R&Python Data Science 系列：数据处理（2）

承接继续介绍剩余的函数。

1 衍生字段函数

    主要有两个函数，mutate()和transmute(）,两个函数在Python和R上使用方法相同，这两个函数本身有点区别：mutate()函数保留原来所有列，然后新增一列；transmute(）只保留新增的一列：

python实现

from dfply import *  
import numpy as np  
import pandas as pd  
##新增列x+y、x*y*z,mutate（）函数  
diamonds >> mutate(x_plus_y = X.x + X.y, xyz = X.x*X.y*X.z) >> head(5)  

  
##新增列x+y、x*y*z,transmute（）函数  
diamonds >> transmute(x_plus_y = X.x + X.y, xyz = X.x*X.y*X.z) >> head(5)

R语言实现

library(dplyr)  
library(ggplot2)  
library(tidyr)  
##新增列x+y、x*y*z,mutate（）函数  
diamonds %>% mutate(x_plus_y = x + y, xyz = x*y*z) %>% head(5)  

  
##新增列x+y、x*y*z,transmute（）函数  
diamonds %>% transmute(x_plus_y = x + y, xyz = x*y*z) %>% head(5)

2 条件函数

    这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多，在构建评分卡woe赋值的时候特别好用。

2.1 if_else函数

    非A即B函数：

Python实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,其他为A-  
diamonds >> mutate(price_class = if_else(X.price > 2000, 'A', 'A-')) >> distinct(X.price_class)

    而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为A-, 1500以下为A--  
(diamonds >>  
mutate(price_class = if_else(X.price > 2000, 'A', if_else(X.price > 1500,'A-', 'A--'))) >>  
distinct(X.price_class) >>  
select(X.price_class))

R语言实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,其他为A-  
diamonds %>%  
  mutate(price_class = if_else(price > 2000, 'A', 'A-')) %>%  
  distinct(price_class)  

  
##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为A-, 1500以下为A--  
diamonds %>%  
    mutate(price_class = if_else(price > 2000, 'A', if_else(price > 1500,'A-', 'A--'))) %>%  
    distinct(price_class)

    注意：python在jupyter中使用管道函数换行书写代码的时候需要用()把代码括起来。

2.2 case_when函数

   用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。

python实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D  
(diamonds >>  
mutate(price_class = case_when([X.price > 2000, 'A'],  
                              [X.price > 1500 , 'B'],  
                              [X.price > 1000, 'C'],  
                              [True, 'D'])) >>  
distinct(X.price_class) >>  
select(X.price_class))

R语言实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D  
diamonds %>% mutate(price_class = case_when(price > 2000 ~ 'A',  
                                            price > 1500 ~ 'B',  
                                            price > 1000 ~ 'C',  
                                            TRUE ~ 'D')) %>%  
  distinct(price_class)

注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。

2.3 between函数

    区间判断条件函数，为闭区间[a,b]

python实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D  
(diamonds >>  
mutate(price_class = case_when([X.price > 2000, 'A'],  
                              [between(X.price,1500,2000) , 'B'],  
                              [between(X.price,1000,1500), 'C'],  
                              [True, 'D'])) >>  
 select(X.price_class) >>  
 distinct(X.price_class))

R语言实现

##如果钻石价格大于2000，则钻石等级为A,1500-2000为B, 1000-1500以下为C,1000以下为D  
diamonds %>% mutate(price_class = case_when(price > 2000 ~ 'A',  
                                            between(price,1500,2000) ~ 'B',  
                                            between(price,1000,1500) ~ 'C',  
                                            TRUE ~ 'D')) %>%  
  distinct(price_class)

3 bind函数

    两个函数：bind_rows()行拼接；bind_cols()列拼接：

Python实现

###bind_rows()函数  
diamonds2 = diamonds >> head(2)  
diamonds3 = diamonds >> tail(3)  
diamonds2 >> bind_rows(diamonds3)

##bind_cols()函数  
diamonds4 = diamonds >> select(1, X.carat, 'cut', -1)  
diamonds5 = diamonds >> select('x', 'y')  
diamonds4 >> bind_cols(diamonds5) >> head(5)

R语言实现

##bind_rows()函数  
diamonds2 = diamonds %>% head(2)  
diamonds3 = diamonds %>% tail(3)  
diamonds2 %>% bind_rows(diamonds3)  

  
##bind_cols()函数  
diamonds4 = diamonds %>% select(1, carat, cut, dim(diamonds)[2])  
diamonds5 = diamonds %>% select(x, y)  
diamonds4 %>% bind_cols(diamonds5) %>% head(5)

4 连接函数

    这里主要介绍inner_join()、left_join()和rigth_join()三个函数

Python实现

a = pd.DataFrame({    
        'x1':['A','B','C'],    
        'x2':[1,2,3]    
    })    
b = pd.DataFrame({    
    'x1':['A','B','D'],    
    'x3':[True,False,True]    
})

##inner_join函数  
a >> inner_join(b, by='x1')

##left_join函数  
a >> left_join(b, by='x1')

##right_join函数  
a >> right_join(b, by='x1')

R语言实现

a = data.frame(x1 = c('A', 'B', 'C'), B = c(1, 2, 3))  

  
b = data.frame(x1 = c('A', 'B', 'D'), D = c(TRUE, FALSE, TRUE))  

  
##inner_join函数  
a %>% inner_join(b, by = 'x1')  ##或者inner_join(a, b, by = 'x1')  
##left_join函数  
a %>% left_join(b, by = 'x1')  ##或者left_join(a, b, by = 'x1')  
##right_join函数  
a %>% right_join(b, by = 'x1')  ##或者rigth_join(a, b, by = 'x1')

注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。