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上一章给大家介绍了如何查看数据与选取你所需要的数据，这篇给大家介绍一下选择完数据如何对数据进行处理。
往往我们拿到的数据经过查看过都会存在一些不能满足需求的问题，这时就可能需要对原数据进行一些修改与整理。比如：Python字段名修改、列名选择修改、索引重置、异常值替换、数据类型转化、数据组合等。还是主要给大家介绍一下一些常用涉及到的方法，本章结构请见目录：
一、清理数据
列名修改
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| df.columns = [‘a’,’b’,’c’] | 重命名列名，全部一起改 |
| df.rename(columns={‘a’: ‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’: ‘C’}, inplace=True) | 修改部分列名，inplace=True并直接覆盖 |
| df.set_index(‘col1’) | 更改索引列，把指定列变成索引 |
索引修改
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| df.set_index(‘column_one’) | 更改索引列，列变索引 |
| df.reset_index() | 将索引变成列或属性drop=true重置索引 |
内容修改
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| pd.isnull() | 检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 |
| pd.notnull() | 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 |
| df.dropna() | 删除所有包含空值的行NaN |
| df.dropna(axis=1) | 删除所有包含空值的列NaN |
| df.dropna(axis=1,thresh=n) | 删除所有小于n个非空值的行NAN |
| df.fillna(x) | 用x替换DataFrame对象中所有的空值NAN |
| df/s.replace(1,’one’) | 用‘one’代替所有等于1的值，同样适用于df与s |
| df/s.replace([1,3],[‘one’,’three’]) | 用’one’代替1，用’three’代替3 |
数据类型转换
主要的数据类型有int(整数型)、float(浮点型)、str(字符串型)
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| s.astype(‘float’) | 将Series中的数据类型更改为float类型,astype又称硬转化 |
| df.astype(‘str’) | 将df整表转化成str类型 |
| df[[‘col1’,’col2’]].astype(‘int’) | 将df中col1,col2两列数据转化成int格式 |
| pd.to_numeric(s) | 将series自动转化成数字类型格式 |
| df.infer_objects() | 自动识别数据类型 |
二、代码案例
列名/索引修改案例
手上有一份泰坦尼克号船票信息，先摸清数据的特征
import pandas as pd #导入pd库
data=pd.read_csv(r'/Users/huangjunwen/Desktop/test.csv')#导入本地csv数据文件
print(data.info())#先查一下数据各列的数据类型等数据有11列418行，数据类型包含了object/int/float三种类型，列名都是英文||-.-看着难受，有的列数据只有91行，存在空值。
data.columns=['乘客','类型','姓名','性别','年龄','关系','Parch','船票','票价','船舱','登船口']#把所有列名换成中文名字，有一个parch不知道是什么意思理解不了
print(data['性别'].value_counts())#看一下男女人数情况
print(data['年龄'].describe())#看一下年龄统计数据情况性别记录是完整的，也没有出现人妖的情况。。。。年龄有效记录了332人，年龄最小的不到1岁，最大的76岁，平均年龄在30岁，50%分为数为27岁。
data['年龄'].fillna(27,inplace=True)
#将年龄为空的全部替换成27岁，保证数据完整性方面后续的分析。inplace=True是直接将原数据直接替换，如果不指定默认是False原表数据不替换年龄非空数从332变成了418，补全了空值
数据类型转化案例
data['Parch']=data['Parch'].astype('str')#将parch列数据类型改成字符串格式