7.2 数据转换

7.2 数据转换

本章到目前为止介绍的都是数据的重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他的转换工作。

移除重复数据

DataFrame中出现重复行有多种原因。下面就是一个例子：

In [45]: data = pd.DataFrame({'k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'],
   ....:                      'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
In [46]: data
Out[46]: 
    k1  k2
0  one   1
1  two   1
2  one   2
3  two   3
4  one   3
5  two   4
6  two   4

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）：

In [47]: data.duplicated()
Out[47]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
dtype: bool

还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False：

In [48]: data.drop_duplicates()
Out[48]: 
    k1  k2
0  one   1
1  two   1
2  one   2
3  two   3
4  one   3
5  two   4

这两个方法默认会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判断。假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项：

In [49]: data['v1'] = range(7)
In [50]: data.drop_duplicates(['k1'])
Out[50]: 
    k1  k2  v1
0  one   1   0
1  two   1   1

duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值组合。传入keep=’last’则保留最后一个：

In [51]: data.drop_duplicates(['k1', 'k2'], keep='last')
Out[51]: 
    k1  k2  v1
0  one   1   0
1  two   1   1
2  one   2   2
3  two   3   3
4  one   3   4
6  two   4   6

利用函数或映射进行数据转换

对于许多数据集，你可能希望根据数组、Series或DataFrame列中的值来实现转换工作。我们来看看下面这组有关肉类的数据：

In [52]: data = pd.DataFrame({'food': ['bacon', 'pulled pork', 'bacon',
   ....:                               'Pastrami', 'corned beef', 'Bacon',
   ....:                               'pastrami', 'honey ham', 'nova lox'],
   ....:                      'ounces': [4, 3, 12, 6, 7.5, 8, 3, 5, 6]})
In [53]: data
Out[53]: 
          food  ounces
0        bacon     4.0
1  pulled pork     3.0
2        bacon    12.0
3     Pastrami     6.0
4  corned beef     7.5
5        Bacon     8.0
6     pastrami     3.0
7    honey ham     5.0
8     nova lox     6.0

假设你想要添加一列表示该肉类食物来源的动物类型。我们先编写一个不同肉类到动物的映射：

meat_to_animal = {
  'bacon': 'pig',
  'pulled pork': 'pig',
  'pastrami': 'cow',
  'corned beef': 'cow',
  'honey ham': 'pig',
  'nova lox': 'salmon'
}

Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象，但是这里有一个小问题，即有些肉类的首字母大写了，而另一些则没有。因此，我们还需要使用Series的str.lower方法，将各个值转换为小写：

In [55]: lowercased = data['food'].str.lower()
In [56]: lowercased
Out[56]: 
0          bacon
1    pulled pork
2          bacon
3       pastrami
4    corned beef
5          bacon
6       pastrami
7      honey ham
8       nova lox
Name: food, dtype: object
In [57]: data['animal'] = lowercased.map(meat_to_animal)
In [58]: data
Out[58]: 
          food  ounces  animal
0        bacon     4.0     pig
1  pulled pork     3.0     pig
2        bacon    12.0     pig
3     Pastrami     6.0     cow
4  corned beef     7.5     cow
5        Bacon     8.0     pig
6     pastrami     3.0     cow
7    honey ham     5.0     pig
8     nova lox     6.0  salmon

我们也可以传入一个能够完成全部这些工作的函数：

In [59]: data['food'].map(lambda x: meat_to_animal[x.lower()])
Out[59]: 
0       pig
1       pig
2       pig
3       cow
4       cow
5       pig
6       cow
7       pig
8    salmon
Name: food, dtype: object

使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。

替换值

利用fillna方法填充缺失数据可以看做值替换的一种特殊情况。前面已经看到，map可用于修改对象的数据子集，而replace则提供了一种实现该功能的更简单、更灵活的方式。我们来看看下面这个Series：

In [60]: data = pd.Series([1., -999., 2., -999., -1000., 3.])
In [61]: data
Out[61]: 
0       1.0
1    -999.0
2       2.0
3    -999.0
4   -1000.0
5       3.0

-999这个值可能是一个表示缺失数据的标记值。要将其替换为pandas能够理解的NA值，我们可以利用replace来产生一个新的Series（除非传入inplace=True）：

In [62]: data.replace(-999, np.nan)
Out[62]: 
0       1.0
1       NaN
2       2.0
3       NaN
4   -1000.0
5       3.0
dtype: float64

