Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/数据内容调整/排序）

Pandas系列目录如下：
Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)
Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）
Pandas数据分析④——数据规整2（数据拼接/透视)
Pandas数据分析⑤——数据分组与函数使用（Groupby/Agg/Apply/mean/sum/count)
Pandas数据分析⑥——数据分析实例（货品送达率与合格率/返修率/拒收率）
Pandas数据分析⑦——数据分析实例2（泰坦尼克号生存率分析）

数据规整是在数据清洗完毕后，将其调整成适合分析的结构，为后续的深入分析作准备，主要分为以下几类：

索引和列名调整： 设定新索引，筛选想要的列，更改列名
数据排序：根据索引或列进行排序
数据格式调整：更改数据类型，更改数据内容（去除空格标点符号/截取/替换/统一数据单位等），增加用于分析的辅助列
数据拼接：行堆叠和列拼接
数据透视：行或列维度转换

本篇先介绍前3种，其余下一篇介绍~~

一、索引和列名调整

1、索引
① 设定索引
一般会在建立Dataframe或Series是直接设定索引

obj2 = pd.Series([4, 7, 9, 10], index=['ni', 'ta', 'miss', 'kkaa']) 

data = {'stata': ['china', 'china', 'china', 'japan'],
        'pop': [1.3, 1.4, 1.5, 1.6],
        'year': [1990, 2010, 2001, 1988]}
frame = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'])  # 生成的Dataframe会自动分配索引

②修改索引，直接赋值给Index即可

frame.index=['1','2','3','4']
print(frame)

③给索引命名

frame.index.name='my_index'
print(frame)

②如何索引
两种方式：iloc，loc，前者是下标索引，后者是名字索引

frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3),
                     index=[1, 2, 4],
                     columns=['hoin', 'hui', 'dfs'])

print(frame.loc[[1,2], ['hoin', 'hui']])

print(frame.iloc[[1, 2], [0, 1, 2]]) 

print(frame.iloc[2])  # 仅取出第1行的数据

  print(frame.loc[:2, ['hui','hoin']]) # loc索引切片包含，但是iloc切片索引不包含

2、列调整
①筛选需要的列
在建立series和Datafram时通过columns字段写入

data = pd.read_csv("data.csv",encoding='gbk')
print(data)
data1 = pd.DataFrame(data,columns=['订单号','数量'])
print(data1.head())

②修改列名
如果对某个列名不满意，可以用rename的方式进行修改

data1.rename(columns={' 销售金额 ': '金额'},inplace=True)
print(data1.columns)

二、数据内容调整

1、修改数据类型

print(data.dtypes)

data['订单行'] = data['订单行'].astype(object)
print(data.dtypes)

2、更改数据内容

①去除空格

frame = pd.DataFrame([[' 你 ' , ' 和', '他'],['都', '很 ', ' 棒']],
                     index=[1,2],
                     columns=['hoin', 'hui', 'dfs'])
print(frame)

for i in range(len(frame.columns)):
    frame.iloc[:,i] = frame.iloc[:,i].str.strip()
print(frame)

②替换字符

frame.dfs = frame.dfs.replace("他","他们")
print(frame)

③截取部分字符

frame = pd.DataFrame([['你们真好' , '一起上课', '一起吃饭'],['我也一样', '非常', ' 棒']],
                     index=[1,2],
                     columns=['hoin', 'hui', 'dfs'])
for i in range(len(frame.columns)):
    frame.iloc[:,i] = frame.iloc[:,i].str[:2]
print(frame)

三、数据排序

1、按索引排序

data = pd.read_csv("data.csv",encoding='gbk')
print(data.head())
print(data.sort_index(ascending=False).head())

2、按列值排序

print(data.sort_values(['销售时间','数量'],ascending=False).head())

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