跟着Datawhale动手学数据分析2

跟着Datawhale动手学数据分析 2

文章目录

• 跟着Datawhale动手学数据分析 2
• 数据清洗及特征处理
• 查看缺失值
• 处理缺失值

数据清洗及特征处理

掌握基本操作以后，还需要进行数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。

查看缺失值

#判断列有无缺失值
df.isnull().any()
#查看具体缺失值个数
df.Age.isnull().sum()

处理缺失值

dropna函数：移除有缺失值的行
fillna函数：将缺失值填为0

df.dropna().head(10)
df.fillna(0).head(10)

直接将对应缺失值更改为具体数值：

df[df['Age']==None]=0

思考：在空缺值时，用np.nan要比用None好。
因为：None是Python自带的，其类型为python object。因此，None不能参与到任何计算中。object类型的运算要比int类型的运算慢得多。而np.nan是浮点类型，能参与到计算中。但计算的结果总是NaN

处理重复数据用到duplicates方法

df.drop_duplicates().head(10)

对数据进行离散化处理（以Age为例）

df['Ageband'] = pd.qcut(df['Age'],[0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.9],labels = ['1','2','3','4','5'])
df.head()

使用正则表达式提取姓名中的信息

df['Title'] = df.Name.str.extract('([A-Za-z]+)\.', expand=False)
df.head()