工作中常用的pandas 数据处理技术总结【高级技巧】

工作中我们常用pandas作为数据处理的工具，读取Excel/csv/mysql等数据源后处理成dataframe，本文介绍一些常用的高级操作技巧、组合使用技巧，尤其是文本相关的处理。

结合文本清洗函数，并根据长度筛选

def cleanquestion(x: str) -> str:
    if isinstance(x, str):
        str_text = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", x)
        return str_text
    else:
        return None
def map_label(data, map_dict):
    return map_dict.get(data) if data in map_dict.keys() else None
new_df= df.pipe(
    lambda x: x.assign(**{
    'text':x['text'].apply(lambda j: cleanquestion(j))
    })
).drop_duplicates(['text']).pipe(
    lambda x: x.loc[x['text'].apply(lambda j: len(j) >2)]
).pipe(
    lambda x: x.assign(
        标签=x['标签'].astype(str).apply(lambda j: map_label(j, data_dict)),
    )
).dropna(subset=['标签', 'text'])

多文件遍历读取

alldata_df = pd.concat([pd.read_csv(i) for i in glob(pathname="data/*.csv")])
# 或
alldata_df = pd.concat([pd.read_csv(i) for i in Path(r"文件路径").rglob('*.csv')])

分组后新增列

通过 groupby().agg().reset_index(drop=False)
在agg中，通过 新列名 = （ 执行列，操作方法函数）方式新增一列。

df.pipe(
    lambda x: x.groupby(['label1', 'label2']).agg(
    num= ('text', 'count'),  # 新生成一列 num，通过 count函数统计
    new_text = ('text', lambda t: '|'.join(t)) # 新生成一列 new_text 
    ).sort_values(by=['num'], ascending=False).reset_index(drop=False)
).pipe(
    lambda x: x.loc[x['label1'] != x['label2']] # 筛选两个label不一样的数据
).pipe(
    lambda x:x.loc[x['num'] > 30] # 筛选个数>30
).pipe(
    lambda x: x.loc[~pd.isna(x['label1'])] # 非空值筛选
)
df.pipe(
    lambda x: x.explode(['某列的列表'])
)

分组统计：不同概率下的各个分类的准确率

new_df = df.pipe(
    lambda x: x.assign(**{
    'scores':pd.cut(x['probability'], 
                       bins=pd. IntervalIndex.from_breaks(np.arange(11)/10))
    })
).pipe(
    lambda x: x.groupby(['scores']).agg(
        total = ('text', 'count'),
        number=('text', lambda j: len(set(j)))
    ).reset_index(drop=False)
).pipe(
    lambda x: x.assign(**{
    'score':np.around(x['number'] / x['total'] * 100 , 3)
    })
)

合并两个dataframe

new_df= df1.pipe(
    lambda x: x.merge(
    right=df2,
    how='left',
    left_on=['列名'],
    right_on=['列名']
    )
).sort_values(by=['列'], ascending=False)

各种过滤筛选文本技巧

df.pipe(
    lambda x: x.query("label in @data_list") 
).pipe( # 或者
    lambda x: x.loc[x['label '].isin(data_list)]
).pipe(
    lambda x: x.query('label1 == "标签名"')
).pipe(
    lambda x: x.loc[x['label1'] != '标签名']
).pipe(
    lambda x: x.loc[~x['label1'].isin(df2['列名'])]
).pipe(
    lambda x: x.loc[x['label1'].apply(lambda j: j != ['NULL'])]
).pipe(
    lambda x: x.loc[~pd.isna(x['question'])]  # 清洗question列空值
).pipe(
    lambda x: x.assign(**{
    'id':np.random.choice(a=3, size=x.shape[0]) # 随机分组
    })
)

f转dict

df_dict= df.dropna(subset='label1').set_index("label2").to_dict()["label1"]

处理时间

from datetime import datetime, timedelta
rawdata = df.pipe(
                lambda x: x.assign(**{
                    'datetime': pd.to_datetime(x['datetime'])
                })
            ).pipe(
                lambda x: x.loc[x['datetime'] > datetime.now() - timedelta(days=10)]
            ).pipe(
                lambda x: x.assign(**{
                    'datetime': x['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
                })
            ).pipe( # 根据人名和时间统计
                lambda x: x.groupby(['人名', 'datetime']).agg(
                    count=('text', 'count')
                ).reset_index(drop=False)
            )

pandas结合jieba和re

def load_jieba_words():
    maintain_words = [line.strip('\n').strip()
        for line in open('./data/maintain_words.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    for word in maintain_words:
        jieba.add_word(word)
def jieba_cut_words(data_df):
        # 所有的分词汇总列表
        cut_sentences = [jieba.lcut(sentence) for sentence in data_df['相似问'].tolist()]
        all_words = [word for word in cut_sentences if len(word) > 1 and word not in self.stopwords]
        return all_words
def get_stopwords(path_stopwords):
    # 获取停用词表，对分词结果停用
    stopwords = [line.strip('\n').strip() for line in open(path_stopwords, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords
def clean_by_stopwords(data_df):
    data_df['相似问'] = data_df['相似问'].apply(
            lambda x: ''.join([word for word in jieba.lcut(x) if word not in self.stopwords]))
    return data_df
def clean_by_regex(data_df):
    # regex 结合 pandas 清洗文本
    # 非中文 [^\u4e00-\u9fa5]+ 或  ！“#¥%&、‘，-。/：；《=》？@【、】……——·「」～+
    data_df['相似问'] = data_df['相似问'].astype('str').apply(
         lambda x: re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+', '', x))
    return data_df