python数据清洗工具、方法、过程整理归纳（三、数据清洗之数据表操作——数据筛选、增加删除、查找修改、数据整理和层次化索引）
2020-03-05 06:09
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4 数据表操作
4.1 数据常用筛选方法
- 在数据中，选择需要的行或者列
- 基础索引方式，即直接引用
- loc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签]
- iloc[行索引位置，列索引位置]
- 注意区别loc和iloc
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir('D:\code\jupyter\course\代码和数据')
df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv',encoding = 'utf-8',dtype = {'user_id':str})
df
user_id auction_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 41098319944 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 17916191097 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 21896936223 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 12515996043 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 20487688075 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
5 152298847 41840167463 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
6 513441334 19909384116 50010557 50008168 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
7 297411659 13540124907 50010542 50008168 21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16... 1 20121212
8 82830661 19948600790 50013874 28 21458:11580;21475:137325 1 20121101
9 475046636 10368360710 203527 28 22724:40168;22729:40278;21458:21817;2770200:24... 1 20121101
10 734147966 15307958346 50018202 38 21458:3270827;7361532:28710594;7397093:7536994... 2 20121101
11 68547330 21162876126 50012365 122650008 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121123
12 697081418 15898050723 50013636 50008168 21458:19726868;1633959:179425852;13836282:1290... 1 20121123
13 377550424 15771663914 50015841 28 1628665:3233941;1628665:3233942;3914866:11580;... 1 20121123
14 88313935 22532727492 50013711 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;22019:3340598;... 1 20131005
15 25918750 16078389250 50012359 122650008 21458:3405407;1633959:6186201;1628366:32799;81... 1 20131005
16 350288528 35086271572 50010544 50008168 21458:61813;25935:21991;1628665:3233938;162866... 1 20131129
17 348090113 17436967558 50009540 50014815 21458:21910;3110425:30696849;2191928:75373546;... 1 20131129
18 1635282280 36153356431 50013207 50008168 1628665:29784;1628665:29799;2904342:31004;2201... 1 20131129
19 530850018 22058239899 50024147 28 21458:205007542;43307470:5543413;2339128:62147... 1 20140210
20 749507708 19171641742 50018860 28 21458:3602856;1628665:3233941;1628665:3233942;... 1 20140210
21 201088567 38564176352 50013207 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20140502
22 469517728 8232924597 211122 38 21458:21782;36786:42781029;13023102:6999219;22... 6 20140502
23 691367866 17712372914 121434042 50014815 21458:49341152;8021059:5525523;6851452:1398669... 1 20140804
24 77193822 35537441586 50006520 50014815 22277:6262384;21458:30992;1628665:3233941;1628... 2 20140804
25 605678021 15502618744 50010555 50008168 25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20130226
26 47702620 26481508332 121412034 50014815 21458:49341152;11057903:4036007;130475532:7537... 1 20140918
27 763560371 40945285800 50012365 122650008 21458:30992;1628665:3233939;22007:30338;22007:... 1 20150201
28 408028533 35838498718 50012442 50008168 21458:3596449;6811831:3446999;13023209:3446999... 1 20141009
29 53566371 27177784760 121394024 50008168 21458:42090508;1628665:3233941;1628665:3233942... 1 20141009
30 69873877 40133707057 50010555 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866... 1 20141017
31 1609185254 42001753405 121394024 50008168 21458:30992;1628665:3233942;1628665:3233936;16... 1 20141228
32 1746148145 41181827319 50012365 122650008 21458:621749996;13023209:12868;122217803:30916... 1 20141228
33 256475742 39059292616 121452056 50008168 1628665:29784;1628665:29782;122217801:50793479... 1 20140711
34 405194127 15462429573 50007011 50008168 21458:35624651;1633959:7320293;1628665:3233941... 1 20120819
35 938309370 14149079479 50023669 28 21458:4204704;11820090:105550653;11644036:2861... 1 20120819
36 84258337 14653740604 50016704 50022520 21458:3394654;5261331:4377028;1633959:4377028;... 1 20120819
37 14466144 17610665576 50011993 28 21458:104000;21475:137325 1 20130327
38 177724549 14228645401 50018824 38 21475:108284;6933666:96059;33595:16453265;2145... 1 20130327
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40 659020106 40484992676 50011993 28 21458:16162126;13023209:10551667;122218042:605... 1 20140813
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42 827091396 18678458676 50010566 50008168 21458:46906;13023209:158751187;25935:21991;320... 1 20140911
43 18100946 38451267766 121540027 28 21458:215485914;125501489:19689726;11945782:78... 1 20140911
44 725813399 40519533209 50010544 50008168 21458:32270;13023209:669513679;25935:21991;162... 1 20140911
45 1054852159 19063296909 50006235 50008168 1628665:3233941;21475:17106236;21475:17106365;... 2 20140703
46 262519726 19051046285 121398041 28 11666049:40203;21458:3961150;17472269:13302841... 1 20140703
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49 103125167 18426669796 50018438 50014815 21458:46896;1628665:3233941;1628665:3233942;21... 16 20140220
... ... ... ... ... ... ... ...
