【数据科学】使用Python建立你的数据处理肌肉记忆
數據預處理流程
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在搜索語法時，您是否因為破壞數據分析流而感到沮喪？為什么你在第三次查找之后仍然不記得它？這是因為你還沒有足夠的練習來為它建立肌肉記憶。
現在，想象一下，當您編寫代碼時，Python語法和函數會根據您的分析思路從指尖飛出。那太棒了！本教程旨在幫助您實現目標。
我建議每天早上練習這個劇本10分鐘，并重復一個星期。這就像每天做一些小小的仰臥起坐 - 不是為了你的腹肌，而是為了你的數據科學肌肉。逐漸地，您會注意到重復培訓后數據分析編程效率的提高。
從我的“數據科學訓練”開始，在本教程中，我們將練習最常用的數據預處理語法作為預熱會話;）
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目錄
0.讀取，查看和保存數據
1。表的維度和數據類型
1.1尺寸
1.2數據類型
2.基本列操作
2.1按列子集數據
2.2重命名列
3.空值：查看，刪除和估算
3.1有多少行和列有空值？
3.2為固定的一組列選擇非空行
3.3 Null值的子集行
3.4刪除和估算缺失值
4.重復數據刪除
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0.讀取，查看和保存數據
首先，為我們的練習加載庫：
# 1.Load libraries # import pandas as pd import numpy as np現在我們將從我的GitHub存儲庫中讀取數據。我從Zillow下載了數據。
file_dir = "https://raw.githubusercontent.com/zhendata/Medium_Posts/master/City_Zhvi_1bedroom_2018_05.csv"# read csv file into a Pandas dataframe raw_df = pd.read_csv(file_dir)# check first 5 rows of the file raw_df.head(5)# use raw_df.tail(5) to see last 5 rows of the file?
結果如下：
保存文件是dataframe.to_csv（）。如果您不想保存索引號，請使用dataframe.to_csv（index = False）。
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1。表的維度和數據類型
1.1尺寸
這個數據中有多少行和列？
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raw_df.shape # the results is a vector: (# of rows, # of cols)# Get the number of rows print(raw_df.shape[0]) # column is raw_df.shape[1]?
1.2數據類型
您的數據的數據類型是什么，有多少列是數字的？
# Check the data types of the entire table's columns raw_df.dtypes# Check the data type of a specific column raw_df['RegionID'].dtypes # result: dtype('int64')輸出前幾列的數據類型：
如果您想更加具體地了解數據，請使用select_dtypes（）來包含或排除數據類型。問：如果我只想查看2018的數據，我該如何獲得？
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2.基本列操作
2.1按列子集數據
按數據類型選擇列：
# if you only want to include columns of float data raw_df.select_dtypes(include=['float64']) # Or to get numerical columns by excluding objects (non-numeric) raw_df.select_dtypes(exclude=['object'])# Get a list of all numerical column names # num_cols = raw_df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()例如，如果您只想要float和integer列：
按名稱選擇和刪除列：
# select a subset of columns by names raw_df_info = raw_df[['RegionID', 'RegionName', 'State', 'Metro', 'CountyName']]# drop columns by names raw_df_sub = raw_df_info.drop(['RegionID','RegionName'],axis=1) raw_df_sub.head(5)?
2.2重命名列
如果我不喜歡它們，如何重命名列？例如，將“State”更改為“state_”;?'城市'到'city_'：
# Change column names # raw_df_renamed1 = raw_df.rename(columns= {'State':'state_', 'City':'city_})# If you need to change a lot of columns: this is easy for you to map the old and new names old_names = ['State', 'City'] new_names = ['state_', 'city_'] raw_df_renamed2 = raw_df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names))?
