## Pandas的应用-3
### DataFrame的应用
#### 数据清洗
通常，我们从 Excel、CSV 或数据库中获取到的数据并不是非常完美的，里面可能因为系统或人为的原因混入了重复值或异常值，也可能在某些字段上存在缺失值；再者，`DataFrame`中的数据也可能存在格式不统一、量纲不统一等各种问题。因此，在开始数据分析之前，对数据进行清洗就显得特别重要。
##### 缺失值
可以使用`DataFrame`对象的`isnull`或`isna`方法来找出数据表中的缺失值，如下所示。
```Python
emp_df.isnull()
```
或者
```Python
emp_df.isna()
```
输出：
```
ename job mgr sal comm dno
eno
1359 False False False False False False
2056 False False False False False False
3088 False False False False False False
3211 False False False False True False
3233 False False False False True False
3244 False False False False True False
3251 False False False False True False
3344 False False False False False False
3577 False False False False True False
3588 False False False False True False
4466 False False False False True False
5234 False False False False True False
5566 False False False False False False
7800 False False True False False False
```
相对应的，`notnull`和`notna`方法可以将非空的值标记为`True`。如果想删除这些缺失值，可以使用`DataFrame`对象的`dropna`方法，该方法的`axis`参数可以指定沿着0轴还是1轴删除，也就是说当遇到空值时，是删除整行还是删除整列，默认是沿0轴进行删除的，代码如下所示。
```Python
emp_df.dropna()
```
输出：
```
ename job mgr sal comm dno
eno
1359 胡一刀 销售员 3344.0 1800 200.0 30
2056 乔峰 架构师 7800.0 5000 1500.0 20
3088 李莫愁 设计师 2056.0 3500 800.0 20
3344 黄蓉 销售主管 7800.0 3000 800.0 30
5566 宋远桥 会计师 7800.0 4000 1000.0 10
```
如果要沿着1轴进行删除，可以使用下面的代码。
```Python
emp_df.dropna(axis=1)
```
输出：
```
ename job sal dno
eno
1359 胡一刀 销售员 1800 30
2056 乔峰 架构师 5000 20
3088 李莫愁 设计师 3500 20
3211 张无忌 程序员 3200 20
3233 丘处机 程序员 3400 20
3244 欧阳锋 程序员 3200 20
3251 张翠山 程序员 4000 20
3344 黄蓉 销售主管 3000 30
3577 杨过 会计 2200 10
3588 朱九真 会计 2500 10
4466 苗人凤 销售员 2500 30
5234 郭靖 出纳 2000 10
5566 宋远桥 会计师 4000 10
7800 张三丰 总裁 9000 20
```
> **注意**：`DataFrame`对象的很多方法都有一个名为`inplace`的参数，该参数的默认值为`False`，表示我们的操作不会修改原来的`DataFrame`对象，而是将处理后的结果通过一个新的`DataFrame`对象返回。如果将该参数的值设置为`True`，那么我们的操作就会在原来的`DataFrame`上面直接修改，方法的返回值为`None`。简单的说，上面的操作并没有修改`emp_df`，而是返回了一个新的`DataFrame`对象。
在某些特定的场景下，我们可以对空值进行填充，对应的方法是`fillna`，填充空值时可以使用指定的值（通过`value`参数进行指定），也可以用表格中前一个单元格（通过设置参数`method=ffill`）或后一个单元格（通过设置参数`method=bfill`）的值进行填充，当代码如下所示。
```Python
emp_df.fillna(value=0)
```
> **注意**：填充的值如何选择也是一个值得探讨的话题，实际工作中，可能会使用某种统计量（如：均值、众数等）进行填充，或者使用某种插值法（如：随机插值法、拉格朗日插值法等）进行填充，甚至有可能通过回归模型、贝叶斯模型等对缺失数据进行填充。
输出：
```
ename job mgr sal comm dno
eno
1359 胡一刀 销售员 3344.0 1800 200.0 30
2056 乔峰 分析师 7800.0 5000 1500.0 20
3088 李莫愁 设计师 2056.0 3500 800.0 20
3211 张无忌 程序员 2056.0 3200 0.0 20
