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Pandas 系列文章：

• Python 数据分析三剑客之 Pandas（一）：认识 Pandas 及其 Series、DataFrame 对象
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（二）：Index 索引对象以及各种索引操作
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（三）：算术运算与缺失值的处理
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（四）：函数应用、映射、排序和层级索引
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（五）：统计计算与统计描述
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂、应用与合并
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（七）：合并数据集
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（八）：数据重塑、重复数据处理与数据替换
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（九）：时间序列
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（十）：数据读写

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另有 NumPy、Matplotlib 系列文章已更新完毕，欢迎关注：

• NumPy 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.html
• Matplotlib 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780418.html

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推荐学习资料与网站（博主参与部分文档翻译）：

• NumPy 官方中文网：https://www.numpy.org.cn/
• Pandas 官方中文网：https://www.pypandas.cn/
• Matplotlib 官方中文网：https://www.matplotlib.org.cn/
• NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表：https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table

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本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106900748
未经授权，禁止转载！恶意转载，后果自负！尊重原创，远离剽窃！

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【01x00】数据重塑

有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。重塑层次化索引主要有以下两个方法：

• stack：将数据的列转换成行；

• unstack：将数据的行转换成列。

【01x01】stack

stack 方法用于将数据的列转换成为行；

基本语法：DataFrame.stack(self, level=-1, dropna=True)

官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.stack.html

参数	描述
level	从列转换到行，指定不同层级的列索引或列标签、由列索引或列标签组成的数组，默认-1
dropna	bool 类型，是否删除重塑后数据中所有值为 NaN 的行，默认 True

单层列（Single level columns）：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]], index=['cat', 'dog'], columns=['weight', 'height'])
>>> objweight  height
cat       0       1
dog       2       3
>>> 
>>> obj.stack()
cat  weight    0height    1
dog  weight    2height    3
dtype: int64

多层列（Multi level columns）：

>>> import pandas as pd
>>> multicol = pd.MultiIndex.from_tuples([('weight', 'kg'), ('weight', 'pounds')])
>>> obj = pd.DataFrame([[1, 2], [2, 4]], index=['cat', 'dog'], columns=multicol)
>>> objweight       kg pounds
cat      1      2
dog      2      4
>>> 
>>> obj.stack()weight
cat kg           1pounds       2
dog kg           2pounds       4

缺失值填充：

>>> import pandas as pd
>>> multicol = pd.MultiIndex.from_tuples([('weight', 'kg'), ('height', 'm')])
>>> obj = pd.DataFrame([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], index=['cat', 'dog'], columns=multicol)
>>> objweight heightkg      m
cat    1.0    2.0
dog    3.0    4.0
>>> 
>>> obj.stack()height  weight
cat kg     NaN     1.0m      2.0     NaN
dog kg     NaN     3.0m      4.0     NaN

通过 level 参数指定不同层级的轴进行重塑：

>>> import pandas as pd
>>> multicol = pd.MultiIndex.from_tuples([('weight', 'kg'), ('height', 'm')])
>>> obj = pd.DataFrame([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], index=['cat', 'dog'], columns=multicol)
>>> objweight heightkg      m
cat    1.0    2.0
dog    3.0    4.0
>>> 
>>> obj.stack(level=0)kg    m
cat height  NaN  2.0weight  1.0  NaN
dog height  NaN  4.0weight  3.0  NaN
>>> 
>>> obj.stack(level=1)height  weight
cat kg     NaN     1.0m      2.0     NaN
dog kg     NaN     3.0m      4.0     NaN
>>>
>>> obj.stack(level=[0, 1])
cat  height  m     2.0weight  kg    1.0
dog  height  m     4.0weight  kg    3.0
dtype: float64

对于重塑后的数据，若有一行的值均为 NaN，则默认会被删除，可以设置 dropna=False 来保留缺失值：

>>> import pandas as pd
>>> multicol = pd.MultiIndex.from_tuples([('weight', 'kg'), ('height', 'm')])
>>> obj = pd.DataFrame([[None, 1.0], [2.0, 3.0]], index=['cat', 'dog'], columns=multicol)
>>> objweight heightkg      m
cat    NaN    1.0
dog    2.0    3.0
>>> 
>>> obj.stack(dropna=False)height  weight
cat kg     NaN     NaNm      1.0     NaN
dog kg     NaN     2.0m      3.0     NaN
>>> 
>>> obj.stack(dropna=True)height  weight
cat m      1.0     NaN
dog kg     NaN     2.0m      3.0     NaN

