若云流风

利用python进入数据分析之数据规整化：清理、转换、合并、重塑（二）

数据转换

移除重复数据

      In [106]: 
    

data = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4,
                  'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
data

        Out[106]: 
      

	k1	k2
0	one	1
1	one	1
2	one	2
3	two	3
4	two	3
5	two	4
6	two	4

      In [107]: 
    

data.duplicated() # 返回各行是否有重复行

        Out[107]: 
      

0    False
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
6     True
dtype: bool

      In [108]: 
    

data.drop_duplicates() #重复行干掉，只保留第一次出现的值

        Out[108]: 
      

	k1	k2
0	one	1
2	one	2
3	two	3
5	two	4

      In [110]: 
    

data['v1'] = range(7)
data

        Out[110]: 
      

	k1	k2	v1
0	one	1	0
1	one	1	1
2	one	2	2
3	two	3	3
4	two	3	4
5	two	4	5
6	two	4	6

      In [111]: 
    

data.drop_duplicates(['k1']) #指明根据哪个列过滤

        Out[111]: 
      

	k1	k2	v1
0	one	1	0
3	two	3	3

      In [113]: 
    

data.drop_duplicates(['k1', 'k2'])

        Out[113]: 
      

	k1	k2	v1
0	one	1	0
2	one	2	2
3	two	3	3
5	two	4	5

利用函数或映射进行数据转化

      In [114]: 
    

data = DataFrame({'food': ['bacon', 'pulled pork', 'bacon', 'Pastrami',
                           'corned beef', 'Bacon', 'pastrami', 'honey ham',
                           'nova lox'],
                  'ounces': [4, 3, 12, 6, 7.5, 8, 3, 5, 6]})
data

        Out[114]: 
      

	food	ounces
0	bacon	4.0
1	pulled pork	3.0
2	bacon	12.0
3	Pastrami	6.0
4	corned beef	7.5
5	Bacon	8.0
6	pastrami	3.0
7	honey ham	5.0
8	nova lox	6.0

      In [115]: 
    

meat_to_animal = {
  'bacon': 'pig',
  'pulled pork': 'pig',
  'pastrami': 'cow',
  'corned beef': 'cow',
  'honey ham': 'pig',
  'nova lox': 'salmon'
}

      In [117]: 
    

data['animal'] = data['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal) #将食物小写，然后加上肉类数据
data

        Out[117]: 
      

	food	ounces	animal
0	bacon	4.0	pig
1	pulled pork	3.0	pig
2	bacon	12.0	pig
3	Pastrami	6.0	cow
4	corned beef	7.5	cow
5	Bacon	8.0	pig
6	pastrami	3.0	cow
7	honey ham	5.0	pig
8	nova lox	6.0	salmon

      In [118]: 
    

data['food'].map(lambda x: meat_to_animal[x.lower()])

        Out[118]: 
      

0       pig
1       pig
2       pig
3       cow
4       cow
5       pig
6       cow
7       pig
8    salmon
Name: food, dtype: object

替换值

      In [121]: 
    

data = Series([1., -999., 2., -999., -1000., 3.])
data

        Out[121]: 
      

0       1.0
1    -999.0
2       2.0
3    -999.0
4   -1000.0
5       3.0
dtype: float64

      In [122]: 
    

data.replace(-999, np.nan) # 999替换NA

        Out[122]: 
      

0       1.0
1       NaN
2       2.0
3       NaN
4   -1000.0
5       3.0
dtype: float64

      In [123]: 
    

data.replace([-999, -1000], np.nan)

        Out[123]: 
      

0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    NaN
5    3.0
dtype: float64

      In [124]: 
    

data.replace([-999, -1000], [np.nan, 0])

        Out[124]: 
      

0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    0.0
5    3.0
dtype: float64

      In [125]: 
    

data.replace({-999: np.nan, -1000: 0})

        Out[125]: 
      

0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    0.0
5    3.0
dtype: float64

重命名轴索引

      In [128]: 
    

data = DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)),
                 index=['Ohio', 'Colorado', 'New York'],
                 columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
data

        Out[128]: 
      

	one	two	three	four
Ohio	0	1	2	3
Colorado	4	5	6	7
New York	8	9	10	11

      In [129]: 
    

data.index.map(str.upper) # 索引都编程大写

        Out[129]: 
      

Index([u'OHIO', u'COLORADO', u'NEW YORK'], dtype='object')

      In [130]: 
    

data.index = data.index.map(str.upper)
data

        Out[130]: 
      

	one	two	three	four
OHIO	0	1	2	3
COLORADO	4	5	6	7
NEW YORK	8	9	10	11

      In [131]: 
    

data.rename(index=str.title, columns=str.upper)

        Out[131]: 
      

	ONE	TWO	THREE	FOUR
Ohio	0	1	2	3
Colorado	4	5	6	7
New York	8	9	10	11

      In [133]: 
    

data.rename(index={'OHIO': 'INDIANA'},
            columns={'three': 'peekaboo'}) #创建数据集的转化版

        Out[133]: 
      

	one	two	peekaboo	four
INDIANA	0	1	2	3
COLORADO	4	5	6	7
NEW YORK	8	9	10	11

      In [134]: 
    

# Always returns a reference to a DataFrame
_ = data.rename(index={'OHIO': 'INDIANA'}, inplace=True)
data

        Out[134]: 
      

	one	two	three	four
INDIANA	0	1	2	3
COLORADO	4	5	6	7
NEW YORK	8	9	10	11

离散化和面元划分

      In [136]: 
    

ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]

      In [137]: 
    

bins = [18, 25, 35, 60, 100]
cats = pd.cut(ages, bins)
cats

        Out[137]: 
      

[(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]]

      In [138]: 
    

cats.labels #标签属性

D:\python2713\lib\anaconda_install\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: 'labels' is deprecated. Use 'codes' instead
  """Entry point for launching an IPython kernel.

        Out[138]: 
      

array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 3, 2, 2, 1], dtype=int8)

      In [141]: 
    

pd.value_counts(cats) # 每个区间有几个数

        Out[141]: 
      

(18, 25]     5
(35, 60]     3
(25, 35]     3
(60, 100]    1
dtype: int64

      In [142]: 
    

pd.cut(ages, [18, 26, 36, 61, 100], right=False)# 设置开闭区间

        Out[142]: 
      

[[18, 26), [18, 26), [18, 26), [26, 36), [18, 26), ..., [26, 36), [61, 100), [36, 61), [36, 61), [26, 36)]
Length: 12
Categories (4, interval[int64]): [[18, 26) < [26, 36) < [36, 61) < [61, 100)]

      In [143]: 
    

group_names = ['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAged', 'Senior']
pd.cut(ages, bins, labels=group_names)

        Out[143]: 
      

[Youth, Youth, Youth, YoungAdult, Youth, ..., YoungAdult, Senior, MiddleAged, MiddleAged, YoungAdult]
Length: 12
Categories (4, object): [MiddleAged < Senior < YoungAdult < Youth]

      In [155]: 
    

data = np.random.rand(20)
data
pd.cut(data, 4, precision=2)# 分成4组，每组不限制数量

        Out[155]: 
      

[(0.5, 0.74], (0.74, 0.98], (0.5, 0.74], (0.26, 0.5], (0.02, 0.26], ..., (0.02, 0.26], (0.74, 0.98], (0.74, 0.98], (0.02, 0.26], (0.74, 0.98]]
Length: 20
Categories (4, interval[float64]): [(0.02, 0.26] < (0.26, 0.5] < (0.5, 0.74] < (0.74, 0.98]]

      In [151]: 
    

data = np.random.randn(1000) # Normally distributed
cats = pd.qcut(data, 4) # Cut into quartiles
cats

        Out[151]: 
      

[(-0.0228, 0.636], (-0.635, -0.0228], (-0.0228, 0.636], (0.636, 3.26], (-3.746, -0.635], ..., (0.636, 3.26], (0.636, 3.26], (-3.746, -0.635], (-0.635, -0.0228], (-0.635, -0.0228]]
Length: 1000
Categories (4, interval[float64]): [(-3.746, -0.635] < (-0.635, -0.0228] < (-0.0228, 0.636] < (0.636, 3.26]]

      In [152]: 
    

pd.value_counts(cats)

        Out[152]: 
      

(0.636, 3.26]        250
(-0.0228, 0.636]     250
(-0.635, -0.0228]    250
(-3.746, -0.635]     250
dtype: int64

      In [153]: 
    

pd.qcut(data, [0, 0.1, 0.5, 0.9, 1.])

        Out[153]: 
      

[(-0.0228, 1.358], (-1.255, -0.0228], (-0.0228, 1.358], (-0.0228, 1.358], (-1.255, -0.0228], ..., (1.358, 3.26], (-0.0228, 1.358], (-1.255, -0.0228], (-1.255, -0.0228], (-1.255, -0.0228]]
Length: 1000
Categories (4, interval[float64]): [(-3.746, -1.255] < (-1.255, -0.0228] < (-0.0228, 1.358] < (1.358, 3.26]]

检测和过滤异常值

      In [156]: 
    

np.random.seed(12345)
data = DataFrame(np.random.randn(1000, 4))
data

        Out[156]: 
      

	0	1	2	3
0	-0.204708	0.478943	-0.519439	-0.555730
1	1.965781	1.393406	0.092908	0.281746
2	0.769023	1.246435	1.007189	-1.296221
3	0.274992	0.228913	1.352917	0.886429
4	-2.001637	-0.371843	1.669025	-0.438570
5	-0.539741	0.476985	3.248944	-1.021228
6	-0.577087	0.124121	0.302614	0.523772
7	0.000940	1.343810	-0.713544	-0.831154
8	-2.370232	-1.860761	-0.860757	0.560145
9	-1.265934	0.119827	-1.063512	0.332883
10	-2.359419	-0.199543	-1.541996	-0.970736
11	-1.307030	0.286350	0.377984	-0.753887
12	0.331286	1.349742	0.069877	0.246674
13	-0.011862	1.004812	1.327195	-0.919262
14	-1.549106	0.022185	0.758363	-0.660524
15	0.862580	-0.010032	0.050009	0.670216
16	0.852965	-0.955869	-0.023493	-2.304234
17	-0.652469	-1.218302	-1.332610	1.074623
18	0.723642	0.690002	1.001543	-0.503087
19	-0.622274	-0.921169	-0.726213	0.222896
20	0.051316	-1.157719	0.816707	0.433610
21	1.010737	1.824875	-0.997518	0.850591
22	-0.131578	0.912414	0.188211	2.169461
23	-0.114928	2.003697	0.029610	0.795253
24	0.118110	-0.748532	0.584970	0.152677
25	-1.565657	-0.562540	-0.032664	-0.929006
26	-0.482573	-0.036264	1.095390	0.980928
27	-0.589488	1.581700	-0.528735	0.457002
28	0.929969	-1.569271	-1.022487	-0.402827
29	0.220487	-0.193401	0.669158	-1.648985
30	-2.252797	-1.166832	0.353607	0.702110
31	-0.274569	-0.139142	0.107657	-0.606545
32	-0.417064	-0.017007	-1.224145	-1.800840
33	1.634736	0.989008	0.457940	0.555154
34	1.306720	-0.440554	-0.301350	0.498791
35	-0.823991	1.320566	0.507965	-0.653438
36	0.186980	-0.391725	-0.272293	-0.017141
37	0.680321	0.635512	-0.757177	0.718086
38	-0.304273	-1.677790	0.426986	-1.563740
39	-0.367488	1.045913	1.219954	-0.247699
40	-0.416232	-0.116747	-1.844788	2.068708
41	-0.776967	1.440167	-0.110557	1.227387
42	1.920784	0.746433	2.224660	-0.679400
43	0.727369	-0.868731	-1.213851	-0.470631
44	-0.919242	-0.838827	0.435155	-0.557805
45	-0.567455	-0.372642	-0.926557	1.755108
46	1.209810	1.270025	-0.974378	-0.634709
47	-0.395701	-0.289436	-0.734297	-0.728505
48	0.838775	0.266893	0.721194	0.910983
49	-1.020903	-1.413416	1.296608	0.252275
...	...	...	...	...
950	-0.984182	-0.335652	-0.161431	-0.127566
951	-1.713153	0.679703	-0.491096	-1.166500
952	2.330699	-0.178186	-0.156789	-1.785832
953	0.732040	-0.926019	0.098611	1.653691
954	-2.091554	0.289307	1.056266	-1.067813
955	0.772558	0.152847	-0.737986	-0.778785
956	0.721543	0.355294	-0.348657	-0.512455
957	-1.763876	0.036658	-1.075637	0.629870
958	0.183235	1.392379	-2.241099	1.245722
959	-0.211846	0.209227	-1.459767	-0.472795
960	0.586390	-2.748685	-1.936741	-1.285545
961	-0.262842	-0.460670	-0.526905	-0.087861
962	-0.202099	0.917099	0.981538	0.280666
963	-0.572757	-0.520393	-0.776701	-0.988353
964	0.537197	0.132493	0.361434	1.348550
965	-0.742698	1.130580	0.482667	-0.051903
966	0.747073	0.682296	-0.728508	-0.546905
967	0.100963	0.139397	0.096666	-0.330189
968	0.728368	0.328072	2.531127	0.437636
969	-0.952522	0.792203	0.125309	-1.024313
970	1.140886	0.113279	0.206782	-1.460094
971	-1.523554	-0.590572	-0.324064	0.132262
972	0.097878	1.244456	-0.048534	-1.091849
973	-0.738296	0.115881	0.016253	-1.243078
974	-1.969172	-1.141360	0.405558	-0.521155
975	-0.813280	-0.461413	1.159668	-0.307670
976	0.669147	0.397355	0.612537	1.381155
977	-0.042541	1.182125	0.153036	0.075798
978	0.615651	-1.992291	0.963044	0.102469
979	0.359400	0.355787	-0.799366	1.120895
980	-0.261844	-0.474138	-0.112021	-0.285176
981	-0.136429	1.285628	0.753586	0.053410
982	-0.355393	0.790731	1.274794	0.233619
983	-1.316005	1.396082	0.336700	0.604880
984	0.675317	-0.060329	1.801953	-0.335099
985	-0.754114	0.650691	0.365401	1.367213
986	-0.105654	-0.001860	0.316802	-0.512542
987	-0.052736	-0.457225	2.452835	-1.050942
988	-0.172078	0.853049	-0.356263	-0.387002
989	0.881601	1.067288	1.079688	1.642339
990	-0.103672	-0.882949	-0.197357	1.336648
991	0.926782	-0.527103	0.633763	0.153988
992	-0.527754	0.815104	-0.677870	-1.466596
993	0.957144	0.377342	-0.383241	1.101972
994	1.221058	-0.326481	0.750008	0.604072
995	1.089085	0.251232	-1.451985	1.653126
996	-0.478509	-0.010663	-1.060881	-1.502870
997	-1.946267	1.013592	0.037333	0.133304
998	-1.293122	-0.322542	-0.782960	-0.303340
999	0.089987	0.292291	1.177706	0.882755

1000 rows × 4 columns

      In [157]: 
    

data.describe()

        Out[157]: 
      

	0	1	2	3
count	1000.000000	1000.000000	1000.000000	1000.000000
mean	-0.067684	0.067924	0.025598	-0.002298
std	0.998035	0.992106	1.006835	0.996794
min	-3.428254	-3.548824	-3.184377	-3.745356
25%	-0.774890	-0.591841	-0.641675	-0.644144
50%	-0.116401	0.101143	0.002073	-0.013611
75%	0.616366	0.780282	0.680391	0.654328
max	3.366626	2.653656	3.260383	3.927528

      In [158]: 
    

col = data[3]
col[np.abs(col) > 3] # 找出某列中绝对值大小超过3的值

        Out[158]: 
      

97     3.927528
305   -3.399312
400   -3.745356
Name: 3, dtype: float64

      In [159]: 
    

data[(np.abs(data) > 3).any(1)]

        Out[159]: 
      

	0	1	2	3
5	-0.539741	0.476985	3.248944	-1.021228
97	-0.774363	0.552936	0.106061	3.927528
102	-0.655054	-0.565230	3.176873	0.959533
305	-2.315555	0.457246	-0.025907	-3.399312
324	0.050188	1.951312	3.260383	0.963301
400	0.146326	0.508391	-0.196713	-3.745356
499	-0.293333	-0.242459	-3.056990	1.918403
523	-3.428254	-0.296336	-0.439938	-0.867165
586	0.275144	1.179227	-3.184377	1.369891
808	-0.362528	-3.548824	1.553205	-2.186301
900	3.366626	-2.372214	0.851010	1.332846

      In [160]: 
    

data[np.abs(data) > 3] = np.sign(data) * 3
data.describe()

        Out[160]: 
      

	0	1	2	3
count	1000.000000	1000.000000	1000.000000	1000.000000
mean	-0.067623	0.068473	0.025153	-0.002081
std	0.995485	0.990253	1.003977	0.989736
min	-3.000000	-3.000000	-3.000000	-3.000000
25%	-0.774890	-0.591841	-0.641675	-0.644144
50%	-0.116401	0.101143	0.002073	-0.013611
75%	0.616366	0.780282	0.680391	0.654328
max	3.000000	2.653656	3.000000	3.000000

排列和随机采样

      In [161]: 
    

df = DataFrame(np.arange(5 * 4).reshape((5, 4)))
df

        Out[161]: 
      

	0	1	2	3
0	0	1	2	3
1	4	5	6	7
2	8	9	10	11
3	12	13	14	15
4	16	17	18	19

      In [162]: 
    

sampler = np.random.permutation(5)
sampler

        Out[162]: 
      

array([1, 0, 2, 3, 4])

      In [163]: 
    

df.take(sampler)

        Out[163]: 
      

	0	1	2	3
1	4	5	6	7
0	0	1	2	3
2	8	9	10	11
3	12	13	14	15
4	16	17	18	19

      In [165]: 
    

np.random.permutation(len(df))[:3]

        Out[165]: 
      

array([1, 3, 0])

      In [166]: 
    

df.take(np.random.permutation(len(df))[:3])

        Out[166]: 
      

	0	1	2	3
1	4	5	6	7
0	0	1	2	3
4	16	17	18	19

      In [168]: 
    

bag = np.array([5, 7, -1, 6, 4])
bag

        Out[168]: 
      

array([ 5,  7, -1,  6,  4])

      In [170]: 
    

sampler = np.random.randint(0, len(bag), size=10) #产生随机整数
sampler

        Out[170]: 
      

array([4, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 4, 1])

      In [171]: 
    

draws = bag.take(sampler)
draws

        Out[171]: 
      

array([ 4, -1, -1,  4,  6,  6,  5,  7,  4,  7])

计算指标/哑设备

      In [173]: 
    

df = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
                'data1': range(6)})
df

        Out[173]: 
      

	data1	key
0	0	b
1	1	b
2	2	a
3	3	c
4	4	a
5	5	b

      In [174]: 
    

pd.get_dummies(df['key'])

        Out[174]: 
      

	a	b	c
0	0	1	0
1	0	1	0
2	1	0	0
3	0	0	1
4	1	0	0
5	0	1	0

      In [175]: 
    

dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')
df_with_dummy = df[['data1']].join(dummies)
df_with_dummy

        Out[175]: 
      

	data1	key_a	key_b	key_c
0	0	0	1	0
1	1	0	1	0
2	2	1	0	0
3	3	0	0	1
4	4	1	0	0
5	5	0	1	0

      In [179]: 
    

mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table('ch02/movielens/movies.dat', sep='::', header=None,
                        names=mnames)  # 加载1M数据集

D:\python2713\lib\anaconda_install\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s+' are interpreted as regex); you can avoid this warning by specifying engine='python'.
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

      In [180]: 
    

movies[:10]

        Out[180]: 
      

	movie_id	title	genres
0	1	Toy Story (1995)	Animation\|Children's\|Comedy
1	2	Jumanji (1995)	Adventure\|Children's\|Fantasy
2	3	Grumpier Old Men (1995)	Comedy\|Romance
3	4	Waiting to Exhale (1995)	Comedy\|Drama
4	5	Father of the Bride Part II (1995)	Comedy
5	6	Heat (1995)	Action\|Crime\|Thriller
6	7	Sabrina (1995)	Comedy\|Romance
7	8	Tom and Huck (1995)	Adventure\|Children's
8	9	Sudden Death (1995)	Action
9	10	GoldenEye (1995)	Action\|Adventure\|Thriller

      In [185]: 
    

genre_iter = (set(x.split('|')) for x in movies.genres)
genres = sorted(set.union(*genre_iter))
genres # 抽取题材

        Out[185]: 
      

['Action',
 'Adventure',
 'Animation',
 "Children's",
 'Comedy',
 'Crime',
 'Documentary',
 'Drama',
 'Fantasy',
 'Film-Noir',
 'Horror',
 'Musical',
 'Mystery',
 'Romance',
 'Sci-Fi',
 'Thriller',
 'War',
 'Western']

      In [187]: 
    

dummies = DataFrame(np.zeros((len(movies), len(genres))), columns=genres)
dummies #构建全零DF

        Out[187]: 
      

	Action	Adventure	Animation	Children's	Comedy	Crime	Documentary	Drama	Fantasy	Film-Noir	Horror	Musical	Mystery	Romance	Sci-Fi	Thriller	War	Western
0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
3	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
4	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
5	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
6	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
9	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
11	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
12	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
13	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
14	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
15	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
16	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
17	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
18	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
19	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
20	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
21	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
22	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
23	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
24	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
26	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
27	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
28	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
29	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
30	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
31	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
32	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
33	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
34	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
35	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
36	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
37	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
38	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
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3883 rows × 18 columns

      In [191]: 
    

for i, gen in enumerate(movies.genres):
    dummies.ix[i, gen.split('|')] = 1
dummies # 迭代每部电影，将dummies各行项设置为1

        Out[191]: 
      

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7	8	Tom and Huck (1995)	Adventure\|Children's	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
8	9	Sudden Death (1995)	Action	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
9	10	GoldenEye (1995)	Action\|Adventure\|Thriller	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
10	11	American President, The (1995)	Comedy\|Drama\|Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
11	12	Dracula: Dead and Loving It (1995)	Comedy\|Horror	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
12	13	Balto (1995)	Animation\|Children's	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
13	14	Nixon (1995)	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
14	15	Cutthroat Island (1995)	Action\|Adventure\|Romance	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
15	16	Casino (1995)	Drama\|Thriller	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
16	17	Sense and Sensibility (1995)	Drama\|Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
17	18	Four Rooms (1995)	Thriller	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
18	19	Ace Ventura: When Nature Calls (1995)	Comedy	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
19	20	Money Train (1995)	Action	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
20	21	Get Shorty (1995)	Action\|Comedy\|Drama	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
21	22	Copycat (1995)	Crime\|Drama\|Thriller	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
22	23	Assassins (1995)	Thriller	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0
23	24	Powder (1995)	Drama\|Sci-Fi	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0
24	25	Leaving Las Vegas (1995)	Drama\|Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25	26	Othello (1995)	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
26	27	Now and Then (1995)	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
27	28	Persuasion (1995)	Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
28	29	City of Lost Children, The (1995)	Adventure\|Sci-Fi	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0
29	30	Shanghai Triad (Yao a yao yao dao waipo qiao) ...	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
30	31	Dangerous Minds (1995)	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
31	32	Twelve Monkeys (1995)	Drama\|Sci-Fi	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0
32	33	Wings of Courage (1995)	Adventure\|Romance	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
33	34	Babe (1995)	Children's\|Comedy\|Drama	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
34	35	Carrington (1995)	Drama\|Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0
35	36	Dead Man Walking (1995)	Drama	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
36	37	Across the Sea of Time (1995)	Documentary	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
37	38	It Takes Two (1995)	Comedy	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
38	39	Clueless (1995)	Comedy\|Romance	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0

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Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
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嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
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接上篇：一文掌握python面向对象魔术方法（一）-CSDN博客目录六、迭代和序列化：1、__iter__(self):定义迭代器，使得类可以被for循环迭代。2、__getitem__(self,key):定义索引操作，如obj[key]。3、__setitem__(self,key,value):定义赋值操作，如obj[key]=value。4、__delitem__(self,key):定义
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[未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
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