python按列对数据进行归一化 python 对列

需要解决的问题：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,5,6],[7,np.nan,9]],columns=['A','B','C'])
print(df)

怎样将0、2行 B 、C列数值替换A、B 两列的数值 （即数据左移一列）？

一、方法介绍

所使用的方法：将需要错位的数据块筛出构造新表，采用2表 更新的方式

(一)、错位块的处理方式(将错位的地方换回来)

1、整列赋值的方式【强烈建议】

df1 = df.copy()
df1

temp = df1.loc[[0,2],]  # df.loc[],是根据行列的名字来选择
temp

 

处理过程: 

# 将C列内容赋值给B列，C列用np.nan填充
for i,j in enumerate(temp.columns):
    if i>0:  # 从第2列起，开始错位
        temp.iloc[:,i] = temp.iloc[:,i+1]  # 将后一列内容赋值给前一列
        temp.iloc[:,i+1] = np.nan  # # 将最后一列用np.nan填充
    if i==len(temp.columns)-2:  # 当遍历到最后一列时，结束循环
        break
        
temp

2、取全部数据，删除多余空列，添加一列nan，重命名，更新原表【建议】

df1_2 = df.copy()
df1_2

temp1_2 = df1_2[df1_2['B'].isna()]
temp1_2

处理过程:

temp1_2 = temp1_2.drop(columns=['B'])  # 删除错位开始的“B”列
temp1_2

temp1_2['add'] = np.nan  # 最后添加一列，用np.nan来填充
temp1_2

temp1_2 = pd.DataFrame(temp1_2.values, index=temp1_2.index, columns=df1_2.columns)  # 重新构造DataFrame
temp1_2

 

3、取b、c列，添加一列nan，重命名，更新原表

df3 = df.copy()
df3

 

temp3 = df1.iloc[[0,2],]  # df.iloc[],是根据行列的位置顺序来选择【有时行索引为2，但位置顺序为1，注意与df.loc[]的区别】
temp3

 

处理过程: 

temp3 = temp3.loc[:,'B':]  # 错位开始的“B”列及之后的列
temp3

temp3['add'] = np.nan  # 最后添加一列，用np.nan来填充
temp3

 

temp3 = pd.DataFrame(temp3.values, index=temp3.index, columns=df3.columns)  # 重新构造DataFrame
temp3

 

temp3 = temp3.drop(columns = ['A'])  # 删除temp3中未错位的列
temp3

 

(二)、更新原数据的方式

1、运用等号赋值：“=”【建议】

df1 = df.copy()
df1

 

temp

df1[df1['B'].isna()]=temp  # 等号左边只能用df1[df1['B'].isna()]的形式
df1

# ps: 等号左边以df.loc()、df.iloc()、df.iloc[0:1] 都形式会报错，如：df1.loc[[0,2],] = temp 会报错

 

 注意：等号赋值时，需要进行整行的赋值操作。若等号右边只是行的一部分切片列，那么没出现的列，左边的会显示为缺失值：np.nan

例如：

df1 = df.copy()
df1

df1[df1['B'].isna()]

temp.loc[:,'B':'C']  # 等号右边只是行的一部分切片列：B、C列

df1[df1['B'].isna()]  = temp.loc[:,'B':'C']
df1  # 可以看到原来A列的 1、7，全部改成了缺失值：nan，因为等号右边对应行索引的的位置，没有A列内容

 

总结：使用等号：“=” 赋值时，必须整行整行的赋值。 

2、运用：df.update() 来更新数据

df2 = df.copy()
df2

temp2 = temp.copy()
temp2

 

type(temp2.loc[0,'C'])

# 1、正确的操作
# 1）先把temp2的字段 全转换成字符型
temp2 = temp2.astype('str')
# 2）运用update
df2.update(temp2)  # update会直接在原数据的基础上更新数据
# 3）最后按需求将字符的nan 替换成np.nan
df2 = df2.replace('nan',np.nan)


print(df2,'\n------')
print(df2.loc[0,'C'], type(temp.loc[0,'C']))

 

# 2、错误的操作：不先改变缺失值nan的类型，直接运用update。此时缺失值nan不能覆盖原来的数据
print(temp2.loc[0,'C'], type(temp2.loc[0,'C']), '\n----')
df2.update(temp2)
df2

 

 总结：

• 1、与等号：“=”对比df.update()不要求整行，只对对应位置进行数据的更新（行索引，列索引相同的位置）
• 2、注意，使用df.update()时，缺失值nan不能覆盖原来的数据。可以先转换为字符型，更新后再转回需要的格式

3、运用：df.combine_first() 来更新数据

df3 = df.copy()
df3

temp3 = temp.copy()
temp3

# 1、正确的操作
# 1）先把temp3的字段 全转换成字符型
print(temp3.loc[0,'C'], type(temp3.loc[0,'C']),'\n------')
temp3 = temp3.astype('str')
print(temp3.loc[0,'C'], type(temp3.loc[0,'C']),'\n------')

# 2）运用combine_first
temp3.combine_first(df3)  # 【temp3和地方相同位置存在元素时，会优先保留temp3的数据】combine_first不会直接在原数据的基础上更新数据

# 3）最后按需求将字符的nan 替换成np.nan
df3 = df3.replace('nan',np.nan)


print(df2,'\n------')
print(df2.loc[0,'C'], type(temp.loc[0,'C']))

# 2、错误的操作：不先改变缺失值nan的类型，直接运用combine_first。此时会覆盖原来的缺失值nan
print(temp3.loc[0,'C'], type(temp3.loc[0,'C']), '\n----')
temp3.combine_first(df3)

 

(二)、错位处理案例

path = r'C:\Users\...\Desktop\read_test\订单信息.csv'
order = pd.read_csv(path ,delimiter=',',encoding = 'UTF-8',skip_blank_lines=True,header=0)  # 跳过空行，第一行为标题行，编码为utf-8

order.tail()  # 后面几行（699995：699997行）<订单类型>列有错位

# 单独查看错位的行
order[order['订单类型'].isna()]

# 将需要错位的行单独筛选出来处理

temp = order[order['订单类型'].isna()]

for i,j in enumerate(temp.columns):
    if i>0:
        temp.iloc[:,i] = temp.iloc[:,i+1]
        temp.iloc[:,i+1] = np.nan
    if i==len(temp.columns)-2:
        break
temp

# 对原数据利用等号的方式重新赋值
order[order['订单类型'].isna()] = temp
order.tail()

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 此时，利用pandas以将错位的行调整完毕