3.空值：查看，刪除和估算
3.1有多少行和列有空值？
# 1. For each column, are there any NaN values? raw_df.isnull().any()# 2. For each column, how many rows are NaN? raw_df.isnull().sum() # the results for 1&2 are shown in the screenshot below this block# 3. How many columns have NaNs? raw_df.isnull().sum(axis=0).count() # the result is 271. # axis=0 is the default for operation across rows, so raw_df.isnull().sum().count() yields the same result# 4. Similarly, how many rows have NaNs? raw_df.isnull().sum(axis=1).count() # the result is 1324isnull.any（）與isnull.sum（）的輸出：
選擇一列中不為空的數據，例如，“Metro”不為空。
raw_df_metro = raw_df[pd.notnull(raw_df['Metro'])] # If we want to take a look at what cities have null metros raw_df[pd.isnull(raw_df['Metro'])].head(5)?
3.2為固定的一組列選擇非空行
選擇2000之后沒有null的數據子集：
如果要在7月份選擇數據，則需要找到包含“-07”的列。要查看字符串是否包含子字符串，可以在字符串中使用子字符串，并輸出true或false。
# Drop NA rows based on a subset of columns: for example, drop the rows if it doesn't have 'State' and 'RegionName' info df_regions = raw_df.dropna(subset = ['State', 'RegionName']) # Get the columns with data available after 2000: use <string>.startwith("string") function # cols_2000= [x for x in raw_df.columns.tolist() if '2000-' in x] raw_df.dropna(subset=cols_2000).head(5)?
3.3 Null值的子集行
選擇我們希望擁有至少50個非NA值的行，但不需要特定于列：
# Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1: raw_df.dropna() #It's the same as df.dropna(axis='columns', how = 'all')# Method 2: raw_df[raw_df.notnull()]# Only drop the rows if at least 50 columns are Nas not_null_50_df = raw_df.dropna(axis='columns', thresh=50)?
3.4刪除和估算缺失值
填寫NA或估算NA：
#fill with 0: raw_df.fillna(0)#fill NA with string 'missing': raw_df['State'].fillna('missing')#fill with mean or median: raw_df['2018-01'].fillna((raw_df['2018-01'].mean()),inplace=True) # inplace=True changes the original dataframe without assigning it to a column or dataframe # it's the same as raw_df['2018-01']=raw_df['2018-01'].fillna((raw_df['2018-01'].mean()),inplace=False)使用where函數填充自己的條件：
# fill values with conditional assignment by using np.where # syntax df['column_name'] = np.where(statement, A, B) # # the value is A is the statement is True, otherwise it's B # # axis = 'columns' is the same as axis =1, it's an action across the rows along the column # axis = 'index' is the same as axis= 0; raw_df['2018-02'] = np.where(raw_df['2018-02'].notnull(), raw_df['2018-02'], raw_df['2017-02'].mean(), axis='columns')?
4.重復數據刪除
在匯總數據或加入數據之前，我們需要確保沒有重復的行。
我們想看看是否有任何重復的城市/地區。我們需要確定我們想要在分析中使用哪個唯一ID（城市，地區）。
# Check duplicates # raw_df.duplicated() # output True/False values for each columnraw_df.duplicated().sum() # for raw_df it's 0, meaning there's no duplication# Check if there's any duplicated values by column, output is True/False for each row raw_df.duplicated('RegionName')# Select the duplicated rows to see what they look like # keep = False marks all duplicated values as True so it only leaves the duplicated rows raw_df[raw_df['RegionName'].duplicated(keep=False)].sort_values('RegionName')IF set keep = False：
刪除重復的值。
'CountyName'和'SizeRank'組合已經是唯一的。所以我們只使用列來演示drop_duplicated的語法。
# Drop duplicated rows # # syntax: df.drop_duplicates(subset =[list of columns], keep = 'first', 'last', False) unique_df = raw_df.drop_duplicates(subset = ['CountyName','SizeRank'], keep='first')?
這就是我在Python系列中為數據科學構建肌肉記憶系列的第一部分。完整的腳本可以在這里找到。
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原文：https://medium.freecodecamp.org/how-to-build-up-your-muscle-memory-for-data-science-with-python-5960df1c930e
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【数据科学】使用Python建立你的数据处理肌肉记忆的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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