python分析包pandas有哪些小技巧?

1.计算变量缺失率

df=pd.read_csv('titanic_train.csv')

def missing_cal(df):

"""

df :数据集

return：每个变量的缺失率

"""

missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0]

missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index()

missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col',

0:'missing_pct'})

missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True)

return missing_df

missing_cal(df)

如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1.

2.获取分组里较大值所在的行方法

分为分组中有重复值和无重复值两种。无重复值的情况。

df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})

df

df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]

先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count较大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况

df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64)

df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]]

对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。

3.多列合并为一行

df = pd.DataFrame({'id_part':['a','b','c','d'], 'pred':[0.1,0.2,0.3,0.4], 'pred_class':['women','man','cat','dog'], 'v_id':['d1','d2','d3','d1']})

df.groupby(['v_id']).agg({'pred_class': [', '.join],'pred': lambda x: list(x),

'id_part': 'first'}).reset_index()

4.删除包含特定字符串所在的行

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':['s1', 'exp_s2', 's3','exps4'], 'c':[5,6,7,8], 'd':[3,2,5,10]})

df[df['b'].str.contains('exp')]

5.组内排序

df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score'])

介绍两种gao效地组内排序的方法。

df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False])

df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False)).reset_index(drop=True)

6.选择特定类型的列

drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv')

# 选择所有数值型的列

drinks.select_dtypes(include=['number']).head()

# 选择所有字符型的列

drinks.select_dtypes(include=['object']).head()

drinks.select_dtypes(include=['number','object','category','datetime']).head()

# 用 exclude 关键字排除指定的数据类型

drinks.select_dtypes(exclude=['number']).head()

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