如果你希望一次性替换多个值，可以传入一个由待替换值组成的列表以及一个替换值：：

In [63]: data.replace([-999, -1000], np.nan)
Out[63]: 
0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    NaN
5    3.0
dtype: float64

要让每个值有不同的替换值，可以传递一个替换列表：

In [64]: data.replace([-999, -1000], [np.nan, 0])
Out[64]: 
0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    0.0
5    3.0
dtype: float64

传入的参数也可以是字典：

In [65]: data.replace({-999: np.nan, -1000: 0})
Out[65]: 
0    1.0
1    NaN
2    2.0
3    NaN
4    0.0
5    3.0
dtype: float64

笔记：data.replace方法与data.str.replace不同，后者做的是字符串的元素级替换。我们会在后面学习Series的字符串方法。

重命名轴索引

跟Series中的值一样，轴标签也可以通过函数或映射进行转换，从而得到一个新的不同标签的对象。轴还可以被就地修改，而无需新建一个数据结构。接下来看看下面这个简单的例子：

In [66]: data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)),
   ....:                     index=['Ohio', 'Colorado', 'New York'],
   ....:                     columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

跟Series一样，轴索引也有一个map方法：

In [67]: transform = lambda x: x[:4].upper()
In [68]: data.index.map(transform)
Out[68]: Index(['OHIO', 'COLO', 'NEW '], dtype='object')

你可以将其赋值给index，这样就可以对DataFrame进行就地修改：

In [69]: data.index = data.index.map(transform)
In [70]: data
Out[70]:
one  two  three  four
OHIO    0    1      2     3
COLO    4    5      6     7
NEW     8    9     10    11

如果想要创建数据集的转换版（而不是修改原始数据），比较实用的方法是rename：

In [71]: data.rename(index=str.title, columns=str.upper)
Out[71]: 
      ONE  TWO  THREE  FOUR
Ohio    0    1      2     3
Colo    4    5      6     7
New     8    9     10    11

特别说明一下，rename可以结合字典型对象实现对部分轴标签的更新：

In [72]: data.rename(index={'OHIO': 'INDIANA'},
   ....:             columns={'three': 'peekaboo'})
Out[72]:
one  two  peekaboo  four
INDIANA    0    1         2     3
COLO       4    5         6     7
NEW        8    9        10    11

rename可以实现复制DataFrame并对其索引和列标签进行赋值。如果希望就地修改某个数据集，传入inplace=True即可：

In [73]: data.rename(index={'OHIO': 'INDIANA'}, inplace=True)
In [74]: data
Out[74]: 
         one  two  three  four
INDIANA    0    1      2     3
COLO       4    5      6     7
NEW        8    9     10    11

离散化和面元划分

为了便于分析，连续数据常常被离散化或拆分为“面元”（bin）。假设有一组人员数据，而你希望将它们划分为不同的年龄组：

In [75]: ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]

接下来将这些数据划分为“18到25”、“26到35”、“35到60”以及“60以上”几个面元。要实现该功能，你需要使用pandas的cut函数：

In [76]: bins = [18, 25, 35, 60, 100]
In [77]: cats = pd.cut(ages, bins)
In [78]: cats
Out[78]: 
[(18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], (18, 25], ..., (25, 35], (60, 100], (35,60], (35, 60], (25, 35]]
Length: 12
Categories (4, interval[int64]): [(18, 25] < (25, 35] < (35, 60] < (60, 100]]

pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。结果展示了pandas.cut划分的面元。你可以将其看做一组表示面元名称的字符串。它的底层含有一个表示不同分类名称的类型数组，以及一个codes属性中的年龄数据的标签：

In [79]: cats.codes
Out[79]: array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 3, 2, 2, 1], dtype=int8)
In [80]: cats.categories
Out[80]: 
IntervalIndex([(18, 25], (25, 35], (35, 60], (60, 100]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')
In [81]: pd.value_counts(cats)
Out[81]: 
(18, 25]     5
(35, 60]     3
(25, 35]     3
(60, 100]    1
dtype: int64

pd.value_counts(cats)是pandas.cut结果的面元计数。

跟“区间”的数学符号一样，圆括号表示开端，而方括号则表示闭端（包括）。哪边是闭端可以通过right=False进行修改：

In [82]: pd.cut(ages, [18, 26, 36, 61, 100], right=False)
Out[82]: 
[[18, 26), [18, 26), [18, 26), [26, 36), [18, 26), ..., [26, 36), [61, 100), [36,
 61), [36, 61), [26, 36)]
Length: 12
Categories (4, interval[int64]): [[18, 26) < [26, 36) < [36, 61) < [61, 100)]

