数据处理：12个使得效率倍增的pandas技巧

1. 背景描述

Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言，这合情合理。它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库。如果你刚开始学习Python，可以先了解一下Python的学习路线。

python学习路线：https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-data-science-python/

在众多的科学计算库中，我认为Pandas对数据科学运算最有用。Pandas，加上Scikit-learn几乎能构成了数据科学家所需的全部工具。本文旨在提供Python数据处理的12种方法。文中也分享了一些会让你的工作更加便捷的小技巧。

在继续推进之前，我推荐读者阅览一些关于数据探索 (data exploration)的代码。

数据探索:https://github.com/typora/typora-issues/issues

为了帮助理解，本文用一个具体的数据集进行运算和操作。本文使用了贷款预测(loan prediction) 问题数据集。

数据集：http://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-loan-prediction

2. 12个技巧说明

首先我要导入要用的模块，并把数据集载入Python环境。

 import pandas as pd

 import numpy as np

 data = pd.read_csv("train.csv", index_col="Loan_ID")

2.1 布尔索引(Boolean Indexing)

如何你想用基于某些列的条件筛选另一列的值，你会怎么做？例如，我们想要一个全部无大学学历但有贷款的女性列表。这里可以使用布尔索引。代码如下：

可以筛选出想要的信息

 data.loc[(data["Gender"]=="Female") & (data["Education"]=="Not Graduate") & (data["Loan_Status"]=="Y"), ["Gender","Education","Loan_Status"]]

想了解更多请阅读 Pandas Selecting and Indexing

2.2 Apply函数(Apply Function)

Apply是摆弄数据和创造新变量时常用的一个函数。Apply把函数应用于数据框的特定行/列之后返回一些值。这里的函数既可以是系统自带的也可以是用户定义的。例如，此处可以用它来寻找每行每列的缺失值个数：

 #创建一个新函数:

 def num_missing(x):

 	return sum(x.isnull())  

 #Apply到每一列:

 print "Missing values per column:"

 print data.apply(num_missing, axis=0) #axis=0代表函数应用于每一列  

 #Apply到每一行:

 print "nMissing values per row:"

 print data.apply(num_missing, axis=1).head() #axis=1代表函数应用于每一行

注意：第二个输出使用了head()函数，因为数据包含太多行。

想了解更多请阅读 Pandas Reference (apply)

3.替换缺失值

‘fillna()’ 可以一次解决这个问题。它被用来把缺失值替换为所在列的平均值/众数/中位数。

 #首先导入一个寻找众数的函数：

 from scipy.stats import mode  mode(data['Gender'])

输出: ModeResult(mode=array([‘Male’], dtype=object), count=array([489]))

返回了众数及其出现次数。记住，众数可以是个数组，因为高频的值可能不只一个。我们通常默认使用第一个：

 mode(data['Gender']).mode[0]

现在可以填补缺失值，并用上一步的技巧来检验。

 #值替换:

data['Gender'].fillna(mode(data['Gender']).mode[0], inplace=True)  data['Married'].fillna(mode(data['Married']).mode[0], inplace=True)  data['Self_Employed'].fillna(mode(data['Self_Employed']).mode[0], inplace=True)  #再次检查缺失值以确认:

print data.apply(num_missing, axis=0)

由此可见，缺失值确定被替换了。请注意这是最基本的替换方式，其他更复杂的技术，如为缺失值建模、用分组平均数（平均值/众数/中位数）填充，会在今后的文章提到。

想了解更多请阅读 Pandas Reference (fillna)

2.4 透视表(Pivot Table)

Pandas可以用来创建 Excel式的透视表。例如，“LoanAmount”这个重要的列有缺失值。我们可以用根据 ‘Gender’、‘Married’、‘Self_Employed’分组后的各组的均值来替换缺失值。每个组的 ‘LoanAmount’可以用如下方法确定：

#Determine pivot table

impute_grps = data.pivot_table(values=["LoanAmount"], index=["Gender","Married","Self_Employed"], aggfunc=np.mean)

print impute_grps

想了解更多请阅读 Pandas Reference (Pivot Table)

