Python数据噪音

2024年5月11日 299次阅读 来源: Python数据科学

数据处理涉及以各种格式处理数据，例如合并，分组，连接等，以便分析或准备将其与另一组数据一起使用。 Python具有内置函数功能，可将这些争议方法应用于各种数据集以实现分析目标。 在本章中，我们将看几个基于这些方法的例子。

　合并数据

Python中的Pandas库提供了一个函数merge，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 –

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)

现在创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。

# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print (left)
print (right)

执行上面示例代码，得到以下结果 –

    Name  id   subject_id
0   Alex   1         sub1
1    Amy   2         sub2
2  Allen   3         sub4
3  Alice   4         sub6
4  Ayoung  5         sub5

    Name  id   subject_id
0  Billy   1         sub2
1  Brian   2         sub4
2  Bran    3         sub3
3  Bryce   4         sub6
4  Betty   5         sub5

分组数据

数据分析中经常需要对数据集进行分组，因为我们需要根据数据集中存在的各个组的结果进行分析。 Panadas具有内置的方法，可以将数据转换为各种分组。

在下面的示例中，我们按年分组数据，然后获得特定年份的结果。

# import the pandas library
import pandas as pd

ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
         'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
         'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
         'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
         'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)

grouped = df.groupby('Year')
print (grouped.get_group(2014))

执行上面示例代码，得到以下结果 –

   Points  Rank     Team    Year
0     876     1   Riders    2014
2     863     2   Devils    2014
4     741     3   Kings     2014
9     701     4   Royals    2014

连接数据

Pandas提供了各种功能，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 在下面的例子中，concat函数沿轴执行串联操作。创建不同的对象并进行连接。

import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
         index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
         'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
         index=[1,2,3,4,5])
print (pd.concat([one,two]))

执行上面示例代码，得到以下结果 –

    Marks_scored     Name   subject_id
1             98     Alex         sub1
2             90      Amy         sub2
3             87    Allen         sub4
4             69    Alice         sub6
5             78   Ayoung         sub5
1             89    Billy         sub2
2             80    Brian         sub4
3             79     Bran         sub3
4             97    Bryce         sub6
5             88    Betty         sub5

        原文作者：Python数据科学
        原文地址: https://www.yiibai.com/python_data_science/python_data_wrangling.html
        本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
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