Python数据分析-合并清洗与转换（concat+lambda函数+apply+删除drop/替换数据replace）

数据导入

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# 读入"职工工资.xlsx"数据
import pandas as pd
gzdf = pd.read_excel("职工工资.xlsx")  # 读取职工工资信息
gzdf

拼接contact

axis=0 为默认按照行拼接（上下拼接）

axis=1（左右拼接）

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gzdf1=gzdf
pd.concat([gzdf,gzdf1],axis=1)# axis=1 将所有列拼接，保留全部列的信息即使重复

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# 标记每条记录来自于哪个表
pd.concat([gzdf,gzdf1],keys=['gzdf','gzdf1'],axis=1,names=['来源表','行索引'])# keys标记哪些列来自哪个表

lambda函数

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mySum = lambda a,b:a+b # 定义匿名函数，并将其赋值给变量mySum
print(mySum(10,20))     # 通过mySum调用匿名函数，并给匿名函数传入参数10和20
print(mySum(100,20))    # 通过mySum调用匿名函数，并给匿名函数传入参数100和200

apply

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import pandas as pd
# 构造一个DataFrame对象
data = [[1,2],[3,4],[5,6]]
df = pd.DataFrame(data,columns=list('男女'),index=list('abc'))
print(df)
# apply自动遍历整个DataFrame对象中所有元素
df.apply(lambda x : x*x) # 对整个DataFrame对象中所有元素执行函数计算

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# 对满足条件的数据应用apply()函数
df.apply(lambda x : x*x if x.name=='男' else x)

还可以axis=1按行，=0默认按列

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df.apply(lambda x:x.sum(),axis=1)# 按行求和

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df.apply(lambda x:x.sum())# 默认按列求和

Series也可以使用功能

进阶

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student['新成绩']=student['成绩'].apply( lambda x:"缺考" if pd.isna(x)==True
                                  else ("不及格" if x<60
                                  else "及格"))

删除列drop

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df.drop(['性别'],axis=1)# axis=1 删除列
df.drop([1,4])# 删除多行坐标为1 和4的行

df.drop([1,4]).reset_index()# 删除多行坐标为1 和4的行，之后重置序号

替换replace

进阶

对客户数据信息进行合理转换

按照通话时长将用户划分为三种：通话时长>平均通话时长为较多时间；< 为较少时间；空为未使用

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# 获取"通话时长"列的平均值
meanValue = df["通话时长"].mean()
meanValue
# 为"通话使用情况"列赋值
df["通话使用情况"] = df["通话时长"].\
                     apply(lambda x: "未使用" if (pd.isna(x)==True) \
                                           else ("较少时间" if x < meanValue \
                                                          else "较多时间" ))
df.head()  # 限于篇幅，显示前五行