加载数据
首先,我们需要加载到所需要的数据,这里我们所需要的数据是同过sample函数采样过来的。
import pandas as pd #这里说明一下,clean_beer.csv数据有两千多行数据 #所以从其中采样一部分,来进行演示,当然可以简单实用data.head()也可以做练习 data = pd.read_csv("clean_beer.csv") data_sam = data.sample(frac=0.1,weights=data["ounces"].values) data_sam1 = data_sam data_sam
我们采用data[‘ounces"]列为权重对数据进行采样,并将结果赋值给data_sam1,其中data_sam和data_sam1是后续我们需要用到的两个数据(因为需要将两个数据合并,并去除重复)
此时,data_sam和data_sam1的数据是一样的。
data_sam数据
data_sam
data_sam1数据
data_sam1
sample抽样函数
简要介绍一下sample函数
df.sample()就是抽样函数,参数如下:
df.sample(n=None,frac=None,replace=Flase,weights=None,random_state=None,axis=None)
参数说明:
**n:**就是样本量,如果不写,就是抽一条数据
**frac:**抽样比,就是样本量占全样本的比例,如frac=0.3 ,注意n和frac不能共存
replace:是否放回,默认是不放回,如果有放回(replace=True)可以选择比df长度更多的元素回来
weights:样本权重,自动归一化,可以以某一列为权重
random_state:随机状态。就是为了保证程序每次运行得到的结果都一样
axis:抽样维度,0是行,1是列,默认为0
指定需要更新的值
接下来,我们对data_sam1的值进行更新,主要是将data_sam1的ounces属性列值加上后缀".0 oz",具体代码如下:
data_sam1["ounces"] = data_sam1["ounces"].astype("str") + ".0 oz" data_sam1
对data_sam1的值进行显示,其中我们可以看到,ounces的值已经全部加上了我们所指定的后缀:
现在,我们已经得到的新的值,接下来的目标就是如何将我们已经得到的新值,更新到data_sam中
append直接添加
从标题可以看到,我们使用的是append方法进行直接添加。
data_sam = data_sam.append(data_sam1,ignore_index=True) data_sam
我们将data_sam1使用append方法添加到data_sam最后一行的后面。下面展示其结果,并详细介绍append的用法。
可以看到,行数已经有原来的241改为现在的482rows,显然我们此时已经成功使用append添加数据成功。不过我们想要的不止是简简单单的添加数据在最后一行,而是想要把我们增加后缀的那一列更新到原来的数据中,所以最后一步就是去重。
append函数用法
append()函数的语法为:
DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=None)
参数说明:
- other: DataFrame,Series或Dict式对象,其行将添加到调用方DataFrame中。
- ignore_index: 如果为True,则将忽略源DataFrame对象中的索引。
- verify_integrity:如果为True,则在创建具有重复项的索引时引发ValueError 。
- sort: 如果源DataFrame列未对齐,则对列进行排序。 不建议使用此功能。 因此,我们必须传递sort=True来排序和静音警告消息。 如果传递了sort=False ,则不会对列进行排序,并且会忽略警告。
根据某一列key值进行去重(key唯一)
接下来,就是最后一个步骤,也就是根据ounces列对数据进行去重。
通过duplicated()函数可以看到数据还是有很多重复的。
data_sam.duplicated(["id"],keep="first")
DataFrame.drop_duplicated(self,subset = None,keep ="first") subset : 列标签或标签序列,可选仅考虑某些列来标识重复项,默认情况下使用所有列 keep : {"first","last",False},默认为"first" first:将重复项标记True为第一次出现的除外。 last:将重复项标记True为最后一次除外。 False:将所有重复项标记为True。
既然知道数据中是有重复项的,通过对数据的观察可以看到,数据的id是唯一的,所以我们以id这一列为契机,来进行我们的去重操作。具体代码如下:
data_sam = data_sam.drop_duplicates(subset = "id") data_sam
最后来看一看,我们最后的结果是不是已经成功去重,或者说是不是我们想要的最终结果呢???
根据上面的图片结果,可以看到我们已经执行成功,得到的确实是我们起初想要的一个数据结果。有兴趣的也可以去试一下merge和update联合的操作进行更新数据,看看是不是也能成功。
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