文章目錄

• • 5. dtype 數據類型
  • 6. Missing data 缺失值
  • • 6.1 查找缺失值 pd.isnull()，pd.notnull()
    • 6.2 填補缺失值 fillna()，replace()
  • 7. Renaming and Combining 重命名、合并
  • • 7.1 Renaming 重命名
    • 7.2 Combining 合并數據

learn from https://www.kaggle.com/learn/pandas

上一篇：Pandas入門2（DataFunctions+Maps+groupby+sort_values）

5. dtype 數據類型

• print(wine_rev.price.dtype)，float64
• wine_rev.dtypes，整張表，需要加復數s！！！

country object description object designation object points int64 price float64 province object region_1 object region_2 object taster_name object taster_twitter_handle object title object variety object winery object critic object test_id int32 dtype: object

• 字符串的數據類型為object
• astype()，可以進行類型轉換
• wine_rev.points.astype('float64')

0 87.0 1 87.0 2 87.0 3 87.0 4 87.0... 129966 90.0 129967 90.0 129968 90.0 129969 90.0 129970 90.0 Name: points, Length: 129971, dtype: float64

• wine_rev.index.dtype，索引的類型是dtype('int64')

6. Missing data 缺失值

6.1 查找缺失值 pd.isnull()，pd.notnull()

缺少值的條目將被賦予值NaN，是Not a Number的縮寫。這些NaN值始終為float64 dtype。
要選擇NaN條目，可以使用pd.isnull()，pd.notnull()

• wine_rev[pd.isnull(wine_rev.country)]
  

6.2 填補缺失值 fillna()，replace()

• wine_rev.region_2.fillna('Unknown')，原始數據不改變
• 還可以把缺失值填成之前出現的第一個非空值，稱為回填策略
• wine_rev.taster_twitter_handle.replace("@kerinokeefe", "@kerino")，把前者替換成后者

7. Renaming and Combining 重命名、合并

7.1 Renaming 重命名

• 把名字改成我們喜歡的，更合適的，rename()，可以把索引名、列名更改
• wine_rev.rename(columns={'points':'score'})
  
• 更改index，wine_rev.rename(index={0:'michael',1:'ming'})，index={字典}
  
• rename_axis()，可以更改行索引、列索引名稱
• wine_rev.rename_axis("酒",axis='rows').rename_axis('特征',axis='columns')
  

7.2 Combining 合并數據

• concat()，join() 和 merge()

canadian_youtube = pd.read_csv("../input/youtube-new/CAvideos.csv") british_youtube = pd.read_csv("../input/youtube-new/GBvideos.csv")pd.concat([canadian_youtube, british_youtube]) left = canadian_youtube.set_index(['title', 'trending_date']) right = british_youtube.set_index(['title', 'trending_date'])left.join(right, lsuffix='_CAN', rsuffix='_UK')

完成了課程+練習，獲得證書一張，繼續加油！🚀🚀🚀

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上一篇：Pandas入門2（DataFunctions+Maps+groupby+sort_values）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas入门3（dtype+fillna+replace+rename+concat+join）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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