利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换

1. 移除重复数据

DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行：

duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列，如果不想这样，传入列的集合作为参数可以指定按列判断，例如：

duplicated()和drop_duplicates()方法默认保留第一个出现的值，传入take_last=True保留最后一个值：

2.利用映射进行数据转换

3.DataFrame的povit方法

虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。DataFrame的pivot方法提供了这个转换，例如：

使用函数也能达到同样的效果：

4.替换值

replace()方法用于替换：

一次替换多个值：

对不同的值进行不同的替换：

5.DataFrame重命名轴索引

重命名列：

重命名索引：

6.将数据分成不同的组

7.检测和过滤异常值

假设你有一组数据：

找出绝对值大于2的值：

找出绝对值大于2的行：

将异常值设置为0:

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