3233 丘处机 程序员 2056.0 3400 0.0 20
3244 欧阳锋 程序员 3088.0 3200 0.0 20
3251 张翠山 程序员 2056.0 4000 0.0 20
3344 黄蓉 销售主管 7800.0 3000 800.0 30
3577 杨过 会计 5566.0 2200 0.0 10
3588 朱九真 会计 5566.0 2500 0.0 10
4466 苗人凤 销售员 3344.0 2500 0.0 30
5234 郭靖 出纳 5566.0 2000 0.0 10
5566 宋远桥 会计师 7800.0 4000 1000.0 10
7800 张三丰 总裁 0.0 9000 1200.0 20
```
##### 重复值
接下来，我们先给之前的部门表添加两行数据，让部门表中名为“研发部”和“销售部”的部门各有两个。
```Python
dept_df.loc[50] = {'dname': '研发部', 'dloc': '上海'}
dept_df.loc[60] = {'dname': '销售部', 'dloc': '长沙'}
dept_df
```
输出:
```
dname dloc
dno
10 会计部 北京
20 研发部 成都
30 销售部 重庆
40 运维部 天津
50 研发部 上海
60 销售部 长沙
```
现在，我们的数据表中有重复数据了，我们可以通过`DataFrame`对象的`duplicated`方法判断是否存在重复值，该方法在不指定参数时默认判断行索引是否重复，我们也可以指定根据部门名称`dname`判断部门是否重复，代码如下所示。
```Python
dept_df.duplicated('dname')
```
输出：
```
dno
10 False
20 False
30 False
40 False
50 True
60 True
dtype: bool
```
从上面的输出可以看到，`50`和`60`两个部门从部门名称上来看是重复的，如果要删除重复值，可以使用`drop_duplicates`方法，该方法的`keep`参数可以控制在遇到重复值时，保留第一项还是保留最后一项，或者多个重复项一个都不用保留，全部删除掉。
```Python
dept_df.drop_duplicates('dname')
```
输出：
```
dname dloc
dno
10 会计部 北京
20 研发部 成都
30 销售部 重庆
40 运维部 天津
```
将`keep`参数的值修改为`last`。
```Python
dept_df.drop_duplicates('dname', keep='last')
```
输出：
```
dname dloc
dno
10 会计部 北京
40 运维部 天津
50 研发部 上海
60 销售部 长沙
```
##### 异常值
异常值在统计学上的全称是疑似异常值，也称作离群点（outlier），异常值的分析也称作离群点分析。异常值是指样本中出现的“极端值”，数据值看起来异常大或异常小，其分布明显偏离其余的观测值。实际工作中，有些异常值可能是由系统或人为原因造成的，但有些异常值却不是，它们能够重复且稳定的出现，属于正常的极端值，例如很多游戏产品中头部玩家的数据往往都是离群的极端值。所以，我们既不能忽视异常值的存在，也不能简单地把异常值从数据分析中剔除。重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。
异常值的检测有Z-score 方法、IQR 方法、DBScan 聚类、孤立森林等，这里我们对前两种方法做一个简单的介绍。
如果数据服从正态分布，依据3σ法则，异常值被定义与平均值的偏差超过三倍标准差的值。在正态分布下，距离平均值3σ之外的值出现的概率为$ P(|x-\mu|>3\sigma)<0.003 $，属于小概率事件。如果数据不服从正态分布，那么可以用远离平均值的多少倍的标准差来描述，这里的倍数就是Z-score。Z-score以标准差为单位去度量某一原始分数偏离平均值的距离，公式如下所示。
$$
z = \frac {X - \mu} {\sigma}
$$
Z-score需要根据经验和实际情况来决定，通常把远离标准差`3`倍距离以上的数据点视为离群点，下面的代给出了如何通过Z-score方法检测异常值。
```Python
import numpy as np
def detect_outliers_zscore(data, threshold=3):
avg_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
z_score = np.abs((data - avg_value) / std_value)
return data[z_score > threshold]
```
IQR 方法中的IQR（Inter-Quartile Range）代表四分位距离，即上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）的差值。通常情况下，可以认为小于 $ Q1 - 1.5 \times IQR $ 或大于 $ Q3 + 1.5 \times IQR $ 的就是异常值，而这种检测异常值的方法也是箱线图（后面会讲到）默认使用的方法。下面的代给出了如何通过 IQR 方法检测异常值。
```Python
import numpy as np
def detect_outliers_iqr(data, whis=1.5):
q1, q3 = np.quantile(data, [0.25, 0.75])
