Python数据处理（持续更新）

#打开txt文件

#打开txt文件
with open('day02.txt') as f:
    for line in f.readlines():
        aline=line.strip()
        bline=aline.split(",")
        print (bline)

数据合并  

 pd.merge(data,df,on=['appid'])

数据聚合 

 t_data=list1.groupby(['uid','appid',...])  按照某列

csv数据合并：

def hebing():
    csv_list = glob.glob('*.csv')
    print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list))
    print(u'正在处理............')
    for i in csv_list:
        fr = open(i,'r').read()
        with open('t_data.csv','a') as f:
            f.write(fr)
    print(u'合并完毕！')

def quchong(file):
    df = pd.read_csv(file,header=0)
    datalist = df.drop_duplicates()
    datalist.to_csv(file)

if __name__ == '__main__':
    hebing()
    quchong("t_data.csv")

 读取片段：

df = pd.read_csv("annotations.csv")[0:10]

按照列名读取

data = pd.read_csv('rfm.csv',usecols=['appid','duration','avg_flow']) 

要把第三列数据中的0值删除，今天弄了好几个小时，写了个循环，还是不行，最后发现，只要选择数据中大于0的就可以了

data = pd.read_csv('rfm.csv',usecols=['appid','duration','avg_flow']) #读取数据中的3列数据
data=data[data.avg_flow>0]#选择大于0的数据

另一种思路，是把该列中数据为0的值挑出来，然后给赋值成nan，再用下面代码将nan值删除

data.dropna(how='any') #删除有缺失值的行和列

字符串数据转换成数值

 这两天想做个推荐模型，但是有一列数据是字符串形式，不好转换，要把它转成数值型进一步处理。对于字符串这种数据类型，主要有以下三种处理方法：

1，通过LabelEncoder来进行快速的转换；
2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限；
3，通过get_dummies方法来转换。

import pandas as pd
from io import StringIO

csv_data = '''A，B，C，D
1，2，3，4
5，6，，8
0，11，12，'''

df = pd.read_csv(StringIO(csv_data))
print(df)
#统计为空的数目
print(df.isnull().sum())
print(df.values)

#丢弃空的
print(df.dropna())
print('after'， df)
from sklearn.preprocessing import Imputer
# axis=0 列  axis = 1 行
imr = Imputer(missing_values='NaN'， strategy='mean'， axis=0)
imr.fit(df) # fit 构建得到数据
imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充
print(imputed_data)

df = pd.DataFrame([['green'， 'M'， 10.1， 'class1']，
          ['red'， 'L'， 13.5， 'class2']，
          ['blue'， 'XL'， 15.3， 'class1']])
df.columns =['color'， 'size'， 'price'， 'classlabel']
print(df)

size_mapping = {'XL':3， 'L':2， 'M':1}
df['size'] = df['size'].map(size_mapping)
print(df)

## 遍历Series
for idx， label in enumerate(df['classlabel']):
  print(idx， label)

#1， 利用LabelEncoder类快速编码，但此时对color并不适合，
#看起来，好像是有大小的
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
class_le = LabelEncoder()
color_le = LabelEncoder()
df['classlabel'] = class_le.fit_transform(df['classlabel'].values)
#df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values)
print(df)

#2， 映射字典将类标转换为整数
import numpy as np
class_mapping = {label: idx for idx， label in enumerate(np.unique(df['classlabel']))}
df['classlabel'] = df['classlabel'].map(class_mapping)
print('2，'， df)


#3，处理1不适用的
#利用创建一个新的虚拟特征
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
pf = pd.get_dummies(df[['color']])
df = pd.concat([df， pf]， axis=1)
df.drop(['color']， axis=1， inplace=True)
print(df)

我主要是用了第一种方法，之后将数据导出，完成。

#通过LabelEncoder来进行快速的转换
for idx,label in enumerate(data['uid']):
    print(idx,label)
user_le = LabelEncoder()
data['userlabel'] = user_le.fit_transform(data['uid'].values)
print(data)
data.to_csv(outputfile)

 按照条件筛选数据,可以用来查看异常值.

columns=df[5]
print(columns[np.abs(columns) > 30])

#删除UID列
df=df.drop('uid',1)

 数据标准化处理：

from sklearn import preprocessing#预处理模块
std_scale = preprocessing.StandardScaler().fit(df[['appid','duration','userlabel','applabel','avgflow']]) #加入数据
df_std = std_scale.transform(df[['appid','duration','userlabel','applabel','avgflow']])#转换数据

 数组数据存储成csv文件：

np.savetxt('stdata.csv',df_std,delimiter = ',')  

 将数据每列进行柱状图表示：

f.hist()
plt.show()

虚拟变量(dummy variables)

虚拟变量，也叫哑变量，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。在计量经济学模型，需要经常考虑属性因素的影响。例如，职业、文化程度、季节等属性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes—D=1”或”No—D=0”，或者它们的程度或等级。为了反映属性因素和提高模型的精度，必须将属性因素“量化”。通过构造0-1型的人工变量来量化属性因素。

pandas提供了一系列分类变量的控制。我们可以用get_dummies来将”prestige”一列虚拟化。

get_dummies为每个指定的列创建了新的带二分类预测变量的DataFrame，在本例中，prestige有四个级别：1，2，3以及4（1代表最有声望），prestige作为分类变量更加合适。当调用get_dummies时，会产生四列的dataframe，每一列表示四个级别中的一个。

 在数据处理中，list和dict格式的文件都是不可哈希的，所以将list 格式转换成array

np.array(data)

 读取数据确定的几列：

df.ix[:,[1,2,3,4]]

astype 转换字段类型：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}])

print df.dtypes

df['col2'] = df['col2'].astype('int')
print '-----------'
print df.dtypes

df['col2'] = df['col2'].astype('float64')
print '-----------'
print df.dtypes

python-Pandas学习 如何对数据集随机抽样

利用Pandas库中的sample。

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

n是要抽取的行数。（例如n=20000时，抽取其中的2W行）

frac是抽取的比列。（有一些时候，我们并对具体抽取的行数不关系，我们想抽取其中的百分比，这个时候就可以选择使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）

replace：是否为有放回抽样，取replace=True时为有放回抽样。

weights这个是每个样本的权重，具体可以看官方文档说明。

random_state这个在之前的文章已经介绍过了。

axis是选择抽取数据的行还是列。axis=0的时是抽取行，axis=1时是抽取列（也就是说axis=1时，在列中随机抽取n列，在axis=0时，在行中随机抽取n行）
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作者：kingsam_
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/71080942
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