当我们自己学习python进行数据分析实践的时候，对于采集的数据必须经过数据预处理才能进行分析和挖掘，往往这个过程是无趣的和繁杂的，需要耗费我们大量的时间，整体时间可能占比我们整体分析的60%以上，本次就对这部分知识进行全面梳理，让我们尽可能的告别数据挖掘的苦活累活，减少数据预处理的时间。

1、读取数据：excel和数据库读取

通常数据爬取的数据量小时存储在excel比较方便，如果爬取的数据量大会存储在数据库里面，因此常见读取是excel和数据库数据读取。

（1）excel读取

df= pd.read_excel('data.xlsx', header=None, names=['name','user_id','age','gender'], encoding='utf-8-sig', skipinitialspace=True)

标准的语法如下：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None,converters=None, true_values=None, false_values=None,skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False,date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0,convert_float=True, **kwds)

如果想详细了解可以参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_38546295/article/details/83537558

（2）数据库读取

数据库读取首先要连接数据库，然后读取数据库表格，最后转换成pandas的行列格式用于分析，代码如下：

db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='密码', db='库名：Learn_data', port=3306, charset='utf8')cursor = db.cursor()cursor.execute("select * from table_info_fenxi")data=cursor.fetchall()df=pd.DataFrame(data,columns=['ID','排名','类型1','类型2'])

2、行列操作：单列、多列选择、创建新列、删除列

数据读取完就需要对行列进行操作，可以是单列，也可以是多列进行选择，在选中列的基础上进行分析。

（1）选择单列

可以直接按照列名称选择如下：

print(df['age'])print(df.age)

也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行列。

Ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行列

Iloc方法只能使用数值作为索引来选择行列

Loc方法只能使用字符索引来选择行列

print(df.ix[:, 'age'])print(df.loc[:, 'age'])print(df.iloc[:, 2:3])

（2）选择多列

选择多列和选择单列一样，不同之处是使用ix和loc方法的时候，行索引是前后都包括，而列索引是前包后不包，iloc方法是行列都是前包后不包

# 行索引前后都包，列索引前包后包print(df.ix[0:5, 0:5])print(df.loc[0:5, ('name','user_id','age','gender','city')])# 行列索引前包后不包print(df.iloc[0:5, 0:5])

（3）创建新列

创建新列一般是通过直接赋值完成

df['new_line'] = df['old_line']

（4）删除列

删除列使用方法drop，可以删除单列也可以多列同时删除

# 删除单列print(df.drop('single', axis=1))# 删除多列print(df.drop(['singleA','singleB'], axis=1))

3、条件查询

（1）单条件查询

条件查询使用常见的比较运算符进行查询，如「==、>、<、>=、<=、！=」。查询结果可以是bool索引，也可以是原数据

# 生成bool索引print(df.age > 17)# 返回符合条件的数据print(df[df.age > 17])

（2）多条件查询

多条件查询就是组合查询的条件，添加多个运算符。如「&、~、|」，分别代表与、或、非。

# 筛选且条件print(df[(df.age > 17) & (df.gender == 2)])# 筛选非条件print(df[~(df.age == 0)])# 筛选或条件print(df[(df.city == 500) | (df.city == 400)])

pandas还提供了更方便的条件查询方法，比如：query、between、isin、str.contains（匹配开头）。

#query查询# 筛选年龄print(df.query('age > 17'))# 筛选或条件print(df.query('(city == 500) | (city == 400)'))#between查询，查询范围内部记录# 查询18到25岁的用户数据,inclusive为True意思是将边界包括在内print(df[df['age'].between(18,25, inclusive=True)])#isin方法查询# 查询在某个时间评论的用户情况print(df[df['date'].isin(['2021-03-11 16:19:00','2021-03-11 16:00:00'])])

4、数据连接：横向、众向连接

（1）横向连接

pandas通常通过merge方法来进行横向连接，其中包括内连接、外连接。

内连接会根据公共字段保留两表共有的信息。

# 公共字段名称一致时print(df1.merge(df2, how='inner', on='user_id'))# 公共字段名称不一致时print(df1.merge(df2, how='inner', left_on='user1_id', right_on='user2_id'))

