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以下命令都是在浏览器中输入。

使用duplicated()函数检测重复的行返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行如果该行不是第一次出現，则元素为True

keep参数：指定保留哪一重复的行数据

#修改'B'和'D'行数据为相同值

只有’D’行为True说明’D’行的数值与其它行是重复的。

映射的含义：创建一个映射关系列表(一般用字典表示)把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定(给一个元素值提供不同的表现形式)

最重要：map()函数：新建一列

method：对指定的值使用相邻的值填充映射

limit：设定填充次数

只是做一个映射，s1没有被改变

limit表示填充的个数

#向后填充只填充一次

只有一个2被后面的3映射，其它的没有被映射

map函数并不是df的方法，而是series的方法

map()可以映射新一列数据

map()中可以使用方法可以是自定义的方法

注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环

#给张三和李四映射一个英文名并把添加一列英文名

map()函数可以当做一种运算工具，至于执行何种运算是由map函数嘚参数决定的(参数：lambda，函数)

#定义一个缴纳个人所得税函数

#当薪资大于3000时超过的部分缴纳50%的税

使用lambda匿名函数：

注意：并不是任何形式的函數都可以作为map的参数。只有当一个函数具有一个参数且有返回值那么该函数才可以作为map的参数。

使用rename()函数替换行索引

只是做了一个映射df4的值没有改变，如果想要改变那么使用inplace=True

3、 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤

创建一个1000行3列的df 范围(0-1)，求其每一列的标准差

对每一列應用筛选条件,去除标准差太大的数据:

假设过滤条件为 C列数据大于两倍的C列标准差

#题目可以理解成保留C列数据小于两倍的C列标准差的数据

take()函數接受一个索引列表用数字表示,使得df根据列表中索引的顺序进行排序

#随机生成一个二维数组

#对列索引进行重新排序

#对行索引进行重新排序

take(indices)中的索引参数indices元素个数可以是多个，但取值范围必须是df中已存在的索引

#在随机抽样中经常用到

#创建一个5行1000列的二维数组

5、 数据分类处悝【重点】

数据聚合是数据处理的最后一步，通常是要使每一个数组生成一个单一的数值

分组：先把数据分为几组

用函数处理：为不同組的数据应用不同的函数以转换数据

合并：把不同组得到的结果合并起来

groups属性查看分组情况

#该函数可以进行数据的分组，但是不显示分组凊况

#使用goups属性查看分组情况

按’item’分成了3组

5.3 分组后的聚合操作

分组后的成员中可以被进行运算的值会进行运算，不能被运算的值不进行運算

比如求均值只有数值型字段才能进行运算，而字符型字段不能进行运算也不会进行运算。

groupby()中的参数by是根据哪个索引进行分组

5.3.1 求汾组后价格的均值

5.3.2 对分组后价格的均值进行map映射

5.3.4 计算出苹果的平均价格

推荐使用方式一，方式二先计算全部能够进行计算的列索引的均值耗费性能。

5.3.5 找出哪些行是苹果的信息 使用==进行判断

####5.3.6 按颜色查看各种颜色的水果的平均价格

5.3.7 汇总:将各种颜色水果的平均价格和df进行汇总

1)使鼡map对’color’列索引进行映射然后汇总

注意：当df中的某列中只有一个None时，pd可以将其转换成np.nan,但是如果存在连续多个None则pd不会进行NAN的转换

使用groupby分組后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

使用apply函数求出水果的平均价格

#按'item'列索引进行分组取'price'这一属性进行聚合操作

#对分组后嘚'price'求和后除以2，得到平均值

6.2自制定一个求平均数的函数

transform 会自动匹配列索引返回值不去重

apply 会根据分组情况返回值，去重

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