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29923 184923046 15265710813 50006602 50008168 30497:46157;30498:46160;1628665:3233941;162866... 1 20130823
29924 167288532 18836766607 50012788 28 2112993:29274;122277833:104377;1628665:3233941... 1 20140913
29925 54855720 39635136808 50018436 50014815 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 2 20140913
29926 2183330808 19704833222 50011993 28 21458:119679150;13023209:4067094;122218042:216... 1 20140913
29927 372911996 14288242617 50012438 50014815 21458:8535341;1628665:3233941;5970350:3402020;... 1 20121222
29928 22414724 20959068389 50010544 50008168 21458:61834;25935:21990;1628665:3233941;162866... 1 20121222
29929 113446171 37455013590 50023663 28 11760865:6120557;21458:3314841;122277597:2054;... 1 20140831
29930 522850986 18220260582 122678023 28 21458:91312408;138253785:653822445;135925585:1... 1 20140831
29931 671912471 40608095216 50010558 50008168 25935:21991;1628665:3233942;1628665:3233938;12... 1 20140831
29932 2212582093 16684531006 50006095 28 21458:3532516;8088680:4482698;1628665:3233941;... 1 20150205
29933 712130383 35024165075 50010558 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:29799;12221780... 1 20150205
29934 326432534 40599422228 50012428 28 1628665:3233941;1628665:29790;1628665:3233936;... 1 20150110
29935 1663431626 20045810860 50018831 50014815 21458:3630550;7255245:3630549;27174406:1782825... 2 20150110
29936 1041477880 39339180944 50023591 50022520 1628665:29790;1628665:29778;1628665:3233938;16... 1 20140710
29937 2078287226 40289849863 50013207 50008168 21458:100854706;13023209:647423831;22121:11712... 1 20141029
29938 22270319 35760225761 50023613 50022520 NaN 1 20141029
29939 2074613684 40798454555 203319 28 122217795:29277;134943792:29774;134943792:2977... 1 20141108
29940 1048135914 35165371283 121394024 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20141108
29941 413188001 16521677358 50012478 50014815 21458:28155;5434803:3636603;2815901:22583732;1... 1 20130107
29942 474062095 21129724585 50013207 50008168 21458:21599;1628665:29798;1628665:3233938;1628... 1 20130107
29943 797710454 18176728510 50013177 28 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20130107
29944 1716505453 37844041565 50010555 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866... 1 20141231
29945 1966692323 42504930457 50012359 122650008 21458:3379652;1628665:3233940;1628665:3233938;... 1 20141231
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... ... ... ...
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29947 41666438142 121394024 50008168
29948 13953276547 50012788 28
29949 23375100402 50012451 50008168
29950 17629938386 50023670 28
29951 19739113764 50013636 50008168
29952 37251457564 50012360 122650008
29953 41160643364 121364022 50008168
29954 42298652641 121452056 50008168
29955 36768778465 121448033 38
29956 37200665444 50012361 122650008
29957 36932456353 50010236 50014815
29958 10066997901 50009540 50014815
29959 38019470815 50010236 50014815
29960 19835118833 50003700 28
29961 15842319049 50012479 28
29962 26396292642 50008875 28
29963 10506866020 50007011 50008168
29964 20745380642 50010555 50008168
29965 16563353438 50010544 50008168
29966 35169635909 50010549 50008168
29967 19778523000 50007011 50008168
29968 12766532512 50011993 28
29969 18309305134 50013711 50008168
29970 20177445814 50018860 28
29971 rows × 3 columns
df.iloc[[1,10],[0,2]]
user_id cat_id
1 532110457 50011993
10 734147966 50018202
#iloc 和 loc
df.loc[2:7]#标签
user_id auction_id cat_id cat1 property buy_mount day
2 249013725 21896936223 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 12515996043 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 20487688075 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
5 152298847 41840167463 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
6 513441334 19909384116 50010557 50008168 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
7 297411659 13540124907 50010542 50008168 21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16... 1 20121212
df.iloc[2:7]#按照顺序（行）
user_id auction_id cat_id cat1 property buy_mount day
2 249013725 21896936223 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 12515996043 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 20487688075 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
5 152298847 41840167463 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
6 513441334 19909384116 50010557 50008168 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
4.2 数据增加和删除
- 在数据中，直接添加列
- 使用df.insert方法在数据中添加一列
- drop(labels, axis, inplace = True)的用法
- labels表示删除的数据，axis表示作用轴，inplace = True表示对原数据生效
- axis = 0按行操作；axis = 1按列操作
- 使用del函数直接删除其中一列
df.head()
user_id auction_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 41098319944 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 17916191097 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 21896936223 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 12515996043 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 20487688075 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
df['购买量'] = np.where(df['buy_mount']>3,'高','低')
df.head()
user_id auction_id cat_id cat1 property buy_mount day 购买量
0 786295544 41098319944 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919 低
1 532110457 17916191097 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011 低
2 249013725 21896936223 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011 低
3 917056007 12515996043 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023 低
4 444069173 20487688075 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103 低
auction_id = df['auction_id']
del df['auction_id']
df.insert(0,'auction_id_new',auction_id)
df.head()
auction_id_new user_id cat_id cat1 property buy_mount day 购买量
0 41098319944 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919 低
1 17916191097 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011 低
2 21896936223 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011 低
3 12515996043 917056007 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023 低
4 20487688075 444069173 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103 低
pd.set_option('display.max_rows',100)#最多显示100行
df.drop(labels=['auction_id_new','购买量'],axis = 1)
user_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
5 152298847 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
6 513441334 50010557 50008168 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
7 297411659 50010542 50008168 21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16... 1 20121212
8 82830661 50013874 28 21458:11580;21475:137325 1 20121101
9 475046636 203527 28 22724:40168;22729:40278;21458:21817;2770200:24... 1 20121101
10 734147966 50018202 38 21458:3270827;7361532:28710594;7397093:7536994... 2 20121101
11 68547330 50012365 122650008 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121123
12 697081418 50013636 50008168 21458:19726868;1633959:179425852;13836282:1290... 1 20121123
13 377550424 50015841 28 1628665:3233941;1628665:3233942;3914866:11580;... 1 20121123
14 88313935 50013711 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;22019:3340598;... 1 20131005
15 25918750 50012359 122650008 21458:3405407;1633959:6186201;1628366:32799;81... 1 20131005
16 350288528 50010544 50008168 21458:61813;25935:21991;1628665:3233938;162866... 1 20131129
17 348090113 50009540 50014815 21458:21910;3110425:30696849;2191928:75373546;... 1 20131129
18 1635282280 50013207 50008168 1628665:29784;1628665:29799;2904342:31004;2201... 1 20131129
19 530850018 50024147 28 21458:205007542;43307470:5543413;2339128:62147... 1 20140210
20 749507708 50018860 28 21458:3602856;1628665:3233941;1628665:3233942;... 1 20140210
21 201088567 50013207 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20140502
22 469517728 211122 38 21458:21782;36786:42781029;13023102:6999219;22... 6 20140502
23 691367866 121434042 50014815 21458:49341152;8021059:5525523;6851452:1398669... 1 20140804
24 77193822 50006520 50014815 22277:6262384;21458:30992;1628665:3233941;1628... 2 20140804
25 605678021 50010555 50008168 25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20130226
26 47702620 121412034 50014815 21458:49341152;11057903:4036007;130475532:7537... 1 20140918
27 763560371 50012365 122650008 21458:30992;1628665:3233939;22007:30338;22007:... 1 20150201
28 408028533 50012442 50008168 21458:3596449;6811831:3446999;13023209:3446999... 1 20141009
29 53566371 121394024 50008168 21458:42090508;1628665:3233941;1628665:3233942... 1 20141009
30 69873877 50010555 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866... 1 20141017
31 1609185254 121394024 50008168 21458:30992;1628665:3233942;1628665:3233936;16... 1 20141228
32 1746148145 50012365 122650008 21458:621749996;13023209:12868;122217803:30916... 1 20141228
33 256475742 121452056 50008168 1628665:29784;1628665:29782;122217801:50793479... 1 20140711
34 405194127 50007011 50008168 21458:35624651;1633959:7320293;1628665:3233941... 1 20120819
35 938309370 50023669 28 21458:4204704;11820090:105550653;11644036:2861... 1 20120819
36 84258337 50016704 50022520 21458:3394654;5261331:4377028;1633959:4377028;... 1 20120819
37 14466144 50011993 28 21458:104000;21475:137325 1 20130327
38 177724549 50018824 38 21475:108284;6933666:96059;33595:16453265;2145... 1 20130327
39 727823869 121466023 50008168 21458:14332755;1628665:3233941;1628665:3233942... 2 20140813
40 659020106 50011993 28 21458:16162126;13023209:10551667;122218042:605... 1 20140813
41 46277938 50006602 50008168 21458:29563;10984217:21985;13023209:3488197;21... 1 20140813
42 827091396 50010566 50008168 21458:46906;13023209:158751187;25935:21991;320... 1 20140911
43 18100946 121540027 28 21458:215485914;125501489:19689726;11945782:78... 1 20140911
44 725813399 50010544 50008168 21458:32270;13023209:669513679;25935:21991;162... 1 20140911
45 1054852159 50006235 50008168 1628665:3233941;21475:17106236;21475:17106365;... 2 20140703
46 262519726 121398041 28 11666049:40203;21458:3961150;17472269:13302841... 1 20140703
47 87207277 121470030 50014815 21458:30992;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20140703
48 1053602675 50013636 50008168 21458:216724052;1628665:29798;1628665:29796;25... 1 20140220
49 103125167 50018438 50014815 21458:46896;1628665:3233941;1628665:3233942;21... 16 20140220
... ... ... ... ... ... ...
29921 1372572 50008845 28 21458:30992;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20130327
29922 646265934 50012449 50008168 21458:70899896;8539985:3374457;1633959:3374457... 1 20130823
29923 184923046 50006602 50008168 30497:46157;30498:46160;1628665:3233941;162866... 1 20130823
29924 167288532 50012788 28 2112993:29274;122277833:104377;1628665:3233941... 1 20140913
29925 54855720 50018436 50014815 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 2 20140913
29926 2183330808 50011993 28 21458:119679150;13023209:4067094;122218042:216... 1 20140913
29927 372911996 50012438 50014815 21458:8535341;1628665:3233941;5970350:3402020;... 1 20121222
29928 22414724 50010544 50008168 21458:61834;25935:21990;1628665:3233941;162866... 1 20121222
29929 113446171 50023663 28 11760865:6120557;21458:3314841;122277597:2054;... 1 20140831
29930 522850986 122678023 28 21458:91312408;138253785:653822445;135925585:1... 1 20140831
29931 671912471 50010558 50008168 25935:21991;1628665:3233942;1628665:3233938;12... 1 20140831
29932 2212582093 50006095 28 21458:3532516;8088680:4482698;1628665:3233941;... 1 20150205
29933 712130383 50010558 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:29799;12221780... 1 20150205
29934 326432534 50012428 28 1628665:3233941;1628665:29790;1628665:3233936;... 1 20150110
29935 1663431626 50018831 50014815 21458:3630550;7255245:3630549;27174406:1782825... 2 20150110
29936 1041477880 50023591 50022520 1628665:29790;1628665:29778;1628665:3233938;16... 1 20140710
29937 2078287226 50013207 50008168 21458:100854706;13023209:647423831;22121:11712... 1 20141029
29938 22270319 50023613 50022520 NaN 1 20141029
29939 2074613684 203319 28 122217795:29277;134943792:29774;134943792:2977... 1 20141108
29940 1048135914 121394024 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20141108
29941 413188001 50012478 50014815 21458:28155;5434803:3636603;2815901:22583732;1... 1 20130107
29942 474062095 50013207 50008168 21458:21599;1628665:29798;1628665:3233938;1628... 1 20130107
29943 797710454 50013177 28 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20130107
29944 1716505453 50010555 50008168 21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866... 1 20141231
29945 1966692323 50012359 122650008 21458:3379652;1628665:3233940;1628665:3233938;... 1 20141231
29946 641734831 50014277 50014815 21458:21906;13227811:51479;13230966:75369014;3... 2 20141016
29947 731030177 121394024 50008168 21458:3443560;1628665:3233942;1628665:3233938;... 1 20141016
29948 68515755 50012788 28 21458:12376977;2112993:32075;1628665:92012;162... 1 20130729
29949 180436843 50012451 50008168 21458:33514;1633959:13343071;33030:29800;33162... 1 20130729
29950 801784345 50023670 28 21458:3550980;29154281:231350353;11684888:1045... 1 20130729
29951 124458824 50013636 50008168 21458:30992;13658074:9306734;1628665:3233941;1... 1 20140322
29952 602141957 50012360 122650008 21458:21599;1628665:29798;1628665:82340;162866... 1 20140322
29953 595095853 121364022 50008168 21458:80090256;1628665:29784;1628665:29796;162... 1 20150111
29954 1905258237 121452056 50008168 21458:30992;1628665:3233942;1628665:31614;1628... 1 20150111
29955 1957645413 121448033 38 6940834:29865;1628149:137593;21475:114226;2275... 1 20140815
29956 1854778218 50012361 122650008 21458:3645338;13023209:544768204;122217803:309... 1 20140815
29957 268356658 50010236 50014815 21458:10513072;12474507:706291650;3091143:9208... 1 20141027
29958 196272909 50009540 50014815 21458:21906;13229910:32056435;2191928:73664723... 1 20141104
29959 23473499 50010236 50014815 1628665:61550;1628665:3233940;1628665:3233936;... 1 20141104
29960 816394377 50003700 28 24448:73774385;6725953:48332;22044:30715;80047... 1 20130912
29961 164859586 50012479 28 NaN 1 20130912
29962 119149466 50008875 28 21458:30992;11684888:104528258;21475:11488282;... 1 20130912
29963 704655047 50007011 50008168 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121206
29964 45662429 50010555 50008168 25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20121206
29965 35711492 50010544 50008168 21458:11580;25935:21991;1628665:92012;1628665:... 1 20121206
29966 57747284 50010549 50008168 21458:125202070;22019:3228688;22019:3248884;22... 1 20140109
29967 287541325 50007011 50008168 21458:112788583;1633959:3523439;3130834:209537... 2 20140109
29968 82915321 50011993 28 21475:137325;1628665:3233937;1628665:29798;162... 1 20131008
29969 78259523 50013711 50008168 21458:30992;1628665:29778;1628665:29793;163395... 1 20131008
29970 758305789 50018860 28 21458:3602856;1628665:29784;1628665:3233941;73... 1 20131008
29971 rows × 6 columns
df.head()#发现刚才删除的两列数据还是在
auction_id_new user_id cat_id cat1 property buy_mount day 购买量
0 41098319944 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919 低
1 17916191097 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011 低
2 21896936223 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011 低
3 12515996043 917056007 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023 低
4 20487688075 444069173 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103 低
df.drop(labels=['auction_id_new','购买量'],axis = 1, inplace = True)#替换原数据，使数据生效
df.head()
user_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
3 917056007 50018831 50014815 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
4 444069173 50013636 50008168 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
df.drop(labels=[3,4], axis = 0, inplace = True)#删除行标签3,4；axis默认为0
df.head()
user_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
5 152298847 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
6 513441334 50010557 50008168 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
df.drop(labels=range(6,11),axis=0,inplace = True)
df.head()
user_id cat_id cat1 property buy_mount day
0 786295544 50014866 50022520 21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985... 2 20140919
1 532110457 50011993 28 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
2 249013725 50012461 50014815 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
5 152298847 121394024 50008168 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
11 68547330 50012365 122650008 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121123
4.3 数据修改和查找
- 在数据中，可以使用rename修改列名称或者行索引名称
- 使用loc方法修改数据
- 使用loc方法查找符合条件的数据
- 条件和条件之间用&或者|连接，分别代表‘且’ 和‘或’
- 使用between和isin选择满足条件的行
import pandas as pd
import os
os.chdir('D:\code\jupyter\course\代码和数据')
df1 = pd.read_csv('sam_tianchi_mum_baby.csv',encoding = 'utf-8', dtype = str)
df1.head()
user_id birthday gender
0 2757 20130311 1
1 415971 20121111 0
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3 10339332 20110910 0
4 10642245 20130213 0
df1.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 953 entries, 0 to 952
Data columns (total 3 columns):
user_id 953 non-null object
birthday 953 non-null object
gender 953 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 22.4+ KB
df1.loc[df1['gender']=='0','gender'] = '女性'
df1.loc[df1['gender'] == '1', 'gender'] = '男性'
df1.loc[df1['gender'] == '2', 'gender'] = '未知'
df1.head(10)
user_id birthday gender
0 2757 20130311 男性
1 415971 20121111 女性
2 1372572 20120130 男性
3 10339332 20110910 女性
4 10642245 20130213 女性
5 10923201 20110830 男性
6 11768880 20120107 男性
7 12519465 20130705 男性
8 12950574 20090708 女性
9 13735440 20120323 女性
df1.rename(columns={'user_id':'用户ID','birthday':'出生日期','gender':'性别'},inplace = True)
df1.head()
用户ID 出生日期 性别
0 2757 20130311 男性
1 415971 20121111 女性
2 1372572 20120130 男性
3 10339332 20110910 女性
4 10642245 20130213 女性
df1.rename(index = {3:3555,4:6789}, inplace = True)
df1.head()
用户ID 出生日期 性别
0 2757 20130311 男性
1 415971 20121111 女性
2 1372572 20120130 男性
3555 10339332 20110910 女性
6789 10642245 20130213 女性
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29930 522850986 18220260582 122678023 28 21458:91312408;138253785:653822445;135925585:1... 1 20140831
29932 2212582093 16684531006 50006095 28 21458:3532516;8088680:4482698;1628665:3233941;... 1 20150205
29934 326432534 40599422228 50012428 28 1628665:3233941;1628665:29790;1628665:3233936;... 1 20150110
29939 2074613684 40798454555 203319 28 122217795:29277;134943792:29774;134943792:2977... 1 20141108
29943 797710454 18176728510 50013177 28 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20130107
29948 68515755 13953276547 50012788 28 21458:12376977;2112993:32075;1628665:92012;162... 1 20130729
29950 801784345 17629938386 50023670 28 21458:3550980;29154281:231350353;11684888:1045... 1 20130729
29955 1957645413 36768778465 121448033 38 6940834:29865;1628149:137593;21475:114226;2275... 1 20140815
29960 816394377 19835118833 50003700 28 24448:73774385;6725953:48332;22044:30715;80047... 1 20130912
29961 164859586 15842319049 50012479 28 NaN 1 20130912
29962 119149466 26396292642 50008875 28 21458:30992;11684888:104528258;21475:11488282;... 1 20130912
29968 82915321 12766532512 50011993 28 21475:137325;1628665:3233937;1628665:29798;162... 1 20131008
29970 758305789 20177445814 50018860 28 21458:3602856;1628665:29784;1628665:3233941;73... 1 20131008
8166 rows × 7 columns
4.4 数据整理
- 横向堆叠：将两张表或多张表在X轴方向，即横向拼接在一起
- 纵向堆叠：将两张表或多张表在Y轴方向，即纵向拼接在一起
- 注意使用concat时，axis = 1代表横向，axis = 0代表纵向
- 注意join取inner或者outer时，
4.5 层次化索引
在一个轴上拥有两个或两个以上的索引：
- 使用loc语句进行访问
- loc里面接收tuple，如loc[(a,b), :]
df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', dtype = {'user_id':str}, index_col = [3,0])#第4列和第1列作为索引读入
df
auction_id cat_id property buy_mount day
cat1 user_id
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28 532110457 17916191097 50011993 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
50014815 249013725 21896936223 50012461 21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628... 1 20131011
917056007 12515996043 50018831 21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383... 2 20141023
50008168 444069173 20487688075 50013636 21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1... 1 20141103
152298847 41840167463 121394024 21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771... 1 20141103
513441334 19909384116 50010557 25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20... 1 20121212
297411659 13540124907 50010542 21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16... 1 20121212
28 82830661 19948600790 50013874 21458:11580;21475:137325 1 20121101
475046636 10368360710 203527 22724:40168;22729:40278;21458:21817;2770200:24... 1 20121101
38 734147966 15307958346 50018202 21458:3270827;7361532:28710594;7397093:7536994... 2 20121101
122650008 68547330 21162876126 50012365 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121123
50008168 697081418 15898050723 50013636 21458:19726868;1633959:179425852;13836282:1290... 1 20121123
28 377550424 15771663914 50015841 1628665:3233941;1628665:3233942;3914866:11580;... 1 20121123
50008168 88313935 22532727492 50013711 1628665:3233941;1628665:3233942;22019:3340598;... 1 20131005
122650008 25918750 16078389250 50012359 21458:3405407;1633959:6186201;1628366:32799;81... 1 20131005
50008168 350288528 35086271572 50010544 21458:61813;25935:21991;1628665:3233938;162866... 1 20131129
50014815 348090113 17436967558 50009540 21458:21910;3110425:30696849;2191928:75373546;... 1 20131129
50008168 1635282280 36153356431 50013207 1628665:29784;1628665:29799;2904342:31004;2201... 1 20131129
28 530850018 22058239899 50024147 21458:205007542;43307470:5543413;2339128:62147... 1 20140210
749507708 19171641742 50018860 21458:3602856;1628665:3233941;1628665:3233942;... 1 20140210
50008168 201088567 38564176352 50013207 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20140502
38 469517728 8232924597 211122 21458:21782;36786:42781029;13023102:6999219;22... 6 20140502
50014815 691367866 17712372914 121434042 21458:49341152;8021059:5525523;6851452:1398669... 1 20140804
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50008168 605678021 15502618744 50010555 25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20130226
50014815 47702620 26481508332 121412034 21458:49341152;11057903:4036007;130475532:7537... 1 20140918
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50008168 408028533 35838498718 50012442 21458:3596449;6811831:3446999;13023209:3446999... 1 20141009
53566371 27177784760 121394024 21458:42090508;1628665:3233941;1628665:3233942... 1 20141009
... ... ... ... ... ... ...
50014815 413188001 16521677358 50012478 21458:28155;5434803:3636603;2815901:22583732;1... 1 20130107
50008168 474062095 21129724585 50013207 21458:21599;1628665:29798;1628665:3233938;1628... 1 20130107
28 797710454 18176728510 50013177 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20130107
50008168 1716505453 37844041565 50010555 21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866... 1 20141231
122650008 1966692323 42504930457 50012359 21458:3379652;1628665:3233940;1628665:3233938;... 1 20141231
50014815 641734831 22105131076 50014277 21458:21906;13227811:51479;13230966:75369014;3... 2 20141016
50008168 731030177 41666438142 121394024 21458:3443560;1628665:3233942;1628665:3233938;... 1 20141016
28 68515755 13953276547 50012788 21458:12376977;2112993:32075;1628665:92012;162... 1 20130729
50008168 180436843 23375100402 50012451 21458:33514;1633959:13343071;33030:29800;33162... 1 20130729
28 801784345 17629938386 50023670 21458:3550980;29154281:231350353;11684888:1045... 1 20130729
50008168 124458824 19739113764 50013636 21458:30992;13658074:9306734;1628665:3233941;1... 1 20140322
122650008 602141957 37251457564 50012360 21458:21599;1628665:29798;1628665:82340;162866... 1 20140322
50008168 595095853 41160643364 121364022 21458:80090256;1628665:29784;1628665:29796;162... 1 20150111
1905258237 42298652641 121452056 21458:30992;1628665:3233942;1628665:31614;1628... 1 20150111
38 1957645413 36768778465 121448033 6940834:29865;1628149:137593;21475:114226;2275... 1 20140815
122650008 1854778218 37200665444 50012361 21458:3645338;13023209:544768204;122217803:309... 1 20140815
50014815 268356658 36932456353 50010236 21458:10513072;12474507:706291650;3091143:9208... 1 20141027
196272909 10066997901 50009540 21458:21906;13229910:32056435;2191928:73664723... 1 20141104
23473499 38019470815 50010236 1628665:61550;1628665:3233940;1628665:3233936;... 1 20141104
28 816394377 19835118833 50003700 24448:73774385;6725953:48332;22044:30715;80047... 1 20130912
164859586 15842319049 50012479 NaN 1 20130912
119149466 26396292642 50008875 21458:30992;11684888:104528258;21475:11488282;... 1 20130912
50008168 704655047 10506866020 50007011 1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393... 1 20121206
45662429 20745380642 50010555 25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16... 1 20121206
35711492 16563353438 50010544 21458:11580;25935:21991;1628665:92012;1628665:... 1 20121206
57747284 35169635909 50010549 21458:125202070;22019:3228688;22019:3248884;22... 1 20140109
287541325 19778523000 50007011 21458:112788583;1633959:3523439;3130834:209537... 2 20140109
28 82915321 12766532512 50011993 21475:137325;1628665:3233937;1628665:29798;162... 1 20131008
50008168 78259523 18309305134 50013711 21458:30992;1628665:29778;1628665:29793;163395... 1 20131008
28 758305789 20177445814 50018860 21458:3602856;1628665:29784;1628665:3233941;73... 1 20131008
29971 rows × 5 columns
df.loc[28]#把第一层索引为28的取出来
auction_id cat_id property buy_mount day
user_id
532110457 17916191097 50011993 21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16... 1 20131011
82830661 19948600790 50013874 21458:11580;21475:137325 1 20121101
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377550424 15771663914 50015841 1628665:3233941;1628665:3233942;3914866:11580;... 1 20121123
530850018 22058239899 50024147 21458:205007542;43307470:5543413;2339128:62147... 1 20140210
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6963 rows × 5 columns
df.loc[28].loc[758305789]
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buy_mount 1
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Name: 758305789, dtype: object
df.loc[28].loc[[82915321,758305789]]#取出第1层索引为28，第2层索引为82915321和758305789的数据（以列表的形式给出）.
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758305789 20177445814 50018860 21458:3602856;1628665:29784;1628665:3233941;73... 1 20131008
df.loc[(28,[82915321,758305789]), ['auction_id','cat_id']]#行，列 行以元组的形式给出
auction_id cat_id
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df.loc[([28,38],)]#第1层索引是28和38的
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262519726 19051046285 121398041 11666049:40203;21458:3961150;17472269:13302841... 1 20140703
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28 745002413 36815797313 50023645 1628665:82340;21475:11488282;21458:56610575;49... 1 20140104
654037597 13775864723 50011993 21458:116116655;1633959:3276615;1628862:50276;... 1 20130513
38 277279277 18024521052 211122 21458:33516;33480:3238774;2653417:7353464;3359... 12 20130513
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