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axis参数非常的让人困惑难以理解，本视频我会用形象化的方式讲解一下这个参数，核心要诀就是axis那个轴会消失！

• axis=0或者”index”：
  • 如果是单行操作，就指的是某一行
  • 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows
• axis=1或者”columns”：
  • 如果是单列操作，就指的是某一列
  • 如果是聚合操作，指的是跨列cross columns

按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，其它的axis保持不动

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    np.arange(12).reshape(3,4),
    columns=['A', 'B', 'C', 'D']
)

df

1、单列drop，就是删除某一列

# 代表的就是删除某列
df.drop("A", axis=1)

2、单行drop，就是删除某一行

df

# 代表的就是删除某行
df.drop(1, axis=0)

3、按axis=0/index执行mean聚合操作

反直觉：输出的不是每行的结果，而是每列的结果

df

# axis=0 or axis=index
df.mean(axis=0)

A    4.0
B    5.0
C    6.0
D    7.0
dtype: float64

指定了按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，其它的axis保持不动

4、按axis=1/columns执行mean聚合操作

反直觉：输出的不是每行的结果，而是每列的结果

df

# axis=1 or axis=columns
df.mean(axis=1)

0    1.5
1    5.5
2    9.5
dtype: float64

指定了按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，其它的axis保持不动

5、再次举例，加深理解

def get_sum_value(x):
    return x["A"] + x["B"] + x["C"] + x["D"]

df["sum_value"] = df.apply(get_sum_value, axis=1)

df

指定了按哪个axis，就是这个axis要动起来(类似被for遍历)，其它的axis保持不动

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前面我们已经使用了字符串的处理函数：
df[“bWendu”].str.replace(“℃”, “”).astype(‘int32’)

Pandas的字符串处理：
1. 使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；
2. 只能在字符串列上使用，不能数字列上使用；
3. Dataframe上没有str属性和处理方法
4. Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似；

Series.str字符串方法列表参考文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html#string-handling

本节演示内容：
1. 获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数
2. 使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询
3. 需要多次str处理的链式操作
4. 使用正则表达式的处理

0、读取北京2018年天气数据

import pandas as pd

fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)

df.head()

df.dtypes

ymd          object
bWendu       object
yWendu       object
tianqi       object
fengxiang    object
fengli       object
aqi           int64
aqiInfo      object
aqiLevel      int64
dtype: object

1、获取Series的str属性，使用各种字符串处理函数

df["bWendu"].str

<pandas.core.strings.StringMethods at 0x1af21871808>

# 字符串替换函数
df["bWendu"].str.replace("℃", "")

0       3
1       2
2       2
3       0
4       3
       ..
360    -5
361    -3
362    -3
363    -2
364    -2
Name: bWendu, Length: 365, dtype: object

# 判断是不是数字
df["bWendu"].str.isnumeric()

0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: bWendu, Length: 365, dtype: bool

df["aqi"].str.len()

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-8-12cdcbdb6f81> in <module>
----> 1 df["aqi"].str.len()


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5173             or name in self._accessors
   5174         ):
-> 5175             return object.__getattribute__(self, name)
   5176         else:
   5177             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py in __get__(self, obj, cls)
    173             # we're accessing the attribute of the class, i.e., Dataset.geo
    174             return self._accessor
--> 175         accessor_obj = self._accessor(obj)
    176         # Replace the property with the accessor object. Inspired by:
    177         # http://www.pydanny.com/cached-property.html


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in __init__(self, data)
   1915 
   1916     def __init__(self, data):
-> 1917         self._inferred_dtype = self._validate(data)
   1918         self._is_categorical = is_categorical_dtype(data)
   1919 


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in _validate(data)
   1965 
   1966         if inferred_dtype not in allowed_types:
-> 1967             raise AttributeError("Can only use .str accessor with string " "values!")
   1968         return inferred_dtype
   1969 


AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

2、使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询

condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")

condition

0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
360    False
361    False
362    False
363    False
364    False
Name: ymd, Length: 365, dtype: bool

df[condition].head()

3、需要多次str处理的链式操作

怎样提取201803这样的数字月份？
1、先将日期2018-03-31替换成20180331的形式
2、提取月份字符串201803

df["ymd"].str.replace("-", "")

0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: ymd, Length: 365, dtype: object

# 每次调用函数，都返回一个新Series
df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-13-ae278fb12255> in <module>
      1 # 每次调用函数，都返回一个新Series
----> 2 df["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6)


d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5177             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5178                 return self[name]
-> 5179             return object.__getattribute__(self, name)
   5180 
   5181     def __setattr__(self, name, value):


AttributeError: 'Series' object has no attribute 'slice'

df["ymd"].str.replace("-", "").str.slice(0, 6)

