Python数据处理
一、查找重复值
既然我们这个系列是对比Excel，那么在Excel里是怎么查找重复值的呢？有很多种方法，这里就简单说一种：条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值，就将重复的值突出显示出来了：
Pandas里如何查找重复值呢？
1、查找所有列
duplicated方法查找重复值，和isnull一样，得到的结果是布尔值，如果重复被标记为True，否则为False
# 查看所有列都重复的数据
df_list.duplicated()
结果如下，得到的是一个序列，通过True/False来查看哪些行完全重复。
也可以把它具体的位置找出来：
# 定位出所有列都重复的行
df_list[df_list.duplicated()]
结果是一个空行，说明这个数据集里没有所有列都重复的行
2、查找单独列
对重复值的判断有时不需要判断所有列，只需要对某一列进行判断，还是用duplicated方法查找，如查找id列是否重复
# 查找id列是否重复
df_list[df_list.duplicated(["id"])]
结果为空，说明id列是唯一标识。
二、重复值的处理
对重复值的处理，就是删除
在Excel里专门有一个删除重复值的功能，用这个功能就可以将某一列的重复值删除，只保留不重复的值：
在Panda里用到drop_duplicates方法来删除重复值。
1、所有列去重
对所有列都重复的行去重
# 所有列去重
df_list = df_list.drop_duplicates()
df_list.head()
2、某一列去重
对某一列重复的行去重，添加subset参数
# 某一列去重
df_list.drop_duplicates(subset = "id")
3、某几列去重
对要去重的几列的列名用列表框起来，subset参数名可以不写
# 某几列去重
df_list.drop_duplicates(["id","name"])
4、去重后保留最后一个值
以上去重时默认都是保留第一个重复的值，但如果想要保留最后一个重复的值呢，添加keep参数，让keep = "last"
# 保留最后一个值
df_list.drop_duplicates(["id","name"],keep = "last")
5、查找后定位的方法去重
前面介绍了查找重复值用到的duplicated方法，那么也可以用这个方法直接去重。df_list[df_list.duplicated(["id","name"])]是定位出重复值，加个取反的符号df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]就将不重复的值取出来了，也就是去重了。
# 查找后定位去重
df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]
三、类型转换
这个案例里last_review字段应该是日期时间的类型，但在这里是字符型展示，因此要把字符型转换成日期时间类型的数据，使用to_datetime方法，它有两个参数，第一个参数是要转换的列，第二个参数是设置日期时间格式。
# 字符转时间
df_list["last_review"] = pd.to_datetime(df_list["last_review"],
format = "%Y/%m/%d")
df_list.info()
结果如下，可以看到这一列已经由原先的字符型转化为了时间型。
类型转换还可以将字符转数值，数值转字符，用到astype(dtype)方法，dtype参数表示要转换的数据类型，整型为int，小数型位float，字符型为str
# 数值转字符
df_list["id"].astype(str).dtype
如把id列的整型转为字符型，可以看到转换话数据类型为Object。
四、字段拆分
发现这里neighbourhood字段是“朝阳区 / Chaoyang ”形式，只想要保留“/”符号前的字段，因此需要对这个字段进行拆分，在Excel里拆分很简单，就用【数据】选项卡中的【分列】功能即可，分割符号选择“/”。
在pandas里我们用split方法来拆分
# 字段拆分
new_neighbor = df_list["neighbourhood"].str.split("/",1,True)
df_list[["neighborhood_new","neighbor2"]] = new_neighbor
df_list
第一个参数是指定分隔符，第二个参数填的是1，表示分割成1+1=2列，第三个参数填True，表示展开为数据框，默认是False，所以一般填True，结果如图
同样地把room_type这个字段也拆分一下
new_room_type = df_list["room_type"].str.split("/",1,True)
df_list[["room_type_new","room_type2"]] = new_room_type
df_list
结果如图：
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Python数据分析实战：缺失值处理
@ 作者：可乐
@ 公众号/知乎专栏/头条/简书：可乐的数据分析之路
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