iqr = q3 - q1
lower, upper = q1 - whis * iqr, q3 + whis * iqr
return data[(data < lower) | (data > upper)]
```
如果要删除异常值，可以使用`DataFrame`对象的`drop`方法，该方法可以根据行索引或列索引删除指定的行或列。例如我们认为月薪低于`2000`或高于`8000`的是员工表中的异常值，可以用下面的代码删除对应的记录。
```Python
emp_df.drop(emp_df[(emp_df.sal > 8000) | (emp_df.sal < 2000)].index)
```
如果要替换掉异常值，可以通过给单元格赋值的方式来实现，也可以使用`replace`方法将指定的值替换掉。例如我们要将月薪为`1800`和`9000`的替换为月薪的平均值，补贴为`800`的替换为`1000`，代码如下所示。
```Python
avg_sal = np.mean(emp_df.sal).astype(int)
emp_df.replace({'sal': [1800, 9000], 'comm': 800}, {'sal': avg_sal, 'comm': 1000})
```
##### 预处理
对数据进行预处理也是一个很大的话题，它包含了对数据的拆解、变换、归约、离散化等操作。我们先来看看数据的拆解。如果数据表中的数据是一个时间日期，我们通常都需要从年、季度、月、日、星期、小时、分钟等维度对其进行拆解，如果时间日期是用字符串表示的，可以先通过`pandas`的`to_datetime`函数将其处理成时间日期。
在下面的例子中，我们先读取 Excel 文件，获取到一组销售数据，其中第一列就是销售日期，我们将其拆解为“月份”、“季度”和“星期”，代码如下所示。
```Python
sales_df = pd.read_excel(
'2020年销售数据.xlsx',
usecols=['销售日期', '销售区域', '销售渠道', '品牌', '销售额']
)
sales_df.info()
```
> **说明**：如果需要上面例子中的 Excel 文件，可以通过下面的百度云盘地址进行获取，数据在《从零开始学数据分析》目录中。链接：https://pan.baidu.com/s/1rQujl5RQn9R7PadB2Z5g_g，提取码：e7b4。
输出：
```
RangeIndex: 1945 entries, 0 to 1944
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 销售日期 1945 non-null datetime64[ns]
1 销售区域 1945 non-null object
2 销售渠道 1945 non-null object
3 品牌 1945 non-null object
4 销售额 1945 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(1), object(3)
memory usage: 76.1+ KB
```
```Python
sales_df['月份'] = sales_df['销售日期'].dt.month
sales_df['季度'] = sales_df['销售日期'].dt.quarter
sales_df['星期'] = sales_df['销售日期'].dt.weekday
sales_df
```
输出：
```
销售日期 销售区域 销售渠道 品牌 销售额 月份 季度 星期
0 2020-01-01 上海 拼多多 八匹马 8217 1 1 2
1 2020-01-01 上海 抖音 八匹马 6351 1 1 2
2 2020-01-01 上海 天猫 八匹马 14365 1 1 2
3 2020-01-01 上海 天猫 八匹马 2366 1 1 2
4 2020-01-01 上海 天猫 皮皮虾 15189 1 1 2
... ... ... ... ... ... ... ... ...
1940 2020-12-30 北京 京东 花花姑娘 6994 12 4 2
1941 2020-12-30 福建 实体 八匹马 7663 12 4 2
1942 2020-12-31 福建 实体 花花姑娘 14795 12 4 3
1943 2020-12-31 福建 抖音 八匹马 3481 12 4 3
1944 2020-12-31 福建 天猫 八匹马 2673 12 4 3
```
在上面的代码中，通过日期时间类型的`Series`对象的`dt` 属性，获得一个访问日期时间的对象，通过该对象的`year`、`month`、`quarter`、`hour`等属性，就可以获取到年、月、季度、小时等时间信息，获取到的仍然是一个`Series`对象，它包含了一组时间信息，所以我们通常也将这个`dt`属性称为“日期时间向量”。
我们再来说一说字符串类型的数据的处理，我们先从指定的 Excel 文件中读取某招聘网站的招聘数据。
```Python
jobs_df = pd.read_csv(
'某招聘网站招聘数据.csv',
usecols=['city', 'companyFullName', 'positionName', 'salary']
)
jobs_df.info()
```
> **说明**：如果需要上面例子中的 Excel 文件，可以通过下面的百度云盘地址进行获取，数据在《从零开始学数据分析》目录中。链接：https://pan.baidu.com/s/1rQujl5RQn9R7PadB2Z5g_g，提取码：e7b4。
