0、前言：

• 这部分内容是对Pandas的回顾，同时也是对Pandas处理异常数据的一些技巧的总结，不一定全面，只是自己在数据处理当中遇到的问题进行的总结。

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1、当数据中有重复行的时候需要检测重复行：

• 方法：使用pandas中的duplicated方法，在该方法中有两个参数subset和keep，subset需要提供一个列表，列表中每个元素是一个列名，keep有三个可选项（‘first’，‘last’，False）
• 示例

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的示例数据框
data = {'A': [6, 2, 3, 4, 6], 'B': [11, 10, 9, 10, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

display(df)

# 使用duplicated方法检测重复行
duplicates = df.duplicated(subset=['A'])
print(duplicates)
print('='*30)
# 使用duplicated方法检测重复行
duplicates = df.duplicated(subset=['A'],keep=False)
print(duplicates)
print('='*30)
# 使用duplicated方法检测重复行
duplicates = df.duplicated(subset=['A'],keep="first")
print(duplicates)
print('='*30)
# 使用duplicated方法检测重复行
duplicates = df.duplicated(subset=['A'],keep='last')
print(duplicates)
print('='*30)
# 使用duplicated方法检测重复行
duplicates = df.duplicated(subset=['A','B'])
print(duplicates)
print('='*30)

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2、删除重复行：

• 方法用pandas中的duplicated方法加loc索引即可
• 注意：删除重复列就没有比较快捷的方法了，就需要一一比较然后用drop方法删除对应列

data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[1,2,3,4]]
df = pd.DataFrame(data,columns=list('ABCD'),index=[1,2,3])
display(df)

# 查找重复行
re = df.duplicated(subset=['A','B','C','D'],keep='first')
display(~re)

# 删除
df_new = df.loc[~re].copy()
display(df_new)

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3、需要替换DataFrame元素中的值：核心思想就是映射，借助python中的字典。

• 替换中主要用到的思路就是映射，映射的含义是创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定，从其含义就可以看出和python中的字典非常像。
• 方法1：使用replace，特点是可以替换整个DataFrame中的值，会生成一个新数组。要替换原来的数组就要重新给原来的数组把replace之后的新数组赋值过去。

# 测试
df = DataFrame(
    data=[[1,2,34,5,6],[1,2,34,5,6],[1,2,34,5,6]],
    index=[1,2,3],
    columns=['语文','数学','英语','化学','科技']
)
display(df)
a = df.replace({1:'x',5:100}).copy()
display(a)

• 方法2：使用map，主要针对DataFrame中的列进行处理，其特点有3，第一可以通过已有列生成一个新列，第二适合处理某一个单独列，第三map函数中可以使用lambda函数或者自定义函数。但有个前提就是map中要处理哪一列，就要给列中所有元素给出对应的映射，不能有的给了，有的没给，没给的会修改为NaN值，这种方法会生成新列，没法修改原来的列，要修改原来的列就要给原来的列重新赋值map生成的新列

# 测试
df = DataFrame(
    data=[[1,2,34,5,6],[10,2,34,7,6],[15,2,34,5,6]],
    index=[1,2,3],
    columns=['语文','数学','英语','化学','科技']
)
display(df)
# 通过已有列生成新列
df['化学改'] = df.loc[:,'化学'].map({5:50,7:90})
display(df)
# 单独处理某一列
df['语文改'] = df.loc[:,'语文'].map({1:10,15:10})
display(df)
# 单独处理某一列
df['语文2改'] = df.loc[:,'语文'].map({1:10,15:10,10:10})
display(df)
# 映射函数
def n(x):
    if x > 60:
        return '及格'
    else:
        return "不及格"
df['数学判断'] = df.loc[:,'数学'].map(n)
display(df)
df['化学判断'] = df.loc[:,'化学改'].map(lambda x: '合格' if x>60 else '不合格')
display(df)

• 方法3：使用rename方法替换DataFrame中的行索引和列索引

# 测试
df = DataFrame(
    data=[[1,2,34,5,6],[10,2,34,7,6],[15,2,34,5,6]],
    index=[1,2,3],
    columns=['语文','数学','英语','化学','科技']
)
display(df)
df1 = df.rename(index={1:'zhang'},columns={'语文':'YuWen'}).copy()
display(df1)

• 方法4：factorize() 是一个在 pandas 中的函数，它可以将分类或者标签数据转换为数值形式。这个函数会返回两个值：一个整数序列（表示分类的整数代码）和一个包含分类标签的字符串系列。
  重要参数：na_option：如何处理缺失值。可以设为 ‘drop’（默认），‘keep’ 或 ‘ignore’。如果设为 ‘keep’，缺失值将被视为一个特殊的类别。如果设为 ‘drop’，含有缺失值的行将被完全忽略。如果设为 ‘ignore’，含有缺失值的行仍然会被编码，但结果可能不是整数。

da = pd.DataFrame([['a','v','e'],['b','c','d']],columns=['a','b','c'],index=[1,2])
display(da)
i,j = da.a.factorize()
display(i,j)
da.a = a
display(da)
da.c,k = da.loc[:,'c'].factorize()
display(k)
display(da)

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4、异常值筛选：

• 使用describe()函数查看每一列的描述性统计量

# 测试
df = DataFrame(
    data=[[1,2,34,5,6],[10,2,34,7,6],[15,2,34,5,6]],
    index=[1,2,3],
    columns=['语文','数学','英语','化学','科技']
)
display(df)
df.describe()

• 使用std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差（较为简单不做示例）
• 异常值筛选思路：先确定异常值，然后通过条件判断获取异常值

df = DataFrame(
    data={'height': np.random.randint(120,260,size=5),
          'weight': np.random.randint(40,150,size=5)
         }
)
df.loc[:,'weight']=[180,500,600,111,120]
display(df)
pro = df.loc[:,'weight']>180
display(df.loc[:'weight'][pro])

• unique() 方法，可以对某一列或一行数据去重（较为简单不做示例）
• df.query : 按条件查询，可以在DataFrame中以字符串的形式编写表达式来选择或过滤特定的行和列。

# 测试
df = DataFrame(
    data=[[1,2,34,5,6],[10,2,34,7,6],[15,2,34,5,6]],
    index=[1,2,3],
    columns=['语文','数学','英语','化学','科技']
)
display(df)
a = df.query("数学==2").copy()
display(a)
b = df.query("化学==5 and 语文==1").copy()
display(b)

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