一、重塑資料集
1、旋轉資料
（1）重塑索引、分為stack（將資料的列旋轉為行）和unstack（將資料的行旋轉為列）。
（2）將『長格式』旋轉為『寬格式』
2.轉換資料
（1）資料替換，將某一值或多個值用新的值進行代替。（比較常用的是缺失值或異常值處理，缺失值一般都用null、nan標記，可以用新的值代替缺失標記值）。方法是replace。
data=pd.series([1,-999,2,-999,-1000,3])
print(data)
print(data.replace(-999,np.nan))
print(data.replace([-999,-1000],np.nan))
print(data.replace([-999,-1000],[np.nan,0]))
print(data.replace())
0 1
1 -999
2 2
3 -999
4 -1000
5 3
dtype: int64
0 1.0
1 nan
2 2.0
3 nan
4 -1000.0
5 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 nan
2 2.0
3 nan
4 nan
5 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 nan
2 2.0
3 nan
4 0.0
5 3.0
dtype: float64
0 1.0
1 nan
2 2.0
3 nan
4 0.0
5 3.0
dtype: float64
利用pd.cut（）方式對一組年齡進行分組。
ages=[20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]
bins=[18,25,35,60,100]
cats=pd.cut(ages,bins)
print(cats)
cats=pd.cut(ages,bins,right=false)
print(cats)
[(18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], (18, 25], ..., (25, 35], (60, 100], (35, 60], (35, 60], (25, 35]]
length: 12
categories (4, interval[int64]): [(18, 25] < (25, 35] < (35, 60] < (60, 100]]
[[18, 25), [18, 25), [25, 35), [25, 35), [18, 25), ..., [25, 35), [60, 100), [35, 60), [35, 60), [25, 35)]
length: 12
categories (4, interval[int64]): [[18, 25) < [25, 35) < [35, 60) < [60, 100)]
二、清理資料集
主要是指清理重複值，dataframe中經常會出現重複行，清理資料主要是針對這些重複行進行清理。
data=pd.dataframe()
print(data)#有重複資料
print(data.drop_duplicates())#去除重複資料
print(data.drop_duplicates(['k1']))#此方法是對所有的列進行重複項清理操作
k1 k2
0 one 1
1 one 1
2 one 2
3 two 3
4 two 3
5 two 4
6 two 4
k1 k2
0 one 1
2 one 2
3 two 3
5 two 4
k1 k2
0 one 1
3 two 3
print(data.drop_duplicates(['k1'],keep='last'))k1 k2
2 one 2
6 two 4
1.資料替換：缺失值一般都用null、nan標記，可以用新的值代替缺失標記值）。方法是replace。
2.根據某一條件將資料進行分組：利用pd.cut（）函式。
3.資料清理：利用drop_duplicates方法
對所有的列進行重複項清理操作：drop_duplicates（[『k1』]）
冥想第二十四天
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2017 8 23暑假集訓第二十四天
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