〇、目标

1、 使用pandas完成基本的数据清洗加工处理；
2、 使用Matplotlib进行简单的数据图形化展示。

一、用pandas清洗处理数据

1、判断是否存在空值

数据缺失在很多数据中存在，是首先要解决的常见问题。NaN（Not a Number）在NumPy中是浮点值，易检测。而Python的None关键字在数组中也被作为NaN处理。需要注意的是，Python本身并没有定义NaN，而numpy中定义了NaN。因此使用的使用，要明确使用np.NaN。None是在Python中定义的，可以直接使用。Pandas提供isnull和notnull两个方法来判断Series对象或DataFrame对象中是否存在空值。其输出结果是一个有True和False组成的bool类型的Series对象或DataFrame对象。

2、过滤空值

Series过滤空值时，直接过滤掉空值所在的数据和对应的索引。DataFrame过滤空值时，dropna()默认会删除包含缺失值的行，传入how=‘all’参数时，删除所有值均为NaN的行；传入axis=1，可以按照同样的方式删除列。注意在生成DataFrame时，None默认被标记为float，所以对应的列中，整数5也被转化成5.0。另外，dropna方法返回一个新的DataFrame对象，原来的DataFrame对象不变。

3、补全空值

Dropna()简单粗暴，抛弃了其他非空数据，因此可以采取补全数据的方式，如fillna()。补全时，可以使用常数补全，如fillna(0)；或者用字典补全，即为不同的列设置不同的填充值，字典的键就是列的索引名，如fillna({1:0.5, 2:0})。需要注意的是，默认fillna()返回一个新的对象。如果需要在原对象上修改数据，可设定inplace=True修改原对象，如df.fillna(0, inplace=True)。空值补全时可能会污染数据，比如错误的补全值。一般可以使用插值方法来填充，如前向填充：fillna(method=“ffile”, limit=2)，或者将Series的平均值或中位数填充NaN，如data.fillna(data.mean())。

4、删除重复值

由于各种原因，DataFrame中会出现重复的行。可以使用DataFrame的duplicated()用于判断某行是否重复，返回一个Series对象，由True和False构成。可以使用drop_duplicates()直接返回不重复的值，还可以指定特定列，如：drop_duplicates([‘K1’])。

5、检测和过滤异常值

异常值（outlier）指的是在正常情况下，不可能产生的数值，比如在正常的水温测试过程中，水温在100摄氏度一下，人的年龄一般在120岁以内，大于零岁。异常值的过滤或变换运算在很大程度上其实就是数组运算。DataFrame的describe方法可以返回该DataFrame对象的数据进行统计信息展示。比如最大最小值，均值等。我们假定超过50的数据为异常值，可以通过使用any方法选出全部满足条件的行，比如any(1)表示一行中有1个数据满足即可进行过滤。

6、数据排序

Sort_index()在指定轴上对索引排序，默认升序，默认0轴（行）。Sort_values()在指定轴上根据数值进行排序，默认升序。如果排序的DataFrame中存在NaN数据，则排序末尾（最大或最小）。此外，Pandas还提供了一个更简单的取前n行最大值的函数：Nlargest()，使用方法为：df.nlargest(3,'A')，即取A列中最大的前3行数据。

7、空值替换

使用fillna填充空值是通用值替换的特殊例子。对于不同的数据源，对空值的标识可能不同，如有的使用-999标识空值。如果需要对这些非标准空值进行NaN替换，可以使用replace方法。可以替换单值：Df.replace( -999,np.NaN, inplace = True)或列表：Df.replace( [-999, -1000], np.NaN)或列表对：Df.replace( [-999, -1000], [np.NaN,0])或字典：Df.replace( {-999: np.NaN, -1000:0})。df的iloc方法，可以接收行号和列号进行选取。如果df.iloc[3][4]表示第三行，第四列。如果使用loc方法，则需要使用行号和列名，如df.loc[3][“A”]。

二、Matplotlib展示数据

1、使用plot函数绘制曲线

Matplotlib用于在python环境下进行Matlab风格的绘图，使用时主要使用其接口库pyplot，使用前先导入：import  matplotlib.pyplot as plt。普通的曲线使用plot函数即可完成，plot函数的参数角度。但大多有默认参数。只需要输入x和y轴的数据即可绘制出一条默认风格曲线图。

2、使用控制字符串

控制字符依次包括：颜色字符、风格字符和标记字符。其中，颜色字符：r、g、b等，或 数字格式'#008080'；风格字符：- 、-- 、-.、 |（实线、虚线、点画线等）；标记字符：.、,、v、<、>等；也可以使用显式表达，如color=“g”，linestyle=“dashed”，marker =“o”等。

3、图形中的文本

在Matplotlib中有丰富的图形文本设置，如：设置标题title()，图例标注label，X轴标注xlabel()，Y轴标：ylabel()，文本信息text()等。默认情况下，不能显示汉字，如果需要显示汉字，可设置fontproperties参数，指定使用的字体即可。

4、多线绘制

通过查看plot的函数原型，可以发现：plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)，其中x轴数据可省略，而y轴数据不可省略。如果不设定多线的格式控制，系统自动区分。除了设置多个y轴数据，plot函数还可以直接接受多维数组。

5、多子图绘制1

使用subplot函数，可以把多个子图绘制在一起。其原型为：plt.subplot(rows, cols, number)，需要指定行列和当前正在绘制的编号，编号从左到右，从上到下，行优先。如plt.subplot(2,2,1)表示绘制2行2列的多子图，当前绘制位置是第1，subplot(2,2,4)则表示第四个位置（从上到下，都左到右）。

6、多子图绘制2

subplots函数可以生成一个画布和多个子图。其原型为：fig，ax = subplots(nrows, ncols, sharex, sharey, squeeze, subplot_kw, gridspec_kw, **fig_kw) 。 nrows和ncols表示将画布分割成几行几列 例：nrows = 2,ncols = 2表示将画布分割为2行2列，并起始值都为0，当调用画布中的坐标轴时，ax[0,0]表示调用坐上角的，ax[1,1]表示调用右下角的；sharex和sharey表示坐标轴的属性是否相同，可选的参数：True，False，row，col，默认值均为False，表示画布中的四个ax是相互独立的；当sharex = True, sharey = True时，生成的四个ax的所有坐标轴用有相同的属性;简单起见，直接使用二维索引的方式来获得指定的子图，并直接使用子图的plot方法进行绘制，如ax[0][0].plot(…)，在一个2行2列的画布上的第一个子图中绘制。

7、不同的绘图风格

pie函数用于绘制饼图。饼图常用的设置属性包括：x，(每一块)的比例，如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化；labels  :(每一块)饼图外侧显示的说明文字；explode :(每一块)离开中心距离；startangle :起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起；shadow  :在饼图下面画一个阴影。默认值：False，即不画阴影；labeldistance :label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧；autopct :控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function'%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐)。其他设置参数，请参阅使用手册。

2.10：数据加工与展示-pandas清洗、Matplotlib绘制的相关教程结束。