pandas資料清洗

df.query():查詢符合某個條件語句的 and  or  ==  !=   <=    >=

###新增一列的值等於df其中兩列的加和

###分組求和

df.groupby():可以指定某列進行求和df.groupby("姓名")

方法一：df.insert(0,colname,value)

# insert one col at first

df.insert(0,"id",value=[1,3,5,7])

方法二：

直接重排序列表，不推薦

列轉索引：

讀取excel or csv，並指定索引：index_col=0

日期列轉換：

## 日期轉換

df["日期"]=df.astype(np.datetime64)
####設定某列資料型別
判斷某幾列是否存在符合條件的值：
df.姓名.isin([0, "0.0", "0", "", np.nan, " "])

或判斷
name_checker =df[

(df.姓名.isin([0, "0.0", "0", "", np.nan, " "])) | (df.工作性質.isin([0, "0.0", "0", "", np.nan, " "])) | (
df.專案組.isin([0, "0.0", "0", "", np.nan, " "])) | (df.工作內容.isin([0, "0.0", "0", "", np.nan, " "]))]
if not name_checker.empty:
logger.error(f"error description:\t\n,\n 捕獲缺失格式錯誤,")
dropna()剔除缺失行row:

###至少不為nan的閾值為5，否者直接剔除此行axis=1代表列
dropna(axis=0,thresh=5)
剔除指定列含有缺失的行：

import pandas as pd

import numpy as np
df = pd.dataframe()
print(df)
## 指定那幾列具有缺失的才剔除
				
pandas資料清洗
1 檢視重複的行 df.duplicated 2 檢視某列重複的行df.duplicated 列標籤 3 刪除重複的行df.drop duplicates 4 刪除某一列重複的行df.drop duplicates 列標籤 1 判斷資料缺失df.isnull 2 資料未缺失df.notnull 3 ...
				
Pandas的資料清洗
如果一列中含有多個型別,則該列的型別會是object,同樣字串型別的列也會被當成object型別.提取需要的2列資料 data statistic key data statistic time key 刪除空資料的行 data statistic key data statistic key.dr...
				
（pandas）評論資料清洗
df df.dropna subset comment 根據使用者id與comment兩列作為參照，如存在使用者id與comment同時相同，那麼只保留最開始出現的。df.drop duplicates subset user id comment keep first inplace true 重...