【01x02】unstack

unstack：将数据的行转换成列。

基本语法：

• Series.unstack(self, level=-1, fill_value=None)

• DataFrame.unstack(self, level=-1, fill_value=None)

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.unstack.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html

参数	描述
level	从行转换到列，指定不同层级的行索引，默认-1
fill_value	用于替换 NaN 的值

在 Series 对象中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'], ['a', 'b']]))
>>> obj
one  a    1b    2
two  a    3b    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.unstack()a  b
one  1  2
two  3  4
>>> 
>>> obj.unstack(level=0)one  two
a    1    3
b    2    4

和 stack 方法类似，如果值不存在将会引入缺失值（NaN）：

>>> import pandas as pd
>>> obj1 = pd.Series([0, 1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> obj2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e'])
>>> obj3 = pd.concat([obj1, obj2], keys=['one', 'two'])
>>> obj3
one  a    0b    1c    2d    3
two  c    4d    5e    6
dtype: int64
>>> 
>>> obj3.unstack()a    b    c    d    e
one  0.0  1.0  2.0  3.0  NaN
two  NaN  NaN  4.0  5.0  6.0

在 DataFrame 对象中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> obj = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2, 3)),index=pd.Index(['Ohio','Colorado'], name='state'),columns=pd.Index(['one', 'two', 'three'],name='number'))
>>> obj
number    one  two  three
state                    
Ohio        0    1      2
Colorado    3    4      5
>>> 
>>> obj2 = obj.stack()
>>> obj2
state     number
Ohio      one       0two       1three     2
Colorado  one       3two       4three     5
dtype: int32
>>> 
>>> obj3 = pd.DataFrame({'left': obj2, 'right': obj2 + 5},columns=pd.Index(['left', 'right'], name='side'))
>>> obj3
side             left  right
state    number             
Ohio     one        0      5two        1      6three      2      7
Colorado one        3      8two        4      9three      5     10
>>> 
>>> obj3.unstack('state')
side   left          right         
state  Ohio Colorado  Ohio Colorado
number                             
one       0        3     5        8
two       1        4     6        9
three     2        5     7       10
>>> 
>>> obj3.unstack('state').stack('side')
state         Colorado  Ohio
number side                 
one    left          3     0right         8     5
two    left          4     1right         9     6
three  left          5     2right        10     7

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【02x00】重复数据处理

• duplicated：判断是否为重复值；

• drop_duplicates：删除重复值。

【02x01】duplicated

duplicated 方法可以判断值是否为重复数据。

基本语法：

• Series.duplicated(self, keep='first')

• DataFrame.duplicated(self, subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType] = None, keep: Union[str, bool] = 'first') → ’Series’

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.duplicated.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html

参数	描述
keep	标记重复项的方法，默认 'first' 'first'：将非重复项和第一个重复项标记为 False，其他重复项标记为 True 'last'：将非重复项和最后一个重复项标记为 False，其他重复项标记为 True False：将所有重复项标记为 True，非重复项标记为 False
subset	列标签或标签序列，在 DataFrame 对象中才有此参数， 用于指定某列，仅标记该列的重复项，默认情况下将考虑所有列

默认情况下，对于每组重复的值，第一个出现的重复值标记为 False，其他重复项标记为 True，非重复项标记为 False，相当于 keep='first'：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama'])
>>> obj
0      lama
1       cow
2      lama
3    beetle
4      lama
dtype: object
>>> 
>>> obj.duplicated()
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool
>>>
>>> obj.duplicated(keep='first')
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

设置 keep='last'，将每组非重复项和最后一次出现的重复项标记为 False，其他重复项标记为 True，设置 keep=False，则所有重复项均为 True，其他值为 False：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama'])
>>> obj
0      lama
1       cow
2      lama
3    beetle
4      lama
dtype: object
>>> 
>>> obj.duplicated(keep='last')
0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool
>>> 
>>> obj.duplicated(keep=False)
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

