利用python进行数据分析——数据过滤、清洗、转换等

一、移除重复数据

• Dataframe.duplicated()
• Dataframe.drop_duplicates()

1. duplicated()

    返回bool序列，标识是否重复

     示例：

 2. drop_duplicates

    剔除重复值

     示例

 二、利用函数或映射进行数据转换 1. Series.map()

    接受函数或含有映射关系的字典型对象

    示例：

 2. Dataframe.apply()

      接收函数，并将函数作用于Dataframe的每一列or每一行

 3. Dataframe.applymap()

    接收函数（字典型对象不可），并将函数作用于Dataframe的每一个元素

 三、替换值 1. Dataframe.replace()

    替换一个值、替换多个值、不同的值进行不同的替换

     示例：

 四、重命名轴索引 1. Dataframe.rename()

    对轴标签进行重命名

    示例：

五、离散化和面元划分

    为了便于分析，连续数据常常被离散化或拆分为“面元”（bins），下面两个离散化函数对分量和分组分析都非常重要

1. pd.cut()

     按指定分割点进行分组

     示例：

 2. pd.qcut()

     按分位数进行分组

     示例：

 六、检测和过滤异常值

    异常值的检测和过滤运算在很大程度上就是数组运算

 七、排列和随机采样 1. np.random.permutation()

     示例：

 

八、计算指标/哑变量

1. pd.get_dummied()

     获得哑变量