1、数据预处理
第四部分是数据的预处理，对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作。主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。

1）数据表合并
首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表 df1，并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。在 Excel 中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过 VLOOKUP 函数分步实现。在 python 中可以通过 merge 函数一次性实现。
下面建立 df1 数据表，用于和 df 数据表进行合并。
1 #创建 df1 数据表
2 df1=pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008],
3 ‘gender’:[‘male’,‘female’,‘male’,‘female’,‘male’,‘female’,‘male’,‘female’],
4 ‘pay’:[‘Y’,‘N’,‘Y’,‘Y’,‘N’,‘Y’,‘N’,‘Y’,],
5 ‘m-point’:[10,12,20,40,40,40,30,20]})

使用 merge 函数对两个数据表进行合并，合并的方式为 inner，将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。
1#数据表匹配合并，inner 模式
2df_inner=pd.merge(df,df1,how=‘inner’)

除了 inner 方式以外，合并的方式还有 left，right 和 outer 方式。这几种方式的差别在我其他的文章中有详细的说明和对比。
1#其他数据表匹配模式
2df_left=pd.merge(df,df1,how=‘left’)3df_right=pd.merge(df,df1,how=‘right’)4df_outer=pd.merge(df,df1,how=‘outer’)

2）设置索引列
完成数据表的合并后，我们对 df_inner 数据表设置索引列，索引列的功能很多，可以进行数据提取，汇总，也可以进行数据筛选等。
设置索引的函数为 set_index。
1#设置索引列
2df_inner.set_index(‘id’)

3）排序(按索引，按数值)
Excel 中可以通过数据目录下的排序按钮直接对数据表进行排序，比较简单。Python 中需要使用 ort_values 函数和 sort_index 函数完成排序。
在 python 中，既可以按索引对数据表进行排序，也可以看制定列的数值进行排序。首先我们按 age 列中用户的年龄对数据表进行排序。
使用的函数为 sort_values。
1#按特定列的值排序
2df_inner.sort_values(by=[‘age’])

函数用来将数据表按索引列的值进行排序。
1#按索引列排序
2df_inner.sort_index()

3）数据分组
Excel 中可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组。相应的 python 中使用 where 函数完成数据分组。
Where 函数用来对数据进行判断和分组，下面的代码中我们对 price 列的值进行判断，将符合条件的分为一组，不符合条件的分为另一组，并使用 group 字段进行标记。
1#如果 price 列的值>3000，group 列显示 high，否则显示 low
2df_inner[‘group’] = np.where(df_inner[‘price’] > 3000,‘high’,‘low’)

除了 where 函数以外，还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组，下面的代码中对 city 列等于 beijing 并且 price 列大于等于 4000 的数据标记为 1。
1#对复合多个条件的数据进行分组标记
2df_inner.loc[(df_inner[‘city’] == ‘beijing’) & (df_inner[‘price’] >= 4000), ‘sign’]=1

4）数据分列
与数据分组相反的是对数值进行分列，Excel 中的数据目录下提供“分列”功能。在 python 中使用 split 函数实现分列。
在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别 id，后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。我们使用 split 函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。

1 #对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为 df_inner 的索引列，列名称为 category 和 size
2 pd.DataFrame((x.split(‘-’) for x in df_inner[‘category’]),index
=df_inner.index,columns=[‘category’,‘size’])

1#将完成分列后的数据表与原 df_inner 数据表进行匹配
2df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)

2、数据提取
第五部分是数据提取，也是数据分析中最常见的一个工作。这部分主要使用三个函数，loc，iloc 和 ix，loc 函数按标签值进行提取，iloc 按位置进行提取，ix 可以同时按标签和位置进行提取。下面介绍每一种函数的使用方法。

1）按标签提取(loc)
Loc 函数按数据表的索引标签进行提取，下面的代码中提取了索引列为 3 的单条数据。
1#按索引提取单行的数值
2df_inner.loc[3]3id 10044date 2013-01-05 00:00:005city shenzhen6category 110-C7age 328price 54339gender female10m-point 4011pay Y12group high13sign NaN14category_1 11015size C16Name: 3, dtype: object

使用冒号可以限定提取数据的范围，冒号前面为开始的标签值，后面为结束的标签值。下面提取了 0 到 5 的数据行。
1#按索引提取区域行数值
2df_inner.loc[0:5]

Reset_index 函数用于恢复索引，这里我们重新将 date 字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。
1#重设索引
2df_inner.reset_index()

1#设置日期为索引
2df_inner=df_inner.set_index(‘date’)

使用冒号限定提取数据的范围，冒号前面为空表示从 0 开始。提取所有 2013 年 1 月 4 日以前的数据。

1#提取 4 日之前的所有数据
2df_inner[:‘2013-01-04’]

2）按位置提取(iloc)
使用 iloc 函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从 0 开始。
1#使用 iloc 按位置区域提取数据
2df_inner.iloc[:3,:2]

iloc 函数除了可以按区域提取数据，还可以按位置逐条提取，前面方括号中的 0,2,5 表示数据所在行的位置，后面方括号中的数表示所在列的位置。
1#使用 iloc 按位置单独提取数据
2df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]]

3）按标签和位置提取（ix）
ix 是 loc 和 iloc 的混合，既能按索引标签提取，也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置，列按位置设置。
1#使用 ix 按索引标签和位置混合提取数据
2df_inner.ix[:‘2013-01-03’,:4]

4）按条件提取（区域和条件值）
除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据。下面使用 loc 和 isin 两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 。
使用 isin 函数对 city 中的值是否为 beijing 进行判断。
1 #判断 city 列的值是否为 beijing
2 df_inner[‘city’].isin([‘beijing’])
3
4 date
5 2013-01-02 True
6 2013-01-05 False
7 2013-01-07 True
8 2013-01-06 False
9 2013-01-03 False
10 2013-01-04 False
11 Name: city, dtype: bool

将 isin 函数嵌套到 loc 的数据提取函数中，将判断结果为 Ture 数据提取出来。这里我们把判断条件改为 city 值是否为 beijing 和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。
1#先判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。
2df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,‘shanghai’])]

5）按筛选条件提取
数值提取还可以完成类似数据分列的工作，从合并的数值中提取出制定的数值。
1 category=df_inner[‘category’]
2 0 100-A
3 3 110-C
4 5 130-F
5 4 210-A
6 1 100-B
7 2 110-A
8 Name: category, dtype: object
9
10 #提取前三个字符，并生成数据表
11pd.DataFrame(category.str[:3])

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