接着数据分析之Pandas操作(1)的介绍，本次介绍在实际应用场景中几个常用的函数。还是以titanic生存数据为例，本次需要导入pandas 、numpy 、scipy三个工具包。

import pandas as pdimport numpy as npfrom scipy.stats import zscoretrain_data = pd.read_csv("titanic/train.csv")

(1)查找及统计缺失值

使用函数：count，功能：统计非空个数

#统计非空个数train_data.count()#统计空值个数train_data.shape[0]-train_data.count()

使用函数：isnull， 功能：统计空值个数

#计算全部数据中空值的总数，与train_data.shape[0]-train_data.count() 一致np.count_nonzero(train_data.isnull())

#计算某一列中空值的个数np.count_nonzero(train_data['Age'].isnull())

(2)通过apply统计缺失值

首先自定义函数，返回某个维度的空值个数

#通过定义函数 统计缺失值def missing_counts(vector):    null_vector=pd.isnull(vector)    null_counts=np.sum(null_vector)    return null_counts

将函数作用于数据集的每一行

count_missing_row=train_data.apply(missing_counts,axis=1) count_missing_row.head(10)

将函数作用于每一列

count_missing_col=train_data.apply(missing_counts)

(3)缺失值填充使用函数：fillna，功能：填充空值整个数据集填充

train_data.fillna(0)

具体某一列填充

train_data['Age'].fillna(0)

(4)缺失值删除使用函数：dropna，功能：删除空值

train_data.dropna().head(10)

注:缺失值填充及缺失中默认是False,即不替换原有的数据集，如果想保留原有的数据集，可以重新一个数据集来存放处理过的数据。(5)汇总统计情景1：统计单个字段，单个数字特征

#计算不同仓位的乘客平均年龄avg_age_by_pclass=train_data.groupby('Pclass').Age.mean()

#单独计算1等仓位的平均年龄avg_age_by_pclass=train_data.loc[train_data.Pclass==1]['Age'].mean()

情景2：单个字段，多个数字特征，使用agg函数

avg_age_by_pclass=train_data.groupby('Pclass')['Age'].agg([np.count_nonzero,np.mean,np.std])

情景3：统计统计多个字段，多个数字特征

avg_age_by_pclass=train_data.groupby('Pclass').agg(    {'Age':'mean','Fare':'median'    })

情景4：重命名数字特征列，重新设置索引

avg_age_by_pclass=train_data.groupby('Pclass')['Age'].agg([    np.count_nonzero,    np.mean,    np.std]).rename(columns={'count_nonzero':'count','mean':'avg','std':'std_dev'}).reset_index()

(6)过滤，类似SQL的having

#按照仓位分组，筛选仓位人数大于200的数据，过滤仓位等级为2的数据train_data.groupby('Pclass').filter(lambda x:x['Pclass'].count()>=200)['Pclass'].value_counts() 

#按照仓位分组，筛选年龄均值大于29的数据，过滤仓位等级为2的数据train_data.groupby('Pclass').filter(lambda x:x['Age'].mean()>=29)['Pclass'].value_counts()

(7)转换：transform定义一个正态标准化函数

#标准化函数def zscore_count(x):    return ((x-x.mean())/x.std())

按照仓位分组后对年龄字段标准化

#按照仓位分组后对年龄字段标准化z_transf=train_data.groupby('Pclass').Age.transform(zscore_count)z_transf.shape,train_data.shape

不分组，对全量数据标准化

all_z_score=zscore(train_data.Age)

总结：通过两次对pandas常用操作的介绍，希望能帮助大家起到一个入门的作用，但是，pandas功能强大，还有很多细节需要在实际应用中去查阅官方文档，不要拒绝阅读英文官方文档，查字典，慢慢读。