2.5 多重索引（Multi-Indexing）

你可能注意到上一步骤的输出有个奇怪的性质。每个索引都是由三个值组合而成。这叫做多重索引。它可以帮助运算快速进行。

延续上面的例子，现在我们有了每个分组的值，但还没有替换。这个任务可以用现在学过的多个技巧共同完成。

 #只在带有缺失值的行中迭代：

for i,row in data.loc[data['LoanAmount'].isnull(),:].iterrows():

	ind = tuple([row['Gender'],row['Married'],row['Self_Employed']])   	 				data.loc[i,'LoanAmount'] = impute_grps.loc[ind].values[0]  

#再次检查缺失值以确认：

print data.apply(num_missing, axis=0)

注：

多重索引需要在loc中用到定义分组group的元组(tuple)。这个元组会在函数中使用。

需要使用.values[0]后缀。因为默认情况下元素返回的顺序与原数据库不匹配。在这种情况下，直接指派会返回错误。

2.6 二维表(Crosstab)

这个功能可被用来获取关于数据的初始“印象”（观察）。这里我们可以验证一些基本假设。例如，本例中“Credit_History” 被认为对欠款状态有显著影响。可以用下面这个二维表进行验证：

 pd.crosstab(data["Credit_History"],data["Loan_Status"],margins=True)

这些数字是绝对数值。不过，百分比数字更有助于快速了解数据。我们可以用apply函数达到目的：

def percConvert(ser):

	return ser/float(ser[-1])    pd.crosstab(data["Credit_History"],data["Loan_Status"],margins=True).apply(percConvert, axis=1)

现在可以很明显地看出，有信用记录的人获得贷款的可能性更高：有信用记录的人有80% 获得了贷款，没有信用记录的人只有 9% 获得了贷款。

但不仅仅是这样，其中还包含着更多信息。由于我现在知道了有信用记录与否非常重要，如果用信用记录来预测是否会获得贷款会怎样？令人惊讶的是，在614次试验中我们能预测正确460次，足足有75%！

如果此刻你在纳闷，我们要统计模型有什么用，我不会怪你。但相信我，在此基础上提高0.001%的准确率都是充满挑战性的。你是否愿意接受这个挑战？

注：对训练集而言是75% 。在测试集上有些不同，但结果相近。同时，我希望这个例子能让人明白，为什么提高0.05% 的正确率就能在Kaggle排行榜上跳升500个名次。

想了解更多请阅读Pandas Reference (crosstab)

2.7 数据框合并(Merge DataFrame)

当我们有收集自不同来源的数据时，合并数据框就变得至关重要。假设对于不同的房产类型，我们有不同的房屋均价数据。让我们定义这样一个数据框：

prop_rates = pd.DataFrame([1000, 5000, 12000], index=['Rural','Semiurban','Urban'],columns=['rates'])  

prop_rates

现在可以把它与原始数据框合并：

data_merged = data.merge(right=prop_rates, how='inner',left_on='Property_Area',right_index=True, sort=False)  data_merged.pivot_table(values='Credit_History',index=['Property_Area','rates'], aggfunc=len)

这张透视表验证了合并成功。注意这里的 ‘values’无关紧要，因为我们只是单纯计数。

想了解更多请阅读Pandas Reference (merge)

2.8 给数据框排序(Sorting DataFrame)

Pandas可以轻松基于多列排序。方法如下：

data_sorted = data.sort_values(['ApplicantIncome','CoapplicantIncome'], ascending=False)  data_sorted[['ApplicantIncome','CoapplicantIncome']].head(10)

注：Pandas 的“sort”函数现在已经不推荐使用，我们用 “sort_values”函数代替。

想了解更多请阅读Pandas Reference (sort_values)

2.9 绘图(Boxplot & Histogram)

许多人可能没意识到Pandas可以直接绘制箱型图和直方图，不必单独调用matplotlib。只需要一行代码。举例来说，如果我们想根据贷款状态Loan_Status来比较申请者收入ApplicantIncome：

data.boxplot(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status")

 data.hist(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status",bins=30)

可以看出获得/未获得贷款的人没有明显的收入差异，即收入不是决定性因素。

想了解更多请阅读Pandas Reference (hist) | Pandas Reference (boxplot)

2.10 用cut函数分箱(Cut function for binning)

