Python正迅速成為數(shù)據(jù)科學(xué)家們更為鐘愛的編程語言。形成該現(xiàn)狀的理由非常充分：Python提供了一種覆蓋范圍更為廣闊的編程語言生態(tài)系統(tǒng)，以及具有一定計(jì)算深度且性能良好的科學(xué)計(jì)算庫。
在Python自帶的科學(xué)計(jì)算庫中，Pandas模塊是最適于數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)操作的工具。本文著重介紹了Python中數(shù)據(jù)處理的5種方法。
首先導(dǎo)入相關(guān)模塊并加載數(shù)據(jù)集到Python環(huán)境中：
importpandasaspd
importnumpyasnp
data=pd.read_csv("***.csv",index_col="Loan_ID")
1、Apply函數(shù)
Apply函數(shù)是處理數(shù)據(jù)和建立新變量的常用函數(shù)之一。在向數(shù)據(jù)框的每一行或每一列傳遞指定函數(shù)后，Apply函數(shù)會(huì)返回相應(yīng)的值。這個(gè)由Apply傳入的函數(shù)可以是系統(tǒng)默認(rèn)的或者用戶自
defnum_missing(x):
returnsum(x.isnull())
#Applyingpercolumn:
print"Missingvaluespercolumn:"
printdata.apply(num_missing,axis=0)
2、填補(bǔ)缺失值
fillna()函數(shù)可一次性完成填補(bǔ)功能。它可以利用所在列的均值/眾數(shù)/中位數(shù)來替換該列的缺失數(shù)據(jù)。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”列中各自的眾數(shù)值填補(bǔ)對(duì)應(yīng)列的缺失數(shù)據(jù)。
fromscipy.statsimportmode
mode(data['Gender'])
3、數(shù)據(jù)透視表
Pandas可建立MSExcel類型的數(shù)據(jù)透視表。例如在下文的代碼段里，關(guān)鍵列“LoanAmount”存在缺失值。我們可以根據(jù)“Gender”，“Married”和“Self_Employed”分組后的平均金額來替換。“LoanAmount”的各組均值可由如下方法確定
4、復(fù)合索引
如果您注意觀察#3計(jì)算的輸出內(nèi)容，會(huì)發(fā)現(xiàn)它有一個(gè)奇怪的性質(zhì)。即每個(gè)索引均由三個(gè)數(shù)值的組合構(gòu)成，稱為復(fù)合索引。它有助于運(yùn)算操作的快速進(jìn)行。
從#3的例子繼續(xù)開始，已知每個(gè)分組數(shù)據(jù)值但還未進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)。具體的填補(bǔ)方式可結(jié)合此前學(xué)到的多個(gè)技巧來完成。
fori,rowindata.loc[data['LoanAmount'].isnull(),:].iterrows():
ind=tuple([row['Gender'],row['Married'],row['Self_Employed']])
data.loc[i,'LoanAmount']=impute_grps.loc[ind].values[0]
#Nowcheckthe#missingvaluesagaintoconfirm:
printdata.apply(num_missing,axis=0)
5、Crosstab函數(shù)
該函數(shù)用于獲取數(shù)據(jù)的初始印象(直觀視圖)，從而驗(yàn)證一些基本假設(shè)。例如在本例中，“Credit_History”被認(rèn)為會(huì)顯著影響貸款狀態(tài)。這個(gè)假設(shè)可以通過如下代碼生成的交叉表進(jìn)行驗(yàn)證：
pd.crosstab(data["Credit_History"],data["Loan_Status"],margins=True)
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