在 DataFrame 对象中，subset 参数用于指定某列，仅标记该列的重复项，默认情况下将考虑所有列：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> obj = pd.DataFrame({'data1' : ['a'] * 4 + ['b'] * 4,'data2' : np.random.randint(0, 4, 8)})
>>> objdata1  data2
0     a      0
1     a      0
2     a      0
3     a      3
4     b      3
5     b      3
6     b      0
7     b      2
>>> 
>>> obj.duplicated()
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
5     True
6    False
7    False
dtype: bool
>>> 
>>> obj.duplicated(subset='data1')
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5     True
6     True
7     True
dtype: bool
>>> 
>>> obj.duplicated(subset='data2', keep='last')
0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5    False
6    False
7    False
dtype: bool

【02x02】drop_duplicates

drop_duplicates 方法会返回一个删除了重复值的序列。

基本语法：

Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)

DataFrame.drop_duplicates(self,subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType] = None,keep: Union[str, bool] = 'first',inplace: bool = False,ignore_index: bool = False) → Union[ForwardRef(‘DataFrame’), NoneType]

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.drop_duplicates.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html

参数	描述
keep	删除重复项的方法，默认 'first' 'first'：保留非重复项和第一个重复项，其他重复项标记均删除 'last'：保留非重复项和最后一个重复项，其他重复项删除 False：将所有重复项删除，非重复项保留
inplace	是否返回删除重复项后的值，默认 False，若设置为 True，则不返回值，直接改变原数据
subset	列标签或标签序列，在 DataFrame 对象中才有此参数， 用于指定某列，仅标记该列的重复项，默认情况下将考虑所有列
ignore_index	bool 类型，在 DataFrame 对象中才有此参数，是否忽略原对象的轴标记， 默认 False，如果为 True，则新对象的索引将是 0, 1, 2, …, n-1

keep 参数的使用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama', 'hippo'], name='animal')
>>> obj
0      lama
1       cow
2      lama
3    beetle
4      lama
5     hippo
Name: animal, dtype: object
>>> 
>>> obj.drop_duplicates()
0      lama
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object
>>> 
>>> obj.drop_duplicates(keep='last')
1       cow
3    beetle
4      lama
5     hippo
Name: animal, dtype: object
>>> 
>>> obj.drop_duplicates(keep=False)
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object

如果设置 inplace=True，则不会返回任何值，但原对象的值已被改变：

>>> import pandas as pd
>>> obj1 = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama', 'hippo'], name='animal')
>>> obj1
0      lama
1       cow
2      lama
3    beetle
4      lama
5     hippo
Name: animal, dtype: object
>>> 
>>> obj2 = obj1.drop_duplicates()
>>> obj2          # 有返回值
0      lama
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object
>>> 
>>> obj3 = obj1.drop_duplicates(inplace=True)
>>> obj3         # 无返回值
>>>
>>> obj1         # 原对象的值已改变
0      lama
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object

在 DataFrame 对象中的使用：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame({'data1' : ['a'] * 4 + ['b'] * 4,'data2' : np.random.randint(0, 4, 8)})
>>> objdata1  data2
0     a      2
1     a      1
2     a      1
3     a      2
4     b      1
5     b      2
6     b      0
7     b      0
>>> 
>>> obj.drop_duplicates()data1  data2
0     a      2
1     a      1
4     b      1
5     b      2
6     b      0
>>> 
>>> obj.drop_duplicates(subset='data2')data1  data2
0     a      2
1     a      1
6     b      0
>>> 
>>> obj.drop_duplicates(subset='data2', ignore_index=True)data1  data2
0     a      2
1     a      1
2     b      0

【03x00】数据替换

【03x01】replace

replace 方法可以根据值的内容进行替换。

基本语法：

• Series.replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')

• DataFrame.replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.replace.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html

常用参数：

参数	描述
to_replace	找到要替换值的方法，可以是：字符串、正则表达式、列表、字典、整数、浮点数、Series 对象或者 None 使用不同参数的区别参见官方文档
value	用于替换匹配项的值， 对于 DataFrame，可以使用字典的值来指定每列要使用的值， 还允许使用此类对象的正则表达式，字符串和列表或字典
inplace	bool 类型，是否直接改变原数据且不返回值，默认 False
regex	bool 类型或者与 to_replace 相同的类型， 当 to_replace 参数为正则表达式时，regex 应为 True，或者直接使用该参数代替 to_replace

to_replace 和 value 参数只传入一个值，单个值替换单个值：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
>>> obj
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.replace(0, 5)
0    5
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64

to_replace 传入多个值，value 传入一个值，多个值替换一个值：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
>>> obj
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.replace([0, 1, 2, 3], 4)
0    4
1    4
2    4
3    4
4    4
dtype: int64

to_replace 和 value 参数都传入多个值，多个值替换多个值：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
>>> obj
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])
0    4
1    3
2    2
3    1
4    4
dtype: int64

to_replace 传入字典：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4],'B': [5, 6, 7, 8, 9],'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
>>> objA  B  C
0  0  5  a
1  1  6  b
2  2  7  c
3  3  8  d
4  4  9  e
>>> 
>>> obj.replace(0, 5)A  B  C
0  5  5  a
1  1  6  b
2  2  7  c
3  3  8  d
4  4  9  e
>>> 
>>> obj.replace({0: 10, 1: 100})A  B  C
0   10  5  a
1  100  6  b
2    2  7  c
3    3  8  d
4    4  9  e
>>> 
>>> obj.replace({'A': 0, 'B': 5}, 100)A    B  C
0  100  100  a
1    1    6  b
2    2    7  c
3    3    8  d
4    4    9  e
>>> obj.replace({'A': {0: 100, 4: 400}})A  B  C
0  100  5  a
1    1  6  b
2    2  7  c
3    3  8  d
4  400  9  e

to_replace 传入正则表达式：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})
>>> objA    B
0   bat  abc
1   foo  bar
2  bait  xyz
>>> 
>>> obj.replace(to_replace=r'^ba.$', value='new', regex=True)A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait  xyz
>>> 
>>> obj.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)A    B
0   new  abc
1   foo  bar
2  bait  xyz
>>> 
>>> obj.replace(regex=r'^ba.$', value='new')A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait  xyz
>>> 
>>> obj.replace(regex={r'^ba.$': 'new', 'foo': 'xyz'})A    B
0   new  abc
1   xyz  new
2  bait  xyz
>>> 
>>> obj.replace(regex=[r'^ba.$', 'foo'], value='new')A    B
0   new  abc
1   new  new
2  bait  xyz

【03x02】where

where 方法用于替换条件为 False 的值。

基本语法：

• Series.where(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

• DataFrame.where(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.where.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.where.html

常用参数：

参数	描述
cond	替换条件，如果 cond 为 True，则保留原始值。如果为 False，则替换为来自 other 的相应值
other	替换值，如果 cond 为 False，则替换为来自该参数的相应值
inplace	bool 类型，是否直接改变原数据且不返回值，默认 False

在 Series 中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series(range(5))
>>> obj
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.where(obj > 0)
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0
dtype: float64
>>> 
>>> obj.where(obj > 1, 10)
0    10
1    10
2     2
3     3
4     4
dtype: int64

在 DataFrame 中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B'])
>>> objA  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9
>>> 
>>> m = obj % 3 == 0
>>> obj.where(m, -obj)A  B
0  0 -1
1 -2  3
2 -4 -5
3  6 -7
4 -8  9
>>> 
>>> obj.where(m, -obj) == np.where(m, obj, -obj)A     B
0  True  True
1  True  True
2  True  True
3  True  True
4  True  True

【03x03】mask

mask 方法与 where 方法相反，mask 用于替换条件为 False 的值。

基本语法：

• Series.mask(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

• DataFrame.mask(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.mask.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.mask.html

常用参数：

参数	描述
cond	替换条件，如果 cond 为 False，则保留原始值。如果为 True，则替换为来自 other 的相应值
other	替换值，如果 cond 为 False，则替换为来自该参数的相应值
inplace	bool 类型，是否直接改变原数据且不返回值，默认 False

在 Series 中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.Series(range(5))
>>> obj
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
>>> 
>>> obj.mask(obj > 0)
0    0.0
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
dtype: float64
>>> 
>>> obj.mask(obj > 1, 10)
0     0
1     1
2    10
3    10
4    10
dtype: int64

在 DataFrame 中的应用：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B'])
>>> objA  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5
3  6  7
4  8  9
>>> 
>>> m = obj % 3 == 0
>>> 
>>> obj.mask(m, -obj)A  B
0  0  1
1  2 -3
2  4  5
3 -6  7
4  8 -9
>>> 
>>> obj.where(m, -obj) == obj.mask(~m, -obj)A     B
0  True  True
1  True  True
2  True  True
3  True  True
4  True  True

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本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
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