0      201801
1      201801
2      201801
3      201801
4      201801
        ...  
360    201812
361    201812
362    201812
363    201812
364    201812
Name: ymd, Length: 365, dtype: object

# slice就是切片语法，可以直接用
df["ymd"].str.replace("-", "").str[0:6]

0      201801
1      201801
2      201801
3      201801
4      201801
        ...  
360    201812
361    201812
362    201812
363    201812
364    201812
Name: ymd, Length: 365, dtype: object

4. 使用正则表达式的处理

# 添加新列
def get_nianyueri(x):
    year,month,day = x["ymd"].split("-")
    return f"{year}年{month}月{day}日"
df["中文日期"] = df.apply(get_nianyueri, axis=1)

df["中文日期"]

0      2018年01月01日
1      2018年01月02日
2      2018年01月03日
3      2018年01月04日
4      2018年01月05日
          ...     
360    2018年12月27日
361    2018年12月28日
362    2018年12月29日
363    2018年12月30日
364    2018年12月31日
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

问题：怎样将“2018年12月31日”中的年、月、日三个中文字符去除？

# 方法1：链式replace
df["中文日期"].str.replace("年", "").str.replace("月","").str.replace("日", "")

0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

Series.str默认就开启了正则表达式模式

# 方法2：正则表达式替换
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")

0      20180101
1      20180102
2      20180103
3      20180104
4      20180105
         ...   
360    20181227
361    20181228
362    20181229
363    20181230
364    20181231
Name: 中文日期, Length: 365, dtype: object

Series的排序：
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
参数说明：
* ascending：默认为True升序排序，为False降序排序
* inplace：是否修改原始Series

DataFrame的排序：
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
参数说明：
* by：字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序
* ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列
* inplace：是否修改原始DataFrame

import pandas as pd

0、读取数据

fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

df.head()

1、Series的排序

df["aqi"].sort_values()

271     21
281     21
249     22
272     22
301     22
      ... 
317    266
71     287
91     287
72     293
86     387
Name: aqi, Length: 365, dtype: int64

df["aqi"].sort_values(ascending=False)

86     387
72     293
91     287
71     287
317    266
      ... 
301     22
272     22
249     22
281     21
271     21
Name: aqi, Length: 365, dtype: int64

df["tianqi"].sort_values()

225     中雨~小雨
230     中雨~小雨
197    中雨~雷阵雨
196    中雨~雷阵雨
112        多云
        ...  
191    雷阵雨~大雨
219     雷阵雨~阴
335      雾~多云
353         霾
348         霾
Name: tianqi, Length: 365, dtype: object

2、DataFrame的排序

2.1 单列排序

df.sort_values(by="aqi")

df.sort_values(by="aqi", ascending=False)

2.2 多列排序

# 按空气质量等级、最高温度排序，默认升序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"])

# 两个字段都是降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=False)

# 分别指定升序和降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=[True, False])

本文章有配套视频讲解，关注公众号：蚂蚁学Python，查看视频、获取源码

Pandas使用这些函数处理缺失值：
* isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
* dropna：丢弃、删除缺失值
– axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
– how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
– inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
* fillna：填充空值
– value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
– method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
– axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
– inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df

import pandas as pd

实例：特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1：读取excel的时候，忽略前几个空行

studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)

studf

步骤2：检测空值

studf.isnull()

studf["分数"].isnull()

0     False
1     False
2     False
3      True
4     False
5      True
6     False
7      True
8     False
9     False
10    False
Name: 分数, dtype: bool

studf["分数"].notnull()

0      True
1      True
2      True
3     False
4      True
5     False
6      True
7     False
8      True
9      True
10     True
Name: 分数, dtype: bool

# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]

步骤3：删除掉全是空值的列

studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)

studf

步骤4：删除掉全是空值的行

studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)

studf

步骤5：将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数":0})

# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)

studf

步骤6：将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充，用ffill：forward fill

studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")

studf

步骤7：将清洗好的excel保存

studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)

本文章有配套视频讲解，关注公众号：蚂蚁学Python获取

本文实例演示报警的复现、原因、解决方案。

0、读取数据

import pandas as pd

fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)

df.head()

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

df.head()

1、复现

# 只选出3月份的数据用于分析
condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03")

# 设置温差
df[condition]["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]

d:\appdata\python37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

# 查看是否修改成功
df[condition].head()

2、原因

发出警告的代码
df[condition][“wen_cha”] = df[“bWendu”]-df[“yWendu”]

