python进行数据清理之pandas中的drop用法

好久好久没有更新博客了，之前自学的估计也都忘记差不多了。由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路，心情也难过了很久，既然入职了就要好好干，仍要保持自己的兴趣，利用业余时间重拾之前的乐趣。

从基本的数据清理学起吧

讲一下drop函数的用法

删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据。

删除无效项

df[df.isnull()]  #返回的是个true或false的Series对象（掩码对象），进而筛选出我们需要的特定数据。
df[df.notnull()]
df.dropna()     #将所有含有nan项的row删除
df.dropna(axis=1,thresh=3)  #将在列的方向上三个为NaN的项删除
df.dropna(how='ALL')        #将全部项都是nan的row删除

这里面，print(data.dropna() )和 print(data[data.notnull()] )结果一样

填充空缺项

df.fillna(0)
df.fillna({1:0, 2:0.5})         #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method='ffill')   #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN

method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None

pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值

backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值

None：指定一个值去替换缺失值

drop函数的使用：

(1)删除行、列

print(frame.drop(['a']))
print(frame.drop(['b'], axis = 1))#drop函数默认删除行，列需要加axis = 1

(2)inplace参数

1. DF.drop('column_name', axis=1)；
2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)
3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True)  

对原数组作出修改并返回一个新数组，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名对应的内存值直接改变（如2和3情况所示）；

而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）。

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')