4-Pandas数据预处理之数据转换（df.map()、df.replace()）

　　在数据分析中，根据需求，有时候需要将一些数据进行转换，而在Pandas中，实现数据转换的常用方法有：

• 利用函数或是映射
• 可以将自己定义的或者是其他包提供的函数用在Pandas对象上实现批量修改。
• applymap和map实例方法

　　在本节中，使用调查的某公司的员工信息为例：

numeber_project：员工所在项目个数

left：该员工是否离职

salary：工资级别

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data  = pd.read_csv('./input/HR.csv',encoding = 'gbk')
>>> data = data[['number_project','left','salary']]
>>> data.head()
   number_project  left  salary
0               2     1     low
1               5     1  medium
2               7     1  medium
3               5     1     low
4               2     1     low

　一、map()、replace()

（1）使用函数。例：将salary列的数据转换成每个单词的字母大写：

>>> data['salary'].map(str.title)[:5]
0       Low
1    Medium
2    Medium
3       Low
4       Low
Name: salary, dtype: object

（2）使用映射关系的字典。例：对于left，生成一个指标标量indicator。若为‘YES’，表示left＝１，若为‘NO’，表示left=0（一般在数据处理时是将字符处理成0,1...n，在此时为了便于理解，故如此举例）。

>>> mapper = {0:'NO',1:'YES'}
>>> data['left'] = data['left'].map(mapper)
>>> data.head()
   number_project left  salary
0               2  YES     Low
1               5  YES  Medium
2               7  YES  Medium
3               5  YES     Low
4               2  YES     Low

注意：使用映射关系的字典map()必须考虑到所有的值，若没有，那么没有映射关系的值将会为NaN，如下例子：

>>> s = pd.Series(['A','B','C'])
>>> s
0    A
1    B
2    C
dtype: object
>>> s.map({'A':10,'B':100})
0     10.0
1    100.0
2      NaN
dtype: float64

（3）重命名索引---->通过map方法可以对行索引或是列名的Index对象进行修改（行索引和列明都是Index对象）

>>> data.columns
Index(['number_project', 'left', 'salary'], dtype='object')
>>> data.columns.map(str.upper)
Index(['NUMBER_PROJECT', 'LEFT', 'SALARY'], dtype='object')

（4）使用映射，若需要将数据按照一定的映射关系进行替换，使用replace()。多个值的替换可以用列表，少数的值可以用包含映射关系的字典字典。

例：将number_project的值2、3、4设置为less，5、6、7设置为More。

>>> data['number_project'] = data['number_project'].replace([2,3,4,5,6,7]，['Less','Less','Less','More','More','More'])
>>> data.head()
  number_project left  salary
0           Less  YES     Low
1           More  YES  Medium
2           More  YES  Medium
3           More  YES     Low
4           Less  YES     Low

　　　现有一份数据test_loan，如下：

	user	term	int_rate	grade	loan_status
389	8	36 months	13.66%	C	Fully Paid
417	9	36 months	11.99%	B	Charged Off
705	6	60 months	15.59%	D	Fully Paid
921	7	60 months	11.44%	B	Fully Paid
1138	4	36 months	13.66%	C	Fully Paid
1251	5	36 months	13.66%	C	Charged Off

1）loan_status状态为"Charged Off"的贷款有违约风险，视为不良贷款，将其值标记为1，其他贷款标记为0。我们使用replace()进行值替换

test_loan['loan_status']=test_loan['loan_status'].replace(["Charged Off","Fully Paid"],[1,0])
	user	term	int_rate	grade	loan_status
389	8	36 months	13.66%	C	0
417	9	36 months	11.99%	B	1
705	6	60 months	15.59%	D	0
921	7	60 months	11.44%	B	0
1138	4	36 months	13.66%	C	0
1251	5	36 months	13.66%	C	1

2）replace()也可以同时指定不同变量的不同值替换为相同新值

test_loan.replace(to_replace={'loan_status':0,'grade':'B'},value='Good')

	user	term	int_rate	grade	loan_status
389	8	36 months	13.66%	C	Good
417	9	36 months	11.99%	Good	Charged Off
705	6	60 months	15.59%	D	Good
921	7	60 months	11.44%	Good	Good
1138	4	36 months	13.66%	C	Good
1251	5	36 months	13.66%	C	Charged Off

说明：to_replace指需要替换的值，value指要替换成的新值。replace作为数值替换的方法，适用范围非常之广，可以实现多种操作。

3）也可以使用正则进行替换，设置regex=True即可，代表to_replace部分输入的是正则表达式部分

　　例：将D开头的全部内容替换成Bad

test_loan.replace(to_replace='D+.*$',value='Bad',regex=True)

	user	term	int_rate	grade	loan_status
389	8	36 months	13.66%	C	Fully Paid
417	9	36 months	11.99%	B	Charged Off
705	6	60 months	15.59%	Bad	Fully Paid
921	7	60 months	11.44%	B	Fully Paid
1138	4	36 months	13.66%	C	Fully Paid
1251	5	36 months	13.66%	C	Charged Off