数据仓库与数据挖掘实验练习6-7（实验四2024.5.22）

tips：

列出虚拟环境：conda env list

激活虚拟环境：activate hi

进入jupyter-lab：jupyter lab

练习6

1. 处理字符串空格

• 发现问题: 使用 values 属性查看数据时，如果发现 Name 列没有对齐，很可能是 Name 左右存在空格。
• 确认问题: 使用 inspection['Name'].values 查看 Name 列的值，确认是否存在空格。
• 解决问题:
  • 使用 str 属性访问字符串方法: inspection['Name'] = inspection['Name'].str.strip()
  • lstrip(): 去掉字符串左边空格
  • rstrip(): 去掉字符串右边空格
  • strip(): 去掉字符串两边空格
• 覆盖原数据: 使用 inspection['Name'] = inspection['Name'].str.strip() 将处理后的数据覆盖原数据，并再次使用 values 属性查看，确认空格已被去除。

2. 对所有列的字符串去空格

• columns 属性: 使用 df.columns 查看 DataFrame 的所有列名。
• 迭代处理: columns 属性返回的是一个可迭代的 Index 对象，可以使用循环对每个列进行处理。

  for column in df.columns:
      df[column] = df[column].str.strip()
  

3. 大小写转换

• str.lower(): 将字符串转换为小写。
• str.upper(): 将字符串转换为大写。
• capitalize(): 将字符串首字母大写，其余字母小写。
• title(): 将字符串中每个单词的首字母大写，其余字母小写。

4. 提取每行 Risk 的数字

• unique(): 可以用于检查某一列中有哪些不同的值，方便我们了解数据的结构，例inspections['Risk'].unique()

1. "All":

• All 表示所有风险等级都适用，它是一个特殊的类别，不同于 "High", "Medium", "Low" 等具体等级。
• 在数据分析中，你需要根据具体情况决定如何处理 All。
  • 保留: 如果 All 有其特殊含义，可以将其作为单独的类别进行分析。
  • 替换: 可以根据上下文将 All 替换为更具体的风险等级，例如，如果所有风险等级都适用，可以将其替换为 "High"。
  • 删除: 如果 All 没有提供额外信息，可以将其从数据中删除。

2. "nan":

• nan 代表缺失值，表示该数据点没有记录风险等级信息。
• 处理 nan 的方法有很多：
  • 删除: 最简单的处理方法是删除包含 nan 的行，但可能会损失信息。
  • 填充: 可以用其他值填充 nan，例如：
    • 众数填充: 用最常见的风险等级填充。
    • 均值填充: 如果是数值型风险等级，可以使用均值填充。
    • 模型预测: 可以使用机器学习模型预测缺失的风险等级。
  • 保留: 在某些情况下， nan 本身也包含信息，可以将其作为单独的类别进行分析。

• 正则表达式: 使用 str.extract() 方法，结合正则表达式可以高效地提取数字。

  df['Risk_Num'] = df['Risk'].str.extract(r'(\d+)') 
  

#删除nan数据，保持格式一致
inspections = inspections.dropna(subset=['Risk'])

# 替换数据
inspections = inspections.replace(to_replace='All', value='Risk 4 (Extreme)')

5. 替换数据

• replace(): 用于替换数据，可以替换单个值或多个值。

  # 替换单个值
  df['Risk'] = df['Risk'].replace('Low', '低')
  
  # 替换多个值
  df['Risk'] = df['Risk'].replace({'Low': '低', 'High': '高'})
  

6. 提取 Risk 中的数字（切片操作）

• slice(): 用于提取字符串的一部分，可以通过索引或切片语法实现。
• inspections['Risk'].str.slice(5, 6)
• inspections['Risk'].str[5:6]
  • 提取 "high"、"medium"、"low"、"all":

    df['Risk_Level'] = df['Risk'].str.slice(start=0, stop=-4) 
    

  • 去括号:

    df['Risk_Level'] = df['Risk_Level'].str.strip('()')
    

7. 提取包含特定数据的行

• str.contains(): 用于判断字符串是否包含某个子字符串，返回布尔值。可以结合布尔索引提取包含特定数据的行。

  # 提取包含 "High" 的行
  high_risk = df[df['Risk'].str.contains("High")] 
  

8. 找出以特定字符串开头/结尾的数据

• str.startswith(): 判断字符串是否以某个子字符串开头，返回布尔值。

• str.endswith(): 判断字符串是否以某个子字符串结尾，返回布尔值。

  # 提取以 "Low" 开头的 Risk 数据
  low_start = df[df['Risk'].str.startswith("Low")]
  
  # 提取以 "(1)" 结尾的 Risk 数据
  risk_1 = df[df['Risk'].str.endswith("(1)")]
  

9. str.len()

• 用于获取字符串的长度。

  # 获取 Risk 列字符串长度
  df['Risk_Length'] = df['Risk'].str.len()
  

10. 字符串处理（按 "-"、" " 等方式划分）

• str.split(): 用于根据指定分隔符分割字符串，返回一个列表。

  • split(): 默认按空格分割。
  • split(pat=" "): 按空格分割。
  • split(pat=" ", n=1): 按空格分割，最多分割一次。

  # 按空格分割 Risk 列
  df['Risk_Parts'] = df['Risk'].str.split()
  
  # 按 "-" 分割，最多分割一次
  df['Risk_First_Part'] = df['Risk'].str.split("-", n=1)
  
  # 提取First name
  # 从每行的分割后的list中按照list的index提取
  customers['Name'].str.split(' ', n=1).str.get(0)
  
  
  # 通过get(index)获取list中指定index处的值
  # 获取last name
  customers['Name'].str.split(' ', n=1).str.get(1)
  
  # 将 split 后的多个部分分别作为列
  # 返回DataFrame
  customers['Name'].str.split(pat=' ', n=1, expand=True)
  
  # 如果没有控制 split 后得到的 list 的长度
  # pandas 会自动取最长的len(list)， 且缺失值处显示 None
  customers['Name'].str.split(pat=' ', expand=True)

11.给原来的DataFrame添加新列

# 把Name拆为1 、 2
customers[
['Name1','Name2']
] = customers['Name'].str.split(pat = ' ', n = 1, expand=True)

 练习题

# customers.csv包括一个地址列。
# 每个地址由一条街道、城市、州和邮政编码组成。
# 分离这四个值;
# 将它们分配到DataFrame中新的Street、City、State和Zip列;
# 然后删除地址列。

customers

customers['Address'].values

split_Address = customers['Address'].str.split(', ', expand=True)
split_Address

customers[['Street', 'City', 'State', 'Zip']] = split_Address
customers = customers.drop(labels='Address', axis='columns')
customers

练习7

MultiIndex

MultiIndex(多级索引) 允许使用多个索引级别来组织数据，从而创建出层次化的数据结构。 这使得数据的分析和操作更加灵活和强大。

1. 创建

创建 MultiIndex 的方法有很多：

• from_tuples: 从元组列表创建 MultiIndex

import pandas as pd

tuples = [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
print(data)

• from_arrays: 从数组列表创建 MultiIndex

arrays = [[1, 1, 2, 2], ['a', 'b', 'a', 'b']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
print(data)

• from_product: 从多个迭代器创建 MultiIndex

iterables = [[1, 2], ['a', 'b']]
index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
print(data)

2. 访问数据

使用 MultiIndex 可以更方便地访问和操作数据：

• loc: 使用标签进行访问

# 获取 first 为 1，second 为 'a' 的数据
print(data.loc[(1, 'a')])

# 获取 first 为 1 的所有数据
print(data.loc[1])

# 获取 second 为 'a' 的所有数据
print(data.loc[:, 'a'])

• iloc: 使用位置进行访问

# 获取第一行数据
print(data.iloc[0])

# 获取前两行数据
print(data.iloc[:2])

• xs: 访问特定级别的值

# 获取 first 为 1 的所有数据
print(data.xs(1, level='first'))

# 获取 second 为 'a' 的所有数据
print(data.xs('a', level='second'))

3. 数据操作

MultiIndex 允许对数据进行更灵活的操作：

• 排序: 可以根据不同级别的索引进行排序

# 根据 first 级别升序排序
print(data.sort_index(level='first'))

# 根据 second 级别降序排序
print(data.sort_index(level='second', ascending=False))

• 分组: 可以根据不同级别的索引进行分组

# 根据 first 级别进行分组
grouped = data.groupby(level='first')

# 计算每个组的平均值
print(grouped.mean())

• 切片: 可以根据不同级别的索引进行切片

# 获取 first 级别为 1 的所有数据
sliced = data.loc[1]

# 获取 second 级别为 'a' 的所有数据
sliced = data.loc[:, 'a']

排序

查询

可以理解为数据降维

import pandas as pd

address = ('8890 Flair Square', 'Toddside', 'IL', '37206')
address

address = [
    ("8809 Flair Square", "Toddside", "IL", "37206"),
    ("9901 Austin Street", "Toddside", "IL", "37206"),
    ("905 Hogan Quarter", "Franklin", "IL", "37206"),
]

pd.MultiIndex.from_tuples(tuples=address)

# 给每个level取个名字
row_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    tuples=address, names=['Street', 'City', 'State', 'Zip'])
row_index

# 使用MultiIndex创建DataFrame
# 对 DataFrame 的行使用 MultiIndex
data = [
    ['A', 'B+'],
    ['C+', 'C'],
    ['D-', 'A']
]
columns = ['Schools' ,'Cost of Living']
area_grades = pd.DataFrame(
    data=data, index=row_index, columns=columns
)

area_grades

area_grades.columns

area_grades.index

# 对 DataFrame 的列使用 MultiIndex
column_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [
        ("Culture", "Restaurants"),
        ("Culture", "Museums"),
        ("Services", "Police"),
        ("Services", "Schools"),
    ]
)
column_index