pandas数据预处理---缺失值处理、重复数据处理、更改索引、行列删除

pandas数据预处理

1 缺失值查看与处理

缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方式，
在pandas里缺失数据用NaT(Not a Time,时间缺失值)、NaN、nan等来表示，有时None值也会被当作缺失数据处理
一种是删除，即把含有缺失值的数据删除
另一种是填充，即把缺失的那部分数据用某个值代替
源数据如下：

1.1 缺失值查看

1.1.1 infor()方法

直接调用 info()方法就会返回每一列的缺失情况

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"D:\testdata\data.xlsx") 
df.info()

RangeIndex: 88 entries, 0 to 87
Data columns (total 15 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype  
---  ------   --------------  -----  
 0   实际价格(元)  88 non-null     float64
 1   运费(元)    88 non-null     float64
 2   数量       88 non-null     int64  
 3   实际支付(元)  88 non-null     float64
 4   状态       88 non-null     object 
 5   商品SKU信息  88 non-null     object 
 6   省        88 non-null     object 
 7   市        88 non-null     object 
 8   区        88 non-null     object 
 9   会员等级     88 non-null     object 
 10  优惠信息     88 non-null     object 
 11  是否白付美支付  88 non-null     object 
 12  货款退款金额   88 non-null     float64
 13  运费退款金额   88 non-null     float64
 14  退款完成时间   41 non-null     object 
dtypes: float64(5), int64(1), object(9)
memory usage: 10.4+ KB

Python中缺失值一般用NaN表示，从用info()方法的结果来看,退款完成时间这一列是41 non-null object ，表示有47个非空值，该列有47个空值

1.1.2 isnull()方法

用isnull()方法来判断哪个值是缺失值，如果是缺失值则返回True，如果不是缺失值则返回False

df.isnull()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True
4	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
84	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True
85	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
86	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True
87	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True
88	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True

88 rows × 13 columns

1.1.3 notnull()方法

notnull()判断对象的元素是否不是缺失值，不是则对应返回值是True，是则对应返回值是False

df.notnull()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
2	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
3	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False
4	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
5	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
84	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False
85	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True
86	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False
87	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False
88	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	True	False

88 rows × 13 columns

1.2 缺失值删除

缺失值分为两种，一种是一行中某个字段是缺失值；
另一种是一行中的字段全部为缺失值，即为一个空白行

1.2.1 dropna()方法

dropna(axis=0，how=“any”)
方法默认删除含有缺失值的行，也就是只要某一行有缺失值就把这一行删除

axis ： 指定需要删除包含缺失值的行或列，当值为0或者index时，以行方向进行删除，当值为1或者columns时，以列方向进行删除；
how ： 可选项有"any"与"all"，默认值为"any"删除含有缺失值的行，也就是只要某一行有缺失值就把这一行删除，为"all"时，只有一行或一列的所有值都为缺失值时，才进行删除

df.dropna().head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
6	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	广东省	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 08:54:51
7	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	广东省	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 00:13:28

删除空白行，只要给dropna()方法传入一个参数how = "all"即可，这样就会只删除那些全为空值的行，不全为空值的行就不会被删除。

df.dropna(how="all").head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	NaN
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

1.3 缺失值填充

1.3.1 fillna()方法

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)

value : 指定需要填充的值， 可以是变量, 字典, Series, or DataFrame，不能是列表

method :指定填充方法，可选项为{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, 默认值 None;(‘backfill’, ‘bfill’向前填充，‘pad’, ‘ffill’向后填充）

axis : 指定填充方向，可选项为{0 or‘index’, 1 or‘columns’}0 or‘index’为行方向，1 or‘columns’为列方向

inplace : 默认值 False。如果为Ture,则修改原数据

limit : 默认值 None； 如果指定了method，则这是连续的NaN值的前向/后向填充的最大数量。 换句话说，如果连续NaN数量超过这个数字，它将只被部分填充。 如果未指定方法，则这是沿着整个轴的最大数量，其中NaN将被填充。 如果不是无，则必须大于0。

downcast : dict, 默认是 None； 如果可能的话，把 item->dtype 的字典将尝试向下转换为适当的相等类型的字符串（例如，如果可能的话，从float64到int64）

方法对数据表中的所有缺失值进行填充，在fillna后面的括号中输入要填充的值即可

df.fillna(0).head()  #将所有缺失值填充为0

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	0
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	0

也可以按不同列填充，只要在 fillna()方法的括号中指明列名即可。

df.fillna({"退款完成时间":"2020"}).head()   # 将退款完成时间列的缺失值填充为2020

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	2020

同时对多列填充不同的值

df.fillna({"xx1":"yyy","xx2":"zzz"}) # 将xx1与xx2列的缺失值分别填充为yyy与zzz

1.4 缺失值替换

1.4.1通过索引位置替换

df.iloc[2,12] = "tihauntime" #对第三行的退款时间NaN替换为tihauntime
df.head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

1.4.2 replace()方法替换

replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=‘pad’, axis=None)

to_replace ：指定需要替换的原值，可以是字符型、正则表达式，列表，等；如用字典｛＂你＂：＂我＂，＂一＂：＂二＂｝表示用＂我＂、＂二＂来替换原值＂你＂、＂一＂，这时value必须为None
value　：指定用于替换to_replace的新值
inplace　：值为Ture,则修改原数据，默认False
limit　：当指定method方法时，限制向前向后的最大填充个数
method : 指定填充方法，可选项为{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, 默认值 None;(‘backfill’, ‘bfill’向前填充，‘pad’, ‘ffill’向后填充）

df.replace(218.9,666).head() #将表中所有为218.9的值替换为666

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	666.0	0.0	1	666.0	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	666.0	0.0	1	666.0	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	666.0	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	666.0	0.0	1	666.0	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	666.0	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

df.replace([1,"金色110cm 1个"],[666,888]).head()  #将表中为1与金色110cm 1个分别替换为666与888

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	666	218.9	已付款未发货	888	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	666	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	666	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	666	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	666	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

1.5 缺失值插入

1.5.1 interpolate()方法用于对缺失值进行插值

**interpolate(method=‘linear’, axis=0, limit=None, inplace=False, limit_direction=‘forward’, limit_area=None, downcast=None, kwargs)

method : 指定插入方法，{linear：默认，线性插值，忽视索引所有值等距隔开；time：时间插值，索引为时间类型，按给定时间间隔插值；index、value：索引插值，按照数值化的插值进行插值}
axis ：表示插入的轴，0表示横轴，1表示纵轴，默认为0
limit ：表示遇到NaN插值的最大数
inplace　：值为Ture,则修改原数据，默认False

2 重复值处理

2.1 drop_duplicates()方法用于去除一个或多个特征的重复记录

drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)

subset: 列名，默认所有的列
keep: 是否保留{‘first’, ‘last’, False}，keep= 'first' 表示去重时每组重复数据保留第一条数据，其余数据丢弃； keep='last' 表示去重时每组重复数据保留最后一条数据，其余数据丢弃；keep=False 表示去重时每组重复数据全部丢弃，不保留
inplace: 是否替换{False, True}，inplace=False表示去重之后不覆盖原表格数据，inplace=True表示去重之后原表格数据被覆盖

df.drop_duplicates().head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

针对某一列或某几列进行重复值删除的判断，只需要在drop_duplicates()方法中指明要判断的列名即可。

df.drop_duplicates(subset="市").head()  #对市这一列去除重复值

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN
6	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	广东省	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 08:54:51

多列去重，只需要把多个列名以列表的形式传给参数subset即可。

df.drop_duplicates(subset=["市","状态"]).head()    #对市与状态这两列进行去重

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

可以自定义删除重复项时保留哪个，默认保留第一个，也可以设置保留最后一个，或者全部不保留。
通过传入参数keep进行设置，参数keep默认值是first，即保留第一个值；
也可以是last，保留最后一个值；
还可以是False，即把重复值全部删除。

df.drop_duplicates(subset=["市","状态"],keep="last").head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN
7	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	广东省	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 00:13:28

df.drop_duplicates(subset=["市","状态"],keep=False).head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN
8	416.9	0.0	1	416.9	交易关闭	豆绿色S（90-105斤） 1个	湖南省	衡阳市	获取会员信息失败!	是	416.9	0.0	2020-11-12 08:47:19

3 异常值的检测与处理

异常值就是相比正常数据而言过高或过低的数据,和实际情况差距过大

要处理异常值首先要检测，也就是发现异常值，发现异常值的方式主要有以下三种。

● 根据业务经验划定不同指标的正常范围，超过该范围的值算作异常值。

● 通过绘制箱形图，把大于（小于）箱形图上边缘（下边缘）的点称为异常值。

● 如果数据服从正态分布，则可以利用3σ 原则；如果一个数值与平均值之间的偏差超过3倍标准差，那么我们就认为这个值是异常值。

下图为正太分布图，我们把大于μ+3σ的值称为异常值

对于异常值一般有以下几种处理方式。

● 最常用的处理方式就是删除。

● 把异常值当作缺失值来填充。

● 把异常值当作特殊情况，研究异常值出现的原因

Python中是通过过滤的方法对异常值进行删除。比如 df 表中有年龄这个指标，要把年龄大于200的值删掉，你可以通过筛选把年龄不大于200的筛出来，筛出来的部分就是删除大于200的值以后的新表。

对异常值进行填充，就是对异常值进行替换，利用replace()方法可以对特定的值进行替换。

4 数据类型转换

4.1 数据类型

在 Python 中，不仅可以用 info()方法获取每一列的数据类型，还可以通过 dtype方法来获取某一列的数据类型。

df["实际价格(元)"].dtype

dtype('float64')

4.2 类型转换

在Python中，我们利用astype()方法对数据类型进行转换，astype后面的括号里指明要转换的目标类型即可

df["实际价格(元)"].astype("str")

0      218.9
1      218.9
2      328.9
3      218.9
4      185.9
       ...  
83    2199.0
84     658.9
85     328.9
86     328.9
87     328.9
Name: 实际价格(元), Length: 88, dtype: object

5 索引设置

索引是查找数据的依据，设置索引的目的是便于我们查找数据。

5.1 为无索引表添加索引

在Python中，如果表没有索引，会默认用从0开始的自然数做索引

df.index = range(1,89)
df.head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

5.2 重新设置索引

5.2.1 set_index()方法重新设置索引列

在Python中可以利用set_index()方法重新设置索引列，在set_index()里指明要用作行索引的列的名称即可

set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

keys：label 或 array-like 或 list of labels/arrays，此参数可以是单个列键，长度与调用DataFrame相同的单个数组，也可以是包含列键和数组的任意组合的列表。在这里，“array”包含Series，Index，np.ndarray和Iterator。

drop：bool, 默认为 True，删除要用作新索引的列。

append：bool, 默认为 False，是否将列追加到现有索引。

verify_integrity：bool, 默认为 False，检查新索引是否重复。否则，将检查推迟到必要时进行。设置为False将提高此方法的性能。

df.set_index("省").head()     #将省列设置为索引列

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
省
内蒙古自治区	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
内蒙古自治区	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
山东省	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
浙江省	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
陕西省	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

5.2.2 reindex()方法重建索引

reindex()方法重建索引是Pandas的一个重要方法，主要用于创建一个符合我们需要索引内容的新对象。如果某个索引的值并之前不存在，则会被赋予一个缺失值

reindex(self, labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)

labels：类似数组,新标签/索引, 可选参数，新标签/索引与‘axis’指定的轴一致。

index, columns：array-like, 可选参数，要使用的新标签/索引应符合规定。最好是一个Index对象，以避免重复数据。

axis：int 或 str, 可选参数，轴到目标。可以是轴名称(‘index’，‘columns’)或数字(0，1)。

method：{None, ‘backfill’/’bfill’, ‘pad’/’ffill’, ‘nearest’}，用于在重新索引的DataFrame中填充孔的方法。请注意：这仅适用于索引单调递增/递减的DataFrames /Series。

copy：bool, 默认为 True，即使传递的索引相同，也返回一个新对象。

level：int 或 name，在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。

fill_value：scalar, 默认为 np.NaN，用于缺失值的值。默认为NaN，但可以是任何“compatible”值。

limit：int, 默认为 None，向前或向后填充的连续元素的最大数量。

tolerance： 可选参数，不完全匹配的原始标签和新标签之间的最大距离。匹配位置处的索引值最满足方程abs(index[indexer] - target) <= tolerance。

dyn=pd.Series([405,319,289,276],index=['一','二','三','四'])
print(dyn)
print("="*30)
dy=dyn.reindex(['一','二','三','四','五']) #如果某个索引的值并之前不存在，则会被赋予一个缺失值。
print(dy)

一    405
二    319
三    289
四    276
dtype: int64
==============================
一    405.0
二    319.0
三    289.0
四    276.0
五      NaN
dtype: float64

data=[['晴','阴','雨'],['多云','雨','雨'],['多云','晴','阴']]
wx=pd.DataFrame(data,index=['周一','周二','周三'],columns=['北京','上海','广州'])
print(wx)
print("="*30)
wxr=wx.reindex(['周一','周二','周三','周四'],columns=['北京','上海','广州','深圳'])
print(wxr)
print("="*30)
wxr=wx.reindex(['北京','上海','广州','深圳'],axis="columns")
print(wxr)

    北京 上海 广州
周一   晴  阴  雨
周二  多云  雨  雨
周三  多云  晴  阴
==============================
     北京   上海   广州   深圳
周一    晴    阴    雨  NaN
周二   多云    雨    雨  NaN
周三   多云    晴    阴  NaN
周四  NaN  NaN  NaN  NaN
==============================
    北京 上海 广州  深圳
周一   晴  阴  雨 NaN
周二  多云  雨  雨 NaN
周三  多云  晴  阴 NaN

在重建索引后，如果出现缺失值数据会很不连贯，所以需要根据需要进行填入值。这个功能就由reindex里的fill_value=参数提供。

Series/Dataframe对象.reindex( [ 新索引 ] , fill_value='填充值' )

wxr=wx.reindex(['周一','周二','周三','周四'],columns=['北京','上海','广州','深圳'],fill_value="雪")
wxr

	北京	上海	广州	深圳
周一	晴	阴	雨	雪
周二	多云	雨	雨	雪
周三	多云	晴	阴	雪
周四	雪	雪	雪	雪

根据前后数据值自动填充

如果对象索引是一个有序的排列，日期、数值等。那么可以使用method参数自动根据前后的数据填写缺少的值。ffill是使用前面的值填充，bfill是使用后面的值填充。这个有序的含义要是机器可以识别的有序

dyn1 = pd.Series([405,319,289,276],index=[0,2,4,6])
print(dyn1)
print("="*30)
dyn2 = dyn1.reindex([0,1,2,3,4,5,6],method='ffill')
print(dyn2)
print("="*30)
dyn3 = dyn1.reindex([0,1,2,3,4,5,6],method='bfill')
print(dyn3)

0    405
2    319
4    289
6    276
dtype: int64
==============================
0    405
1    405
2    319
3    319
4    289
5    289
6    276
dtype: int64
==============================
0    405
1    319
2    319
3    289
4    289
5    276
6    276
dtype: int64

5.3 重命名行列名称

5.3.1 rename()方法重命名列索引

在Python中重命名索引，我们利用的是rename()方法，在rename后的括号里指明要修改的行索引及列索引名。
rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

mapper, index, columns : 映射的规则。

axis：指定轴，可以是轴名称（'index'，'columns'）或数字（0,1），默认为index。

copy：布尔值，默认为True，复制底层数据。

inplace：布尔值，默认为False。指定是否返回新的DataFrame。如果为True，则在原df上修改，返回值为None。

level：int或level name，默认为None。如果是MultiIndex，只重命名指定级别的标签。

df.rename(columns = {"实际价格(元)":"xin实际价格(元)"}).head()

	xin实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

5.3.2 rename()方法重命名列索引重命名行索引

df.rename(index={1:"yi",2:"bashiba"}).head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
yi	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
bashiba	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

5.3.1 rename()方法同时命名行列索引

df.rename (columns={"实际价格(元)":"shijijiage"},index = {2:"er"}).head()

	shijijiage	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
er	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	tihauntime
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

5.4 重置索引

重置索引主要用在层次化索引表中，重置索引是将索引列当作一个columns进行返回。

在下图左侧的表中，Z1、Z2是一个层次化索引，经过重置索引以后，Z1、Z2这两个索引以columns的形式返回，变为常规的两列。

Python利用的是reset_index()方法，reset_index()方法常用的参数如下：

reset_index(level=None,drop =False,inplace = False)

level参数用来指定要将层次化索引的第几级别转化为columns，第一个索引为0级，第二个索引为1级，默认为全部索引，即默认把索引全部转化为columns。

drop参数用来指定是否将原索引删掉，即不作为一个新的columns，默认为False，即不删除原索引。

inplace参数用来指定是否修改原数据表

6 数据删除

6.1 删除列

pandas 提供了两种删除数据的方法：del 和 drop。

del 可以删除某列
drop 可以删除某行或某列

6.1.1 del 删除列

方法一：直接del(DF[‘column-name’]) 或 del DF[‘column-name’]

del df["区"]
df.head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	优惠信息	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	无优惠信息	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	无优惠信息	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	无优惠信息	否	0.0	0.0	NaN
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	无优惠信息	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	无优惠信息	是	0.0	0.0	NaN

6.1.2 drop()方法

drop(lables=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=None,errors=“raise” )

labels : 指行或列名（必须和axis一起使用）
axis ：指定维度方向
index ：指定列索引值
columns ：指定行索引值
level ：指定行多层级索引情况下的层级
inplace ：指定是否对原数据进行修改
error ：出错提示

df.drop("优惠信息",axis=1,inplace=True) #删除列，必须与axis=1一起使用，删除多列用列表形式（[ ，]）
df.head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	省	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
1	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
2	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	内蒙古自治区	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
3	328.9	0.0	1	328.9	交易取消	米白S 1个	山东省	枣庄市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	NaN
4	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	浙江省	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
5	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	陕西省	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN

df.drop(columns=["",""],inplace=True) #指定columns不须与axis=1一起使用
df.head()

6.2 删除行

df.set_index("省").drop("山东省").head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
省
内蒙古自治区	218.9	0.0	1	218.9	已付款未发货	金色110cm 1个	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	0.0	0.0	tihauntime
内蒙古自治区	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	金色120cm 1个	呼伦贝尔市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 09:35:43
浙江省	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
陕西省	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN
广东省	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 08:54:51

df.set_index("省").drop(["山东省","内蒙古自治区"]).head()

	实际价格(元)	运费(元)	数量	实际支付(元)	状态	商品SKU信息	市	会员等级	是否白付美支付	货款退款金额	运费退款金额	退款完成时间
省
浙江省	218.9	0.0	1	218.9	交易关闭	黑色M 105-120斤 1个	嘉兴市	获取会员信息失败!	否	218.9	0.0	2020-11-12 06:37:25
陕西省	185.9	0.0	1	185.9	已付款未发货	黑色L 1个	咸阳市	获取会员信息失败!	是	0.0	0.0	NaN
广东省	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 08:54:51
广东省	196.9	0.0	1	196.9	交易关闭	黑色M 1个	湛江市	获取会员信息失败!	是	196.9	0.0	2020-11-12 00:13:28
湖南省	416.9	0.0	1	416.9	交易关闭	豆绿色S（90-105斤） 1个	衡阳市	获取会员信息失败!	是	416.9	0.0	2020-11-12 08:47:19