- np.argwhere和DataFrame的unique（）
示例数据：
adults=pd.read_csv('data/adults.txt')
adults.head()
| age | workclass | final_weight | education | education_num | marital_status | occupation | relationship | race | sex | capital_gain | capital_loss | hours_per_week | native_country | salary |
0 | 39 | State-gov | 77516 | Bachelors | 13 | Never-married | Adm-clerical | Not-in-family | White | Male | 2174 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
1 | 50 | Self-emp-not-inc | 83311 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial | Husband | White | Male | 0 | 0 | 13 | United-States | <=50K |
2 | 38 | Private | 215646 | HS-grad | 9 | Divorced | Handlers-cleaners | Not-in-family | White | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
3 | 53 | Private | 234721 | 11th | 7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband | Black | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
4 | 28 | Private | 338409 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty | Wife | Black | Female | 0 | 0 | 40 | Cuba | <=50K |
X=adults[['age','education','occupation','hours_per_week']].copy()
Y=adults['salary'].copy()
X.education.unique() #返回元素唯一值
array(['Bachelors', 'HS-grad', '11th', 'Masters', '9th', 'Some-college',
'Assoc-acdm', 'Assoc-voc', '7th-8th', 'Doctorate', 'Prof-school',
'5th-6th', '10th', '1st-4th', 'Preschool', '12th'], dtype=object)np.argwhere(X.education.unique()=='Masters') #返回元素在Series中的位置信息
array([[3]]) # 注意返回的是一个二维array，取值用下标[0][0],或者[0,0]通常这个方法，把string类型数据进行数字化，做简单分析可以
更好的做法是0ne-hots，如下：
pd.get_dummies
get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) -> 'DataFrame'
Convert categorical variable into dummy/indicator variables.把分类变量矢量化
Examples
--------
>>> s = pd.Series(list('abca'))
>>> pd.get_dummies(s)
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
>>> s1 = ['a', 'b', np.nan]
>>> pd.get_dummies(s1)
a b
0 1 0
1 0 1
2 0 0
>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)
a b NaN
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
>>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'],
... 'C': [1, 2, 3]})
>>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])
C col1_a col1_b col2_a col2_b col2_c
0 1 1 0 0 1 0
1 2 0 1 1 0 0
2 3 1 0 0 0 1
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')))
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
4 1 0 0
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')), drop_first=True)
b c
0 0 0
1 1 0
2 0 1
3 0 0
4 0 0
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abc')), dtype=float)
a b c
0 1.0 0.0 0.0
1 0.0 1.0 0.0
2 0.0 0.0 1.0edu_dummies=pd.get_dummies(X.education,prefix=['edu'])
X_edu_dummies=pd.concat([X,edu_dummies],axis=1)
X_edu_dummies.drop('education',axis=1)pandas的
map()
类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。
#定义F->女性，M->男性的映射字典
gender2xb = {'F': '女性', 'M': '男性'}
#利用map()方法得到对应gender列的映射列
data.gender.map(gender2xb)也可以用lambda函数：
#因为已经知道数据gender列性别中只有F和M所以编写如下lambda函数
data.gender.map(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性')也可以定义函数：
def gender_to_xb(x):
return '女性' if x is 'F' else '男性'data.gender.map(gender_to_xb)
也可以用字符串格式化：
data.gender.map("This kid's gender is {}".format)apply()
apply()堪称pandas中最好用的方法，其使用方式跟map()很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。
但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。
data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性')
注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis=1，表示列向：
def generate_descriptive_statement(year, name, gender, count):
year, count = str(year), str(count)
gender = '女性' if gender is 'F' else '男性'
return '在{}年，叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count)
data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],
row['name'],
row['gender'],
row['count']),
axis = 1)
- 输出多列数据
有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组。
比如下面我们利用apply()来提取name列中的首字母和剩余部分字母：
data.apply(lambda row: (row['name'][0], row['name'][1:]), axis=1)
可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值：
a, b = zip(*data.apply(lambda row: (row['name'][0], row['name'][1:]), axis=1))
print(a[:10])
print(b[:10])applymap()
applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法，类似map()方法传入函数、字典等，传入对应的输出结果。
不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。
譬如下面的简单示例，我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理，对其他类型则原样返回：
def lower_all_string(x):
if isinstance(x, str):
return x.lower()
else:
return x
data.applymap(lower_all_string)