相当于：df.get(condition).set(wen_cha)，第一步骤的get发出了报警

链式操作其实是两个步骤，先get后set，get得到的dataframe可能是view也可能是copy，pandas发出警告

官网文档：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

核心要诀：pandas的dataframe的修改写操作，只允许在源dataframe上进行，一步到位

3、解决方法1

将get+set的两步操作，改成set的一步操作

df.loc[condition, "wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]

df[condition].head()

4、解决方法2

如果需要预筛选数据做后续的处理分析，使用copy复制dataframe

df_month3 = df[condition].copy()

df_month3.head()

df_month3["wen_cha"] = df["bWendu"]-df["yWendu"]

df_month3.head()

总之，pandas不允许先筛选子dataframe，再进行修改写入
要么使用.loc实现一个步骤直接修改源dataframe
要么先复制一个子dataframe再一个步骤执行修改

本文章有配套视频讲解，关注公众号：蚂蚁学Python获取：

1. 汇总类统计
2. 唯一去重和按值计数
3. 相关系数和协方差

import pandas as pd

0、读取csv数据

fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)

df.head(3)

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

df.head(3)

1、汇总类统计

# 一下子提取所有数字列统计结果
df.describe()

## 查看单个Series的数据
df["bWendu"].mean()

18.665753424657535

# 最高温
df["bWendu"].max()

38

# 最低温
df["bWendu"].min()

-5

2、唯一去重和按值计数

2.1 唯一性去重

一般不用于数值列，而是枚举、分类列

df["fengxiang"].unique()

array(['东北风', '北风', '西北风', '西南风', '南风', '东南风', '东风', '西风'], dtype=object)

df["tianqi"].unique()

array(['晴~多云', '阴~多云', '多云', '阴', '多云~晴', '多云~阴', '晴', '阴~小雪', '小雪~多云',
       '小雨~阴', '小雨~雨夹雪', '多云~小雨', '小雨~多云', '大雨~小雨', '小雨', '阴~小雨',
       '多云~雷阵雨', '雷阵雨~多云', '阴~雷阵雨', '雷阵雨', '雷阵雨~大雨', '中雨~雷阵雨', '小雨~大雨',
       '暴雨~雷阵雨', '雷阵雨~中雨', '小雨~雷阵雨', '雷阵雨~阴', '中雨~小雨', '小雨~中雨', '雾~多云',
       '霾'], dtype=object)

df["fengli"].unique()

array(['1-2级', '4-5级', '3-4级', '2级', '1级', '3级'], dtype=object)

2.2 按值计数

df["fengxiang"].value_counts()

南风     92
西南风    64
北风     54
西北风    51
东南风    46
东北风    38
东风     14
西风      6
Name: fengxiang, dtype: int64

df["tianqi"].value_counts()

晴         101
多云         95
多云~晴       40
晴~多云       34
多云~雷阵雨     14
多云~阴       10
阴~多云        8
小雨~多云       8
雷阵雨         8
雷阵雨~多云      7
小雨          6
多云~小雨       5
阴           4
雷阵雨~中雨      4
中雨~小雨       2
中雨~雷阵雨      2
阴~小雨        2
霾           2
阴~小雪        1
小雪~多云       1
大雨~小雨       1
小雨~雷阵雨      1
小雨~中雨       1
小雨~雨夹雪      1
雾~多云        1
雷阵雨~阴       1
暴雨~雷阵雨      1
小雨~阴        1
雷阵雨~大雨      1
阴~雷阵雨       1
小雨~大雨       1
Name: tianqi, dtype: int64

df["fengli"].value_counts()

1-2级    236
3-4级     68
1级       21
4-5级     20
2级       13
3级        7
Name: fengli, dtype: int64

3、相关系数和协方差

用途（超级厉害）：
1. 两只股票，是不是同涨同跌？程度多大？正相关还是负相关？
2. 产品销量的波动，跟哪些因素正相关、负相关，程度有多大？

来自知乎，对于两个变量X、Y：
1. 协方差：衡量同向反向程度，如果协方差为正，说明X，Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高；如果协方差为负，说明X，Y反向运动，协方差越小说明反向程度越高。
2. 相关系数：衡量相似度程度，当他们的相关系数为1时，说明两个变量变化时的正向相似度最大，当相关系数为－1时，说明两个变量变化的反向相似度最大

# 协方差矩阵：
df.cov()

# 相关系数矩阵
df.corr()

# 单独查看空气质量和最高温度的相关系数
df["aqi"].corr(df["bWendu"])

0.07706705916811077

df["aqi"].corr(df["yWendu"])

0.02651328267296879

# 空气质量和温差的相关系数
df["aqi"].corr(df["bWendu"]-df["yWendu"])

0.21652257576382047

# !! 这就是特征工程对于机器学习重要性的一个例子

0.21/0.02

10.5