python数据处理----整理数据

为什么要整理数据

对于这种“宽”数据，在展示方面来说没有什么问题，但是数据分析的时候我们需要“长”数据，这时候就需要整理数据整理成我们想要的样子。

melt( )函数

把字段拆分成数据

• id_vars参数：保留哪个字段（可以保留多个字段）
• var_name参数：为其余转换的字段起别名
• value_name参数：为值的那一列起别名

pew_long = pd.melt(pew,id_vars='religion',var_name='income',value_name='count')
print(pew_long)

保留多个列

# 保留除了冗余的字段外其他的字段
bill_long = bill_board.melt(id_vars=['year','artist','track','time','date.entered'],var_name="周期",value_name="周排行")

drop_duplicates( )函数

根据列名删除重复数据

根据歌手查看数据发现很多同一首歌相同的数据，这时候需要去除冗余数据：

bill_long.drop_duplicates(subset=['year','artist','track','time','date.entered'],keep='first',inplace=True)

• subset参数：要进行去重的列名，默认None
• keep可选参数：
  1. first保留第一次出现重复行，删除后面的重复
  2. last 删除重复项，保留最后一个重复的数据
  3. False 删除所有重复的数据
• inplace参数: 布尔值，默认False，为True时直接修改原数据，False时修改完的数据返回一个副本

stack( )函数

原数据：

stack()方法整理数据

state_fruit_tidy = state_fruit.stack()

重置索引转换为DataFrame对象并修改列索引：

state_fruit_tidy = state_fruit.stack().reset_index()
state_fruit_tidy.columns = ['state', 'fruit', 'weight']

wide_to_long( )函数

原数据：

• 从上面数据中可以看出，列名中包含了数字 1,2,3 如果想把这部分信息提取到列当中，可以使用wide_to_long函数
• 使用wide_to_long函数时，要求 1,2,3 这样的顺序信息在列名的最后，并用分隔符隔开

1. 使用自定义函数先整理数据为wide_to_lang()需要的数据格式：

   wide_to_lang()函数需要数据格式 列名\分隔符\数字

   #创建一个自定义函数，用来改变列名。将数字放到列名的最后
   def change_col_name(col_name):# 每一次传入列表  把_name替换为空  前三个数据符合格式col_name = col_name.replace('_name', '')if 'facebook' in col_name:# 处理后三个列名fb_idx = col_name.find('facebook')col_name = col_name[:5] + col_name[fb_idx - 1:] + col_name[5:fb_idx-1]return col_name
   actor2 = actor.rename(columns=change_col_name)
   actor2.head()
   

2. 使用wide_to_lang()函数

• stubnames参数：提取以指定字符串开头的列（可传入字符串和列表）
• i参数：当作索引的列（可传入字符串和列表）
• j参数： 提取开头后剩余的部分，在此指定列名（传入字符串）
• sep参数： 指定分隔符 ，默认" "（传入字符串）

# 列名列表
stubs = ['actor', 'actor_facebook_likes']
actor2_tidy = pd.wide_to_long(actor2, stubnames=stubs, i=['movie_title'], j='actor_num', sep='_').reset_index()
print(actor2_tidy)

小结

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