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info函数python info函数的用法Python( 五 )

IT技术变量


在python中，使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True ， 不包含则返回False 。
pd.isnull(data1)
pd.notnull(data1)
也可以使用函数的实例方法 ， 以及加入参数 ， 对某一列进行检查：
print data1['Func'].isnull()
输出
Func Gene Size
0 True False False
1 False False False
2 False False False
再使用fillna对空值进行填充：
data.fillna(value=https://www.04ip.com/post/0)
#用0来填充空值
data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())
#用data1中Size列的平均值来填充空值
data['Func']=data['Func'].map(str.strip)
#清理Func列中存在的空格
Excel中可以按“Ctrl+F” ， 可调出替换对话框，替换相应数据 。
Python中，使用replace函数替换：
data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')
将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase' 。
Excel中，通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值 。
Python中，使用unique函数查看：
print data['Func'].unique()
输出
[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']
Excel中，通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写 。
Python中也有同名函数：
data1['Gene'].str.lower()
Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值 。
Python中，可以通过drop_duplicates函数删除重复值：
print data['Func'].drop_duplicates()
输出
0 NaN
1 monooxygenase
2 aminotransferase
3 methyltransferase
Name: Func, dtype: object
还可以设置“ keep=’last’ ”参数，后出现的被保留，先出现的被删除：
print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')
输出
2 aminotransferase
3 methyltransferase
6 monooxygenase
8 NaN
Name: Func, dtype: object
内容参考：
Python For Data Analysis
蓝鲸网站分析博客，作者蓝鲸（王彦平）
python数据分析干什么第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数 。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息 ， 使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查 ， 返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false 。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗 ， Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据 ， 也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换 。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix 。Loc函数按标签进行提取 ， iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提取数据之外 ， 还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用 。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛?。?Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能 。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单 ， groupby按列名称出现的顺序进行分组 。
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