你可以通过传递一个列表或数组到labels，设置自己的面元名称：

In [83]: group_names = ['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAged', 'Senior']
In [84]: pd.cut(ages, bins, labels=group_names)
Out[84]: 
[Youth, Youth, Youth, YoungAdult, Youth, ..., YoungAdult, Senior, MiddleAged, Mid
dleAged, YoungAdult]
Length: 12
Categories (4, object): [Youth < YoungAdult < MiddleAged < Senior]

如果向cut传入的是面元的数量而不是确切的面元边界，则它会根据数据的最小值和最大值计算等长面元。下面这个例子中，我们将一些均匀分布的数据分成四组：

In [85]: data = np.random.rand(20)
In [86]: pd.cut(data, 4, precision=2)
Out[86]: 
[(0.34, 0.55], (0.34, 0.55], (0.76, 0.97], (0.76, 0.97], (0.34, 0.55], ..., (0.34
, 0.55], (0.34, 0.55], (0.55, 0.76], (0.34, 0.55], (0.12, 0.34]]
Length: 20
Categories (4, interval[float64]): [(0.12, 0.34] < (0.34, 0.55] < (0.55, 0.76] < 
(0.76, 0.97]]

选项precision=2，限定小数只有两位。

qcut是一个非常类似于cut的函数，它可以根据样本分位数对数据进行面元划分。根据数据的分布情况，cut可能无法使各个面元中含有相同数量的数据点。而qcut由于使用的是样本分位数，因此可以得到大小基本相等的面元：

In [87]: data = np.random.randn(1000)  # Normally distributed
In [88]: cats = pd.qcut(data, 4)  # Cut into quartiles
In [89]: cats
Out[89]: 
[(-0.0265, 0.62], (0.62, 3.928], (-0.68, -0.0265], (0.62, 3.928], (-0.0265, 0.62]
, ..., (-0.68, -0.0265], (-0.68, -0.0265], (-2.95, -0.68], (0.62, 3.928], (-0.68,
 -0.0265]]
Length: 1000
Categories (4, interval[float64]): [(-2.95, -0.68] < (-0.68, -0.0265] < (-0.0265,
 0.62] <
                                    (0.62, 3.928]]
In [90]: pd.value_counts(cats)
Out[90]:
(0.62, 3.928]       250
(-0.0265, 0.62]     250
(-0.68, -0.0265]    250
(-2.95, -0.68]      250
dtype: int64

与cut类似，你也可以传递自定义的分位数（0到1之间的数值，包含端点）：

In [91]: pd.qcut(data, [0, 0.1, 0.5, 0.9, 1.])
Out[91]: 
[(-0.0265, 1.286], (-0.0265, 1.286], (-1.187, -0.0265], (-0.0265, 1.286], (-0.026
5, 1.286], ..., (-1.187, -0.0265], (-1.187, -0.0265], (-2.95, -1.187], (-0.0265, 
1.286], (-1.187, -0.0265]]
Length: 1000
Categories (4, interval[float64]): [(-2.95, -1.187] < (-1.187, -0.0265] < (-0.026
5, 1.286] <
                                    (1.286, 3.928]]

本章稍后在讲解聚合和分组运算时会再次用到cut和qcut，因为这两个离散化函数对分位和分组分析非常重要。

检测和过滤异常值

过滤或变换异常值（outlier）在很大程度上就是运用数组运算。来看一个含有正态分布数据的DataFrame：

In [92]: data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4))
In [93]: data.describe()
Out[93]: 
                 0            1            2            3
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000
mean      0.049091     0.026112    -0.002544    -0.051827
std       0.996947     1.007458     0.995232     0.998311
min      -3.645860    -3.184377    -3.745356    -3.428254
25%      -0.599807    -0.612162    -0.687373    -0.747478
50%       0.047101    -0.013609    -0.022158    -0.088274
75%       0.756646     0.695298     0.699046     0.623331
max       2.653656     3.525865     2.735527     3.366626

假设你想要找出某列中绝对值大小超过3的值：

In [94]: col = data[2]
In [95]: col[np.abs(col) > 3]
Out[95]: 
41    -3.399312
136   -3.745356
Name: 2, dtype: float64

要选出全部含有“超过3或－3的值”的行，你可以在布尔型DataFrame中使用any方法：

In [96]: data[(np.abs(data) > 3).any(1)]
Out[96]: 
            0         1         2         3
41   0.457246 -0.025907 -3.399312 -0.974657
60   1.951312  3.260383  0.963301  1.201206
136  0.508391 -0.196713 -3.745356 -1.520113
235 -0.242459 -3.056990  1.918403 -0.578828
258  0.682841  0.326045  0.425384 -3.428254
322  1.179227 -3.184377  1.369891 -1.074833
544 -3.548824  1.553205 -2.186301  1.277104
635 -0.578093  0.193299  1.397822  3.366626
782 -0.207434  3.525865  0.283070  0.544635
803 -3.645860  0.255475 -0.549574 -1.907459

根据这些条件，就可以对值进行设置。下面的代码可以将值限制在区间－3到3以内：

In [97]: data[np.abs(data) > 3] = np.sign(data) * 3
In [98]: data.describe()
Out[98]: 
                 0            1            2            3
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000
mean      0.050286     0.025567    -0.001399    -0.051765
std       0.992920     1.004214     0.991414     0.995761
min      -3.000000    -3.000000    -3.000000    -3.000000
25%      -0.599807    -0.612162    -0.687373    -0.747478
50%       0.047101    -0.013609    -0.022158    -0.088274
75%       0.756646     0.695298     0.699046     0.623331
max       2.653656     3.000000     2.735527     3.000000

根据数据的值是正还是负，np.sign(data)可以生成1和-1：

In [99]: np.sign(data).head()
Out[99]: 
     0    1    2    3
0 -1.0  1.0 -1.0  1.0
1  1.0 -1.0  1.0 -1.0
2  1.0  1.0  1.0 -1.0
3 -1.0 -1.0  1.0 -1.0
4 -1.0  1.0 -1.0 -1.0

排列和随机采样

利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series或DataFrame的列的排列工作（permuting，随机重排序）。通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组：

In [100]: df = pd.DataFrame(np.arange(5 * 4).reshape((5, 4)))
In [101]: sampler = np.random.permutation(5)
In [102]: sampler
Out[102]: array([3, 1, 4, 2, 0])

然后就可以在基于iloc的索引操作或take函数中使用该数组了：

In [103]: df
Out[103]: 
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
4  16  17  18  19
In [104]: df.take(sampler)
Out[104]: 
    0   1   2   3
3  12  13  14  15
1   4   5   6   7
4  16  17  18  19
2   8   9  10  11
0   0   1   2   3

如果不想用替换的方式选取随机子集，可以在Series和DataFrame上使用sample方法：

In [105]: df.sample(n=3)
Out[105]: 
    0   1   2   3
3  12  13  14  15
4  16  17  18  19
2   8   9  10  11

要通过替换的方式产生样本（允许重复选择），可以传递replace=True到sample：

In [106]: choices = pd.Series([5, 7, -1, 6, 4])
In [107]: draws = choices.sample(n=10, replace=True)
In [108]: draws
Out[108]: 
4    4
1    7
4    4
2   -1
0    5
3    6
1    7
4    4
0    5
4    4
dtype: int64

计算指标/哑变量

另一种常用于统计建模或机器学习的转换方式是：将分类变量（categorical variable）转换为“哑变量”或“指标矩阵”。

如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能（其实自己动手做一个也不难）。使用之前的一个DataFrame例子：

In [109]: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
   .....:                    'data1': range(6)})
In [110]: pd.get_dummies(df['key'])
Out[110]: 
   a  b  c
0  0  1  0
1  0  1  0
2  1  0  0
3  0  0  1
4  1  0  0
5  0  1  0

有时候，你可能想给指标DataFrame的列加上一个前缀，以便能够跟其他数据进行合并。get_dummies的prefix参数可以实现该功能：

In [111]: dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')
In [112]: df_with_dummy = df[['data1']].join(dummies)
In [113]: df_with_dummy
Out[113]: 
   data1  key_a  key_b  key_c
0      0      0      1      0
1      1      0      1      0
2      2      1      0      0
3      3      0      0      1
4      4      1      0      0
5      5      0      1      0

