数据整理与重塑及自动化数据清洗
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发布时间: 2025-09-01 00:53:27 阅读量: 14 订阅数: 18 AIGC 
Python数据清洗实战指南
### 数据整理与重塑及自动化数据清洗
在数据处理过程中，数据的整理与重塑以及自动化数据清洗是非常重要的环节。下面将详细介绍相关的操作方法和技巧。
#### 1. 数据整理与重塑
在处理数据时，我们常常需要将数据从宽格式转换为长格式，或者从长格式转换回宽格式。以下是具体的操作方法。
##### 1.1 使用 `stack` 和 `melt` 进行数据重塑
`stack` 和 `melt` 都可以将数据从宽格式转换为长格式，但 `melt` 提供了更多的灵活性。`stack` 会将所有列名移动到索引中，而 `melt` 可以基于除索引之外的 ID 变量旋转列名和值。
操作步骤如下：
1. **导入 pandas 并加载数据**：
```python
import pandas as pd
nls97 = pd.read_csv("data/nls97g.csv", low_memory=False)
nls97.set_index('personid', inplace=True)
```
2. **查看部分工作周数和大学入学数据**：
```python
weeksworkedcols = ['weeksworked17', 'weeksworked18', 'weeksworked19', 'weeksworked20', 'weeksworked21']
colenrcols = ['colenroