python数据挖掘14讲_太香了!强烈安利14个Python奇技淫巧

1.行序、列序反转

行序反转最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,8))

df.loc[::-1].reset_index(drop=True)

列序反转就比较容易了,只需要如下操作

df.loc[:, ::-1]

2.分组里最大值所在的行方法

分为分组中有重复值和无重复值两种。无重复值的情况。

df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})

df

df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]

先按Mt列进行分组,然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列,再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况

df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64)

df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]]

对ID进行分组之后再对分数应用rank函数,分数相同的情况会赋予相同的排名,然后取出排名为1的数据。

3.计算变量缺失率

df=pd.read_csv('titanic_train.csv')

def missing_cal(df):

"""

df :数据集

return:每个变量的缺失率

"""

missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0]

missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index()

missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col',

0:'missing_pct'})

missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True)

return missing_df

missing_cal(df)

如果需要计算样本的缺失率分布,只要加上参数axis=1.

4.多列合并为一行

df = pd.DataFrame({'id_part':['a','b','c','d'], 'pred':[0.1,0.2,0.3,0.4], 'pred_class':['women','man','cat','dog'], 'v_id':['d1','d2','d3','d1']})

df.groupby(['v_id']).agg({'pred_class': [', '.join],'pred': lambda x: list(x),

'id_part': 'first'}).reset_index()

5.删除包含特定字符串所在的行

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':['s1', 'exp_s2', 's3','exps4'], 'c':[5,6,7,8], 'd':[3,2,5,10]})

df[df['b'].str.contains('exp')]

6.组内排序

df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score'])

介绍两种高效地组内排序的方法。

df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False])

df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False)).reset_index(drop=True)

7.选择特定类型的列

drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv')

# 选择所有数值型的列

drinks.select_dtypes(include=['number']).head()

# 选择所有字符型的列

drinks.select_dtypes(include=['object']).head()

drinks.select_dtypes(include=['number','object','category','datetime']).head()

# 用 exclude 关键字排除指定的数据类型

drinks.select_dtypes(exclude=['number']).head()

8.字符串转换为数值

df = pd.DataFrame({'列1':['1.1','2.2','3.3'],

'列2':['4.4','5.5','6.6'],

'列3':['7.7','8.8','-']})

df

df.astype({'列1':'float','列2':'float'}).dtypes

用这种方式转换第三列会出错,因为这列里包含一个代表 0 的下划线,pandas 无法自动判断这个下划线。为了解决这个问题,可以使用 to_numeric() 函数来处理第三列,让 pandas 把任意无效输入转为 NaN。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)

9.优化 DataFrame 对内存的占用

方法一:只读取切实所需的列,使用usecols参数

cols = ['beer_servings','continent']

small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols)

方法二:把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型,通过指定 dtype 参数实现。

dtypes ={'continent':'category'}

smaller_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv',usecols=cols, dtype=dtypes)

10.根据最大的类别筛选 DataFrame

movies = pd.read_csv('data/imdb_1000.csv')

counts = movies.genre.value_counts()

movies[movies.genre.isin(counts.nlargest(3).index)].head()

11.把字符串分割为多列

df = pd.DataFrame({'姓名':['张 三','李 四','王 五'],

'所在地':['北京-东城区','上海-黄浦区','广州-白云区']})

df

df.姓名.str.split(' ', expand=True)

12.把 Series 里的列表转换为 DataFrame

df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]})

df

df_new = df.列2.apply(pd.Series)

pd.concat([df,df_new], axis='columns')

13.用多个函数聚合

orders = pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\t')

orders.groupby('order_id').item_price.agg(['sum','count']).head()

14.分组聚合

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],

'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],

'data1':np.random.randn(5),

'data2':np.random.randn(5)})

df

for name, group in df.groupby('key1'):

print(name)

print(group)

dict(list(df.groupby('key1')))

通过字典或Series进行分组

people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),

columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],

index=['Joe', 'Steve', 'Wes', 'Jim', 'Travis'])

mapping = {'a':'red', 'b':'red', 'c':'blue',

'd':'blue', 'e':'red', 'f':'orange'}

by_column = people.groupby(mapping, axis=1)

by_column.sum()

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