pandas数据分析小技巧

最近工作经常需要用python做一些关于excel数据分析的事情。显然使用pandas是比Excel原生的vba更好的选择。因为pandas能提供诸如SQL的很多查找、过滤功能，性能要比用excel Vlookup之类的公式要快得多，给力的多！

技巧一：

利用drop_duplicates方法去重，有的时候，我们根据几个字段对应的某行值同时相同时，判断这些行是重复的，仅保留第一行，可以这样写：

result_df=result_df.drop_duplicates(['公司代码','供应商代码','供应商名称','本月计划支付金额'],keep='first') #去重

技巧二：

善于使用lambda表达式，尤其是功能很简单的函数，没必要单独自定义，比如，对某个字段的每个值都乘以10000，或者对某字段元素的所有字符串加上前缀“0000”，可以这样写：

result_df["承兑汇票金额"]=result_df["承兑汇票金额"].apply(lambda x:x*10000)
result_df["供应商代码（必填）"]=result_df["供应商代码（必填）"].map(lambda x:"0000"+x if len(x)==6 else x) 
result_df["供应商代码"]=result_df["供应商代码"].map(lambda x:x[4:])  #去掉供应商代码的前0000

技巧三：

善于用dropna方法来过滤数据！该方法支持传入列表，对列表元素对应的每个字段同时使用dropna方法：

df=df.dropna(subset=["供应商代码（必填）",'供应商名称（必填）','本月计划支付金额（必填）',"款项性质（必填）","付款条件（必填）"])

技巧四：

善于使用map、apply方法来遍历元素结合自定义函数，比如小爬要处理的字段：先要判断该字段对应的元素是否为数字，要过滤掉那些不是数字的行，就可以先定义函数，然后用apply或者map来调用它：

def isNumber(x):
    if isinstance(x,float) or isinstance(x,int):
        return 1
    if isinstance(x,str):
        return 0
df["本月计划支付金额为数字"]=df["本月计划支付金额（必填）"].map(isNumber) #产生辅助字段
df=df[df["本月计划支付金额为数字"]==1]
df=df[df['本月计划支付金额（必填）']>0]

技巧五：

判断某个字段的值是否在某个列表，常用.isin(list)方法，比如：

error_df=original_df[original_df["供应商代码（必填）"].isin(common_supplier_list_final)]  #common_supplier_list_final为列表对象

如果我们希望取反，找不符合某个列表元素的那些数据集合，就要用到“~”，上面的语句可以改写为：

error_df=original_df[~original_df["供应商代码（必填）"].isin(common_supplier_list_final)] #对正常那部分行项目抛开，取反，关键符号~

以上就是小编的分享的小技巧了，在我们实际的数据分析中，用户提供的数据源有很多脏数据，空数据，要用到数据清洗，这就需要用到pandas的很多小方法小技巧，愿大家平时多多积累，才能慢慢掌握，逐渐为自己所用。

pandas数据分析小技巧

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