如果DataFrame中的某行同属于多个分类，则事情就会有点复杂。看一下MovieLens 1M数据集，14章会更深入地研究它：

In [114]: mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
In [115]: movies = pd.read_table('datasets/movielens/movies.dat', sep='::',
   .....:                        header=None, names=mnames)
In [116]: movies[:10]
Out[116]: 
   movie_id                               title                        genres
0         1                    Toy Story (1995)   Animation|Children's|Comedy
1         2                      Jumanji (1995)  Adventure|Children's|Fantasy
2         3             Grumpier Old Men (1995)                Comedy|Romance
3         4            Waiting to Exhale (1995)                  Comedy|Drama
4         5  Father of the Bride Part II (1995)                        Comedy
5         6                         Heat (1995)         Action|Crime|Thriller
6         7                      Sabrina (1995)                Comedy|Romance
7         8                 Tom and Huck (1995)          Adventure|Children's
8         9                 Sudden Death (1995)
Action
9        10                    GoldenEye (1995)     Action|Adventure|Thriller

要为每个genre添加指标变量就需要做一些数据规整操作。首先，我们从数据集中抽取出不同的genre值：

In [117]: all_genres = []
In [118]: for x in movies.genres:
   .....:     all_genres.extend(x.split('|'))
In [119]: genres = pd.unique(all_genres)

现在有：

In [120]: genres
Out[120]: 
array(['Animation', "Children's", 'Comedy', 'Adventure', 'Fantasy',
       'Romance', 'Drama', 'Action', 'Crime', 'Thriller','Horror',
       'Sci-Fi', 'Documentary', 'War', 'Musical', 'Mystery', 'Film-Noir',
       'Western'], dtype=object)

构建指标DataFrame的方法之一是从一个全零DataFrame开始：

In [121]: zero_matrix = np.zeros((len(movies), len(genres)))
In [122]: dummies = pd.DataFrame(zero_matrix, columns=genres)

现在，迭代每一部电影，并将dummies各行的条目设为1。要这么做，我们使用dummies.columns来计算每个类型的列索引：

In [123]: gen = movies.genres[0]
In [124]: gen.split('|')
Out[124]: ['Animation', "Children's", 'Comedy']
In [125]: dummies.columns.get_indexer(gen.split('|'))
Out[125]: array([0, 1, 2])

然后，根据索引，使用.iloc设定值：

In [126]: for i, gen in enumerate(movies.genres):
   .....:     indices = dummies.columns.get_indexer(gen.split('|'))
   .....:     dummies.iloc[i, indices] = 1
   .....:

然后，和以前一样，再将其与movies合并起来：

In [127]: movies_windic = movies.join(dummies.add_prefix('Genre_'))
In [128]: movies_windic.iloc[0]
Out[128]: 
movie_id                                       1
title                           Toy Story (1995)
genres               Animation|Children's|Comedy
Genre_Animation                                1
Genre_Children's                               1
Genre_Comedy                                   1
Genre_Adventure                                0
Genre_Fantasy                                  0
Genre_Romance                                  0
Genre_Drama                                    0
                                ...             
Genre_Crime                                    0
Genre_Thriller                                 0
Genre_Horror                                   0
Genre_Sci-Fi                                   0
Genre_Documentary                              0
Genre_War                                      0
Genre_Musical                                  0
Genre_Mystery                                  0
Genre_Film-Noir                                0
Genre_Western                                  0
Name: 0, Length: 21, dtype: object

笔记：对于很大的数据，用这种方式构建多成员指标变量就会变得非常慢。最好使用更低级的函数，将其写入NumPy数组，然后结果包装在DataFrame中。

一个对统计应用有用的秘诀是：结合get_dummies和诸如cut之类的离散化函数：

In [129]: np.random.seed(12345)
In [130]: values = np.random.rand(10)
In [131]: values
Out[131]: 
array([ 0.9296,  0.3164,  0.1839,  0.2046,  0.5677,  0.5955,  0.9645,
        0.6532,  0.7489,  0.6536])
In [132]: bins = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]
In [133]: pd.get_dummies(pd.cut(values, bins))
Out[133]: 
   (0.0, 0.2]  (0.2, 0.4]  (0.4, 0.6]  (0.6, 0.8]  (0.8, 1.0]
0           0           0           0           0           1
1           0           1           0           0           0
2           1           0           0           0           0
3           0           1           0           0           0
4           0           0           1           0           0
5           0           0           1           0           0
6           0           0           0           0           1
7           0           0           0           1           0
8           0           0           0           1           0
9           0           0           0           1           0

我们用numpy.random.seed，使这个例子具有确定性。本书后面会介绍pandas.get_dummies。