输出：
```
RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 city 3140 non-null object
1 companyFullName 3140 non-null object
2 positionName 3140 non-null object
3 salary 3140 non-null object
dtypes: object(4)
memory usage: 98.2+ KB
```
查看前`5`条数据。
```Python
jobs_df.head()
```
输出：
```
city companyFullName positionName salary
0 北京 达疆网络科技（上海）有限公司 数据分析岗 15k-30k
1 北京 北京音娱时光科技有限公司 数据分析 10k-18k
2 北京 北京千喜鹤餐饮管理有限公司 数据分析 20k-30k
3 北京 吉林省海生电子商务有限公司 数据分析 33k-50k
4 北京 韦博网讯科技（北京）有限公司 数据分析 10k-15k
```
上面的数据表一共有`3140`条数据，但并非所有的职位都是“数据分析”的岗位，如果要筛选出数据分析的岗位，可以通过检查`positionName`字段是否包含“数据分析”这个关键词，这里需要模糊匹配，应该如何实现呢？我们可以先获取`positionName`列，因为这个`Series`对象的`dtype`是字符串，所以可以通过`str`属性获取对应的字符串向量，然后就可以利用我们熟悉的字符串的方法来对其进行操作，代码如下所示。
```Python
jobs_df = jobs_df[jobs_df.positionName.str.contains('数据分析')]
jobs_df.shape
```
输出：
```
(1515, 4)
```
可以看出，筛选后的数据还有`1515`条。接下来，我们还需要对`salary`字段进行处理，如果我们希望统计所有岗位的平均工资或每个城市的平均工资，首先需要将用范围表示的工资处理成其中间值，代码如下所示。
```Python
jobs_df.salary.str.extract(r'(\d+)[kK]?-(\d+)[kK]?')
```
> **说明**：上面的代码通过正则表达式捕获组从字符串中抽取出两组数字，分别对应工资的下限和上限，对正则表达式不熟悉的读者，可以阅读我的知乎专栏“从零开始学Python”中的[《正则表达式的应用》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/158929767)一文。
输出：
```
0 1
0 15 30
1 10 18
2 20 30
3 33 50
4 10 15
... ... ...
3065 8 10
3069 6 10
3070 2 4
3071 6 12
3088 8 12
```
需要提醒大家的是，抽取出来的两列数据都是字符串类型的值，我们需要将其转换成`int`类型，才能计算平均值，对应的方法是`DataFrame`对象的`applymap`方法，该方法的参数是一个函数，而该函数会作用于`DataFrame`中的每个元素。完成这一步之后，我们就可以使用`apply`方法将上面的`DataFrame`处理成中间值，`apply`方法的参数也是一个函数，可以通过指定`axis`参数使其作用于`DataFrame` 对象的行或列，代码如下所示。
```Python
temp_df = jobs_df.salary.str.extract(r'(\d+)[kK]?-(\d+)[kK]?').applymap(int)
temp_df.apply(np.mean, axis=1)
```
输出：
```
0 22.5
1 14.0
2 25.0
3 41.5
4 12.5
...
3065 9.0
3069 8.0
3070 3.0
3071 9.0
3088 10.0
Length: 1515, dtype: float64
```
接下来，我们可以用上面的结果替换掉原来的`salary`列或者增加一个新的列来表示职位对应的工资，完整的代码如下所示。
```Python
temp_df = jobs_df.salary.str.extract(r'(\d+)[kK]?-(\d+)[kK]?').applymap(int)
jobs_df['salary'] = temp_df.apply(np.mean, axis=1)
jobs_df.head()
```
输出：
```
city companyFullName positionName salary
0 北京 达疆网络科技（上海）有限公司 数据分析岗 22.5
1 北京 北京音娱时光科技有限公司 数据分析 14.0
2 北京 北京千喜鹤餐饮管理有限公司 数据分析 25.0
3 北京 吉林省海生电子商务有限公司 数据分析 41.5
4 北京 韦博网讯科技（北京）有限公司 数据分析 12.5
```
`applymap`和`apply`两个方法在数据预处理的时候经常用到，`Series`对象也有`apply`方法，也是用于数据的预处理，但是`DataFrame`对象还有一个名为`transform` 的方法，也是通过传入的函数对数据进行变换，类似`Series`对象的`map`方法。需要强调的是，`apply`方法具有归约效果的，简单的说就是能将较多的数据处理成较少的数据或一条数据；而`transform`方法没有归约效果，只能对数据进行变换，原来有多少条数据，处理后还是有多少条数据。
如果要对数据进行深度的分析和挖掘，字符串、日期时间这样的非数值类型都需要处理成数值，因为非数值类型没有办法计算相关性，也没有办法进行$\chi^2$检验等操作。对于字符串类型，通常可以其分为以下三类，再进行对应的处理。
1. 有序变量（Ordinal Variable）：字符串表示的数据有顺序关系，那么可以对字符串进行序号化处理。
2. 分类变量（Categorical Variable）/ 名义变量（Nominal Variable）：字符串表示的数据没有大小关系和等级之分，那么就可以使用独热编码的方式处理成哑变量（虚拟变量）矩阵。
3. 定距变量（Scale Variable）：字符串本质上对应到一个有大小高低之分的数据，而且可以进行加减运算，那么只需要将字符串处理成对应的数值即可。
对于第1类和第3类，我们可以用上面提到的`apply`或`transform`方法来处理，也可以利用`scikit-learn`中的`OrdinalEncoder`处理第1类字符串，这个我们在后续的课程中会讲到。对于第2类字符串，可以使用`pandas`的`get_dummies()`函数来生成哑变量（虚拟变量）矩阵，代码如下所示。
```Python
persons_df = pd.DataFrame(
data={
'姓名': ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠'],
'职业': ['医生', '医生', '程序员', '画家', '教师'],
'学历': ['研究生', '大专', '研究生', '高中', '本科']
}
)
persons_df
```
输出：
```
姓名 职业 学历
0 关羽 医生 研究生
1 张飞 医生 大专
2 赵云 程序员 研究生
3 马超 画家 高中
4 黄忠 教师 本科
```
将职业处理成哑变量矩阵。
```Python
pd.get_dummies(persons_df['职业'])
```
输出：
```
医生 教师 画家 程序员
0 1 0 0 0
1 1 0 0 0
2 0 0 0 1
3 0 0 1 0
4 0 1 0 0
```
将学历处理成大小不同的值。
```Python
def handle_education(x):
edu_dict = {'高中': 1, '大专': 3, '本科': 5, '研究生': 10}
return edu_dict.get(x, 0)
persons_df['学历'].apply(handle_education)
```
输出：
```
0 10
1 3
2 10
3 1
4 5
Name: 学历, dtype: int64
```
我们再来说说数据离散化。离散化也叫分箱，如果变量的取值是连续值，那么它的取值有无数种可能，在进行数据分组的时候就会非常的不方便，这个时候将连续变量离散化就显得非常重要。之所以把离散化叫做分箱，是因为我们可以预先设置一些箱子，每个箱子代表了数据取值的范围，这样就可以将连续的值分配到不同的箱子中，从而实现离散化。下面的例子读取了2018年北京积分落户数据，我们可以根据落户积分对数据进行分组，具体的做法如下所示。
```Python
luohu_df = pd.read_csv('data/2018年北京积分落户数据.csv', index_col='id')
luohu_df.score.describe()
```
输出：
```
count 6019.000000
mean 95.654552
std 4.354445
min 90.750000
25% 92.330000
50% 94.460000
75% 97.750000
max 122.590000
Name: score, dtype: float64
```
可以看出，落户积分的最大值是`122.59`，最小值是`90.75`，那么我们可以构造一个从`90`分到`125`分，每`5`分一组的`7`个箱子，`pandas`的`cut`函数可以帮助我们首先数据分箱，代码如下所示。
```Python
bins = np.arange(90, 126, 5)
pd.cut(luohu_df.score, bins, right=False)
```
> **说明**：`cut`函数的`right`参数默认值为`True`，表示箱子左开右闭；修改为`False`可以让箱子的右边界为开区间，左边界为闭区间，大家看看下面的输出就明白了。
输出：
```
id
1 [120, 125)
2 [120, 125)
3 [115, 120)
4 [115, 120)
5 [115, 120)
...
6015 [90, 95)
6016 [90, 95)
6017 [90, 95)
6018 [90, 95)
6019 [90, 95)
Name: score, Length: 6019, dtype: category
Categories (7, interval[int64, left]): [[90, 95) < [95, 100) < [100, 105) < [105, 110) < [110, 115) < [115, 120) < [120, 125)]
```
我们可以根据分箱的结果对数据进行分组，然后使用聚合函数对每个组进行统计，这是数据分析中经常用到的操作，下一个章节会为大家介绍。除此之外，`pandas`还提供了一个名为`qcut`的函数，可以指定分位数对数据进行分箱，有兴趣的读者可以自行研究。