外连接包括左连接、右连接、全连接

哪边连接哪边的信息就会全部保留下来，另一边的缺失信息会以NaN进行补全。

# 公共字段名称一致时print(df1.merge(df2, how='left', on='user_id'))print(df1.merge(df2, how='right', on='user_id'))print(df1.merge(df2, how='outer', on='user_id'))

（2）纵向连接

众向合并是将多张表众向拼接成一张表。众向常用concat方法进行合并，concat不仅仅可以众向也可以横向合并。参数axis值为0代表众向，为1代表横向。

# ignore_index=True表示忽略两表原先的行索引,合并并重新排序索引,drop_duplicates()表示去重print(pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, axis=0).drop_duplicates())

9、排序

常见的排序有以下三种：sort_values、sort_index、sortlevel

sort_values：按照值顺序排序

sort_index：按照索引排序

sortlevel：按照级别排序

代码举例如下：sort_index和sortlevel类似

# 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first)print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last'))# 多个排序变量,这里以性别和年龄(有先后顺序)print(df.sort_values(['gender','age'], ascending=False, na_position='last'))

10、分组汇总

分组方法使用groupby方法进行分组汇总。Agg也可以用来汇总，用于一次汇总多个统计量。

# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值print(df.groupby('gender')[['praise']].max())# 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值print(df.groupby(['gender','age'])[['praise']].mean())# 对性别分组,获取点赞数和年龄的平均值print(df.groupby(['gender'])[['praise','age']].mean())# 对性别分组,获取性别的计数值print(df.groupby(['gender'])[['gender']].count())# 多重索引print(df.groupby(['gender','date'])['age','praise'].agg(['mean','max','min','count']))

11、赋值与条件赋值

（1）某一个值替换

# 将某个值替换print(df.praise.replace(33,np.nan))

（2）条件赋值

通过函数方法，比如将0，1，2替换为未知、男性、女性

deftransform(row):"""标识性别"""ifrow['gender'] ==1:return('男性')elifrow['gender'] ==2:return('女性')else:return('未知')# axis=1为列循环,axis=0为行循环print(df.apply(transform, axis=1))# 赋值到新列print(df.assign(gender_c=df.apply(transform, axis=1)))

通过条件查询方法直接赋值

df = df.copy()df.loc[df.gender ==0,'gender_c'] ='未知'df.loc[df.gender ==1,'gender_c'] ='男性'df.loc[df.gender ==2,'gender_c'] ='女性'print(df)

12、重复值处理

针对数据清洗过程中会查看重复数据和删除重复数据，或者删除固定ID重复的ID数据，代码如下：

# 查看重复的数据print(df[df.duplicated()])# 删除重复的数据print(df.drop_duplicates())# 去除用户ID重复的所有记录print(df.drop_duplicates('user_id'))

13、缺失值处理

数据预处理到后续会针对缺失值进行查看，了解缺失比例好考虑是删除还是补充缺失值，因此，缺失情况代码如下：

# sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失,col.size表示当前列总共有多少行数据print(df.apply(lambdacol: sum(col.isnull())/col.size))

缺失值填补如下:

# 填补缺失值print(df.name.fillna('未知'))

还可以使用isnull来表示缺失值，然后通过0、1类型来指示变量

# 默认的bool类型print(df.name.isnull())# 数值0、1型指示变量print(df.name.isnull().apply(int))

14、数据分箱

在特征训练前需要对数据进行分箱、分箱主要有两种形式，一种是等宽、一种是等深分箱。

等宽：每个分箱的取值范围一致

# 等宽分箱print(pd.cut(df.age, 5))# 自定义标签print(pd.cut(df.age, bins=5, labels=[10, 15, 20, 25, 30]))

等深：每个分箱样本数量一致

# 去除没有年龄数据的用户df = df[df.age !=0]# 输出等深度分2箱的分位数print(df.age.quantile([0,0.5,1]))# include_lowest=True表示包含边界的最小值print(pd.cut(df.age, bins=df.age.quantile([0,0.5,1]), include_lowest=True))

以上就是数据挖掘过程中最常用的数据预处理方法，可能在数据预处理过程中要反复的使用上述方法对数据进行前期处理，如果熟练此方法会大大提高数据挖掘效率。

当然pandas的高效方法还有很多，以上基本可以满足日常使用，如还需更复杂的处理可以进一步探索总结。

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