pandas資料處理練習（資料集犯罪率）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
data = pd.read_csv(
"c:\\users\\nihil\\documents\\pythonlearn\\data\\random\\crimerate.csv"
)data.drop(
['source'
,'subregion'
],axis=
1,inplace=
true
)print
(data.info(
))

out:

data columns (total 20 columns) :region 230 non-null object subregion 230 non-null object unodc name 230 non-null object 2000 151 non-null object 2001 135 non-null object 2002 135 non-null object 2003 150 non-null object 2004 161 non-null object 2005 184 non-null object 2006 165 non-null object 2007 166 non-null object 2008 179 non-null object 2009 176 non-null object 2010 196 non-null object 2011 159 non-null object 2012 163 non-null object 2013 138 non-null object 2014 132 non-null object 2015 142 non-null object 2016 99 non-null object dtypes: object(20 )memory usage: 36.0 + kb none

out = data.region.value_counts(
)print
(out)

out:

africa 57 asia 53 europe 51 americas 50 oceania 19

把region也刪掉

data.drop(
['source'
,'subregion'
,'region'
],axis=
1,inplace=
true
)

輸出列名

print
(data.columns.values)

out:

[ 'unodc name' '2000' '2001' '2002' '2003' '2004' '2005' '2006' '2007' '2008' '2009' '2010' '2011' '2012' '2013' '2014' '2015' '2016'

]

選擇年份資料

data_crime = data[
['2000'
,'2001'
,'2002'
,'2003'
,'2004'
,'2005'
,'2006'
,'2007'
,'2008'
,'2009'
,'2010'
,'2011'
,'2012'
,'2013'
,'2014'
,'2015'
,'2016'
]]

data_crime = data[
['2000'
,'2001'
,'2002'
,'2003'
,'2004'
,'2005'
,'2006'
,'2007'
,'2008'
,'2009'
,'2010'
,'2011'
,'2012'
,'2013'
,'2014'
,'2015'
,'2016']]
.values
country = data[
'unodc name'
].values
columns =
['2000'
,'2001'
,'2002'
,'2003'
,'2004'
,'2005'
,'2006'
,'2007'
,'2008'
,'2009'
,'2010'
,'2011'
,'2012'
,'2013'
,'2014'
,'2015'
,'2016'
]data = pd.dataframe(data_crime,index=country,columns=columns)
print
(data)

看著費勁，換個方法

data.rename(columns=
,inplace=
true
)data = data.set_index(
'country'
)print
(data)

data.dropna(axis=
0,how=
'any'
,inplace=
true
)print
(data)

axis：0-行操作（預設），1-列操作

how：any-只要有空值就刪除（預設），all-全部為空值才刪除

inplace：false-返回新的資料集（預設），true-在願資料集上操作

print
(data.dtypes)

out:

2000 object 2001 object 2002 object 2003 object 2004 object 2005 object 2006 object 2007 object 2008 object 2009 object 2010 object 2011 object 2012 object 2013 object 2014 object 2015 object 2016 object dtype: object

資料是object，並不是float64或者int64格式。

data = data.replace(
',',
'')

這樣並不能改變。

用乙個迴圈

for i,col in
enumerate
(data.columns)
:    data.iloc[
:,i]
= data.iloc[
:,i]
.str
.replace(
',',
'')

沒想到還有個『-』找了一晚上資料，終於找到。去掉『-』的方法，參照

pandas的一些用法

stackoverflow上的好心人提供的方法

data=data[
~ data[
'2001'].
str.contains(
'-',na=
false
)]

現在沒有逗號可以進行轉換了。

參考：pandas 資料型別轉換

總結：這個資料集實在有點浪費時間。

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