7.数据规整

数据转换

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批量的修改列名、替换值以及重命名索引。

利用函数或映射进行数据转换

applymap是DataFrame的实例方法，而map是Series的实例方法，它们接受自定义或者内置的函数（这些函数必须是传入一个值，它将返回一个值），也可以接收一个含有映射关系的字典型对象。
1.直接传入数据

df['loan_status'].map(str.title)
#将这一列的所有数据每个单词的首字母大写

2.传入一个包含映射关系的字典

mapper = {
    'Fully Paid':0,
    'Charged Off':1
}
df['indicator'] = df['loan_status'].map(mapper)
#

3.利用匿名函数lambda

df['loan_status'].map(lambda x:mapper[x.title()])

替换值

按照一定的映射关系进行替换：replace
1.单个值替换

df.replace('10+ years', 'high')

2.多个值替换，使用列表的方式

df.replace(['10+ years', '2 years', '1 year'], [10, 2, 1])

3.利用字典

mapper = {
    '10+ years':10,
    '2 years':2,
    '1 year':1
}
df.replace(mapper)

重命名索引

可以通过map方法对行索引或者列名的Index对象进行修改（注意行索引和列名都是Index对象）。

df.columns
#索引列

df.columns = df.columns.map(str.upper)