有时把数值聚集在一起更有意义。例如，如果我们要为交通状况（路上的汽车数量）根据时间（分钟数据）建模。具体的分钟可能不重要，而时段如“上午”“下午”“傍晚”“夜间”“深夜”更有利于预测。如此建模更直观，也能避免过度拟合。

这里我们定义一个简单的、可复用的函数，轻松为任意变量分箱。

#Binning:

def binning(col, cut_points, labels=None):

  #Define min and max values:

  minval = col.min()

  maxval = col.max()

  #create list by adding min and max to cut_points

  break_points = [minval] + cut_points + [maxval]

  #if no labels provided, use default labels 0 ... (n-1)

  if not labels:

    labels = range(len(cut_points)+1)

  #Binning using cut function of pandas

  colBin = pd.cut(col,bins=break_points,labels=labels,include_lowest=True)

  return colBin

#Binning age:

cut_points = [90,140,190]

labels = ["low","medium","high","very high"]

data["LoanAmount_Bin"] = binning(data["LoanAmount"], cut_points, labels)

print pd.value_counts(data["LoanAmount_Bin"], sort=False)

想了解更多请阅读 Pandas Reference (cut)

2.11 为分类变量编码(Coding nominal data)

有时，我们会面对要改动分类变量的情况。原因可能是：

有些算法（如罗吉斯回归）要求所有输入项目是数字形式。所以分类变量常被编码为0, 1….(n-1)

有时同一个分类变量可能会有两种表现方式。如，温度可能被标记为“High”， “Medium”， “Low”，“H”， “low”。这里 “High” 和 “H”都代表同一类别。同理， “Low” 和“low”也是同一类别。但Python会把它们当作不同的类别。

一些类别的频数非常低，把它们归为一类是个好主意。

这里我们定义了一个函数，以字典的方式输入数值，用‘replace’函数进行编码。

#Define a generic function using Pandas replace function

def coding(col, codeDict):

  colCoded = pd.Series(col, copy=True)

  for key, value in codeDict.items():

    colCoded.replace(key, value, inplace=True)

  return colCoded

#Coding LoanStatus as Y=1, N=0:

print 'Before Coding:'

print pd.value_counts(data["Loan_Status"])

data["Loan_Status_Coded"] = coding(data["Loan_Status"], {'N':0,'Y':1})

print '\nAfter Coding:'

print pd.value_counts(data["Loan_Status_Coded"])

编码前后计数不变，证明编码成功。

想了解更多请阅读 Pandas Reference (replace)

2.12 在一个数据框的各行循环迭代

这不是一个常见的操作。但你总不想卡在这里吧？有时你会需要用一个for循环来处理每行。例如，一个常见的问题是变量处置不当。通常见于以下情况：

带数字的分类变量被当做数值。

（由于出错）带文字的数值变量被当做分类变量。

所以通常来说手动定义变量类型是个好主意。如我们检查各列的数据类型：

 #检查当前数据类型：

 data.dtypes

这里可以看到分类变量Credit_History被当作浮点数。对付这个问题的一个好办法是创建一个包含变量名和类型的csv文件。通过这种方法，我们可以定义一个函数来读取文件，并为每列指派数据类型。举例来说，我们创建了csv文件datatypes.csv。

 #载入文件:

 colTypes = pd.read_csv('datatypes.csv')

 print colTypes

载入这个文件之后，我们能对每行迭代，把用‘type’列把数据类型指派到‘feature’ 列对应的项目。

 #迭代每行，指派变量类型。

 #注，astype用来指定变量类型

for i, row in colTypes.iterrows():  #i: dataframe index; row: each row in series format

    if row['type']=="categorical":

        data[row['feature']]=data[row['feature']].astype(np.object)

    elif row['type']=="continuous":

        data[row['feature']]=data[row['feature']].astype(np.float)

print data.dtypes

现在信用记录这一列的类型已经成了‘object’ ，这在Pandas中代表分类变量。

想了解更多请阅读Pandas Reference (iterrows)

3 .总结

本文中我们介绍了多个可以帮助我们减轻数据探索、特征工程工作负担的函数。此外，我们也定义了一些函数，这些函数可以在不同的数据集上复用以获得相同效果。

原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation/