Python数据分析之pandas函数详解

一、apply和applymap

1. 可直接使用NumPy的函数

示例代码：

# Numpy ufunc 函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1)
print(df)
 
print(np.abs(df))

运行结果：

         0         1         2         3 0 -0.062413  0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277081 -1.088457 -0.152189  0.530325 3 -1.356578 -1.996441  0.368822 -2.211478 4 -0.562777  0.518648 -2.007223  0.059411             0         1         2         3 0  0.062413  0.844813  1.853721  1.980717 1  0.539628  1.975173  0.856597  2.612406 2  1.277081  1.088457  0.152189  0.530325 3  1.356578  1.996441  0.368822  2.211478 4  0.562777  0.518648  2.007223  0.059411

2. 通过apply将函数应用到列或行上

示例代码：

# 使用apply应用行或列数据
#f = lambda x : x.max()
print(df.apply(lambda x : x.max()))

运行结果：

0   -0.062413 1    0.844813 2    0.368822 3    0.530325 dtype: float64

3.注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列

示例代码：

# 指定轴方向，axis=1，方向是行
print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))

运行结果：

0    0.844813http://www.cppcns.com 1   -0.539628 2    0.530325 3    0.368822 4    0.518648 dtype: float64

4. 通过applymap将函数应用到每个数据上

示例代码：

# 使用applymap应用到每个数据
f2 = lambda x : '%.2f' % x
print(df.applymap(f2))

运行结果：

      0      1      2      3 0  -0.06   0.84  -1.85  -1.98 1  -0.54  -1.98  -0.86  -2.61 2  -1.28  -1.09  -0.15   0.53 3  -1.36  -2.00   0.37  -2.21 4  -0.56   0.52  -2.01   0.06

二、排序

1. 索引排序

sort_index()

排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序

示例代码：

# Series
s4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, s http://www.cppcns.com ize=5))
print(s4)
 
# 索引排序
s4.sort_index() # 0 0 1 3 3

运行结果：

0    10 3    11 1    12 3    13 0    14 dtype: int64   0    10 0    14 1    12 3    11 3    13 dtype: int64

2.对DataFrame操作时注意轴方向

示例代码：

# DataFrame
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5), 
                   index=np.random.randint(3, size=3),
                   columns=np.random.randint(5, size=5))
print(df4)
 
df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False)
print(d 编程客栈 f4_isort) # 4 2 1 1 0

运行结果：

  1         4         0         1         2 2 -0.416686 -0.161256  0.088802 -0.004294  1.164138 1 -0.671914  0.531256  0.303222 -0.509493 -0.342573 1  1.988321 -0.466987  2.787891 -1.105912  0.889082             4         2         1         1         0 2 -0.161256  1.164138 -0.416686 -0.004294  0.088802 1  0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493  0.303222 1 -0.466987  0.889082  1.988321 -1.105912  2.787891

3. 按值排序

sort_values(by='column name')

根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。

示例代码：

# 按值排序
df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)
print(df4_vsort)

运行结果：

 1         4         0 &n 编程客栈 bsp;       1         2 1  1.988321 -0.466987  2.787891 -1.105912  0.889082 1 -0.67191编程客栈4  0.531256  0.303222 -0.509493 -0.342573 2 -0.416686 -0.161256  0.088802 -0.004294  1.164138

三、处理缺失数据

示例代码：

df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan],
                       [np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])
print(df_data.head())

运行结果：

      0         1         2 0 -0.281885 -0.786572  0.487126 1  1.000000  2.000000       NaN 2       NaN  4.000000       NaN 3  1.000000  2.000000  3.000000

1. 判断是否存在缺失值：isnull()

示例代码：

# isnull
print(df_data.isnull())

运行结果：

     0      1      2 0  False  False  False 1  False  False   True 2   True  False   True 3  False  False  False

2. 丢弃缺失数据：dropna()

根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。 示例代码：

# dropna
print(df_data.dropna())
 
print(df_data.dropna(axis=1))

运行结果：

      0         1         2 0 -0.281885 -0.786572  0.487126 3  1.000000  2.000000  3.000000             1 0 -0.786572 1  2.000000 2  4.000000 3  2.000000

3. 填充缺失数据：fillna()

示例代码：

# fillna
print(df_data.fillna(-100.))

运行结果：

            0         1           2 0   -0.281885 -0.786572    0.487126 1    1.000000  2.000000 -100.000000 2 -100.000000  4.000000 -100.000000 3    1.000000  2.000000    3.000000

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