第五章-Python数据处理工具--Pandas
常用的数据清理方法：
数据处理的过程中，一般都要进行数据清洗，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当存在上述的问题时，就要进行有针对性地处理。
1.重复观测处理
检测数据集是否存在重复，可以使用duplicated进行验证，但是该方法返回的是每一行的验证结果，每行返回一个bool值，所以想要得到直接的结果，还需要再使用一个any函数。
然后进行删除重复项的操作：
缺失值处理：
一般有三种处理方法：删除法、替换法、插补法。
这里就以前两种方法为例：
两种删除法进行比较，
可以看到两者的区别，记录删除法是将所有含有缺失值的记录整条都删掉；变量删除是将表中缺失值最多的那个向量整个删掉。
替换法有四种方式：
向前替换：df.fillna(method=‘ffill’)
向后替换：df.fillna(method=‘bfill’)
常熟替换：df.fillna(value=0)
统计值替换：df.fillna(value={‘gender’:df.gender.mode()[0],‘age’:df.age.mean(),
‘income’:df.income.median()})
可以看到，用统计值替换看起来是最为合理的，例子中是性别用众数替换，年龄用均值替换，收入用中位数替换。
数据子集的获取:
有三种方式，iloc , loc , ix .
可以看到我们初始的表是这样子的，我们想拿到中间三排女生的数据，三种方式如下：
df1.iloc[1:4 , [0,2]]
df1.loc[1:3 , [‘name’,‘age’]]
df1.ix[1:3 , [0,2]]
iloc前面的是行号 ，取不到上限， 后面的是列号。
loc前面的是行号，取得到上限，后面是对应的列名称。
ix前面的是行号，取得到上限，后面既可以是列号也可以是列名称。
若没有行号，第一列直接以name开头的话。操作如下：
df2 = df1.set_index(‘name’)
df2.iloc[1:4 , :]
df2.loc[[‘李四’,‘王二’,‘丁一’],:]
df2.ix[1:4 , :]
对于iloc来说，不管什么样的数据集都可以使用行索引；
对于loc来说，不能使用行标签了，只能使用对应的行向量；
对于ix来说，行标签和行号都是可以的。
如果使用筛选条件的话，只能使用loc和ix两种方法。例如，上述的数据集想要选择所有男性的名字和年龄，操作如下：
df1.loc[df1.gender == ‘男’,[‘name’,‘age’]]
df1.ix[df1.gender == ‘男’,[‘name’,‘age’]]
表的连接：
merge函数：
pd.merge(left,right,how=‘inner’,on=None,left_on=None,right_on=None,
left_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=(‘_x’,‘_y’))
left : 指定需要连接的主表；
right ： 指定需要连接的辅表；
how : 指定连接方式，默认为inner内连，还有其他包括left左连、right右连和outer外连。
on : 指定连接两张表的共同字段。
left_on ： 指定主表中需要连接的共同字段；
right_on ： 指定辅表中需要连接的共同字段；
left_index ： bool类型，是否将主表中的行索引用作表连接的共同字段，默认为False。
right_index : bool类型，是否将辅表中的行索引用作表连接的共同字段，默认为False。
sort ： bool类型参数，是否对链接后的数据按照共同字段排序，默认为False。
suffixes ： 如果数据连接的结果中有重叠的变量名，则使用各自的前缀进行区分。
举个例子：
首先构建了三个表，现在我们想将这三张表连在一起，先连接3，4，再连接5:
，可以看到，因为df3 和 df4 的共同字段是不一致的，一个是id ， 一个是Id ， 所以这里left_on 和 right_on 要分开指定；
再连接df5：
这里会优先匹配共同字段id ， 所以right_on 不用指定，对于无法匹配到的值，会自动补上NaN。