快醒醒，别睡了!...讲《数据分析pandas库》了—/

一、

1、修改替换变量值

本质上是如何直接指定单元格的问题，只要能准确定位单元地址，就能够做到准确替换。

1.1 对应数值的替换

具体用法如下：

replace方法：

df.replace(to_replace = None :将被替换的原数值，所有严格匹配的数值将被用 value 替换，可以str/regex/list/dict/Series/numeric/Nonevalue = None :希望填充的新数值inplace = False
)

import pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily', 'Tom'],'Age': [25, 30, 35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Age'] = df['Age'].replace({30: 32})

图示代码即创建5行2列的DateFrame，然后将Age列中的30替换成32

map方法：

将年龄为40岁及以上的人替换为老年人，年龄为25岁及以下的人替换为青年人，可以使用下列方法：

age_mapping = {25: '青年人', 30: '青年人', 35: '青年人', 40: '老年人', 45: '老年人'}
df['Age'] = df['Age'].map(age_mapping)

1.2 指定数值范围的替换

方法一：使用正则表达式完成替换

df.replace(regex, newvalue)

方法二：使用行筛选方式完成替换

用行筛选方式得到行索引，然后用 loc 命令定位替换，目前也支持直接筛选出单元格进行数值替换

注意： query 命令的类 SQL 语句可以逬行检索，但不直接支持数值替换

# 使用正则匹配数据
df.开设.replace(regex = '不.+',value = '可以',inplace = True)# 这行代码使用正则表达式匹配'开设'列中以'不'开头的文本，并将其替换为'可以'
#iloc loc
df.支出.iloc[0:3] = 20 #这两行代码分别使用iloc和loc进行索引，将'支出'列中前3行的数据替换为20和30。
df.支出.loc[0:2] =30 
#条件筛选替换
df.体重[df.体重>70] =70 #这行代码使用条件筛选，将'体重'列中大于70的数值替换为70。
df[df.体重==70].体重 = 80  #这行代码使用条件筛选找到'体重'列中值为70的行，并将其'体重'值替换为80。需要注意这种用法在一些情况下可能会引发SettingWithCopyWarning警告，可以使用.loc方法解决：df.loc[df.体重 == 70, '体重'] = 80
#query()的使用
df.query('性别 == "女" and 体重 > 60 ').体重 =50 #这行代码使用query查询语句筛选出满足'性别为女且体重大于60'的行，并将其'体重'值替换为50。同样需要注意引用问题，可以使用.loc方法解决：df.loc[df.query('性别 == "女" and 体重 > 60').体重.index, '体重'] = 50
df.loc[df.query('性别 == "女" and 体重 > 60').体重.index,'体重'] = 50

1.3虚拟变量变换

其使用方法如下：

pd.get_dummies(
data :希望转换的数据框/变量列
prefix = None :哑变量名称前缀
prefix_sep = 11 :前缀和序号之间的连接字符，设定有prefix 或列名时生效
dummy_na = False :是否为 NaNs 专门设定一个哑变量列
columns = None :希望转换的原始列名，如果不设定，则转换所有符合条件的列
drop_first = False :是否返回 k-l 个哑变量，而不是 k 个哑变量）#返回值为数据框

df2.head()#用于显示df2的前几行数据，以便我们了解数据的结构和内容。
pd.get_dummies(df2.类型，prefix = '_' )#这行代码将df2中的'类型'列进行独热编码，生成多个哑变量列，以'_类型'作为前缀，并返回编码后的DataFrame。例如，如果'类型'列有两个取值'A'和'B'，则会生成两个哑变量列'_A'和'_B'，其中相应的位置为1表示对应的取值存在，为0表示对应的取值不存在。
pd.get_dummies(df2 ， columns= [ '类型' ])#直接对整个DataFrame进行操作，将'类型'列独热编码为多个哑变量列。这样可以同时对多个分类变量进行独热编码，生成相应的哑变量列。

2、数值变量分段

其具体用法如下：

pd.cut(X :希望逬行分段的变量列名称bins :具体的分段设定int :被等距等分的段数sequence of scalars :具体的每一个分段起点，必须包括最值，可不等距right = True :每段是否包括右侧界值labels = None :为每个分段提供自定义标签include_lowest = False :第一段是否包括最左侧界值，需要和right 参数配合
)#分段结果是数值类型为 Categories 的序列pd.qcut # 按均值取值范围进行等分

#按均值取值范围进行等分
df['cut1'] = pd.qcut(df.身高,q=5)#表示将df中的列身高按照相等频率来进行分段，分成5个区间。这里的相等频率指的是每个区间中包含的数据个数相同。返回的结果是一个Categorical类型的Series，表示每个数据所属的区间。这个结果会赋值给df['cut1']列。
#自定义分段
df['cut2'] = pd.cut(df.身高,bins=[150,160,170,180,190],right=False)#自定义分段，将"身高"分成4个区间，分别为[150,160)，[160,170)，[170,180)，[180,190)，并赋值给新的列"cut2"。right=False表示左闭右开区间，即不包含右边界值。

3、数据分组

df.groupby(by :用于分组的变量名/函数level = None :相应的轴存在多重索引时，指定用于分组的级别as_index = True :在结果中将组标签作为索引sort = True :结果是否按照分组关键字逬行排序
)#生成的是分组索引标记，而不是新的 df

dfg = df.groupby ('开设')
#查看dfg里面的数据
dfg.groups
#查看具体描述
dfg.describe( )
#按多列分组
dfg2 = df.groupby(['性别','开设'])
dfg2.mean ()

dfg.groups可以查看dfg中的分组信息，返回一个字典，其中键表示分组的标签，值是该分组对应的行索引。
dfg.describe()可以查看每个分组的具体描述统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值等。
另外一段代码是将DataFrame按照"性别"和"开设"两列进行多级分组，将分组结果赋值给dfg2。
dfg2.mean()对分组后的数据求均值，返回每个分组的平均值。结果是一个新的DataFrame，其中列名是原始DataFrame中的数值列名，索引是多级索引，分别包含"性别"和"开设"两列的不同取值组合。

基于拆分进行筛选，筛选出其中一组

dfgroup.get_group()

dfg.get_group ('不必要').mean ()
dfg.get_group ('不必要').std ()

筛选出所需的列，该操作也适用于希望对不同的变量列进行不同操作时

dfg['身高'].max()

4、分组汇总

在使用 groupby 完成数据分组后，就可以按照需求进行分组信息汇总，此时可以使用其它专门的汇总命令，如 agg 来完成汇总操作。

4.1 使用 agg 函数进行汇总

df.aggregate( )
#名称可以直接简写为 agg
#可以用 axis 指定汇总维度

可以直接使用的汇总函数

1、count（）：计算数据的非缺失值的数量

2、sum（）：计算数据的总和

3、mean（）：计算数据平均值

4、media（）：计算数据中位数

5、min（）：计算数据最小值

6、max（）：计算最大值

7、std（）：计算标准差

8、var（）：计算方差

9、skew（）：用于计算数据的偏度。偏度是描述数据分布形态的统计量，它衡量了数据分布的不对称性。

10、kurt（）：用于计算数据的峰度。峰度是描述数据分布形态的统计量，它衡量了数据分布的尖锐程度。

11、quantlie（）：用于计算数据的分位数。分位数是将数据从小到大划分成不同的部分，用于描述数据的位置。

12、cov（）:用于计算两个变量之间的协方差。协方差是衡量两个变量之间线性相关性的指标，表示变量的变化趋势是否一致。正值表示正相关，负值表示负相关，而值越大表示相关性越强。

13、corr（）:用于计算两个变量之间的相关系数。相关系数是衡量两个变量之间线性相关性强弱的指标，取值范围在-1到1之间。相关系数为1表示完全正相关，为-1表示完全负相关，为0表示无相关性。

使用方法：

dfg.agg( 'count')
dfg.agg('median')
dfg.agg(['mean', 'median'])
dfg.agg(['mean', 'median'])

#引用非内置函数
import numpy as np
df2.身高.agg (np. sum)
dfg.身高.agg (np. sum)

引用自定义函数：

# 使用自定义函数
def mynum(x:int) ->int:return x.min()
df2.身高.agg (mymean)
dfg.agg(mymean)

函数mynum(x:int) ->int的定义中，参数x是一个整数类型，函数返回值也是一个整数类型。

x.min()表示对参数x取最小值，并将最小值作为函数的返回值

.agg（）是DataFrame对象的一个函数，用于对DataFrame中的某一列或多列应用一个或多个聚合函数。

df2表示DataFrame df2 中的名为"身高"的列，mynean是自定义的聚合函数，它会被应用于"身高"这一列，并返回最小值

dfg 是另一个DataFrame对象。相同地，.agg（）函数将会对dfg 中的所有列应用mymean这个聚合函数，并返回每列的最小值。

注意： .agg（）函数可以接受多个聚合函数作为参数，并返回结果的DataFrame或Series。如果未指定聚合函数，默认情况下会计算每一列的平均值。