 Pandas 库中两个重要的数据处理性能：解决缺失数据和数据聚合。

一、解决缺失数据

在数据处理过程中，常常会遇到数据缺失的问题。Pandas 为此提供了一些办法来解决缺失数据。

1. 查看缺失数据

应用 isnull() 和notnull()函数，能够查看 DataFrame 对象中的每个元素是否为空。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],
                  columns=['one', 'two', 'three'])

df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])

print(df['one'].isnull())

2. 填充缺失数据

Pandas 提供了一个 fillna() 函数，能够应用常数值或前一个或后一个数据点来填充空值。

print(df.fillna(0))  # 应用 0 来填充空值

print(df.fillna(method='pad'))  # 应用前一个数据点来填充空值

3. 删除缺失数据

如果你想删除蕴含缺失值的行，能够应用 dropna() 函数。

print(df.dropna())

二、数据聚合

数据聚合是数据处理的重要步骤，Pandas 提供了一个弱小的 groupby 性能，能够依照一个或多个列对数据进行分组，而后对每个分组利用一个函数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': np.random.randn(8),
    'D': np.random.randn(8)
})

# 分组并对每个分组进行求和
print(df.groupby('A').sum())

# 按多个列进行分组造成档次索引，而后执行函数
print(df.groupby(['A', 'B']).mean())

Pandas 的数据聚合性能十分弱小，能够应用各种函数（如 mean、sum、size、count、std、var 等）进行聚合操作。

通过以上这两个方面的深入探讨，咱们能够看到 Pandas 在数据处理方面的弱小能力。在理论的数据分析工作中，适当地解决缺失数据和进行数据聚合，能够帮忙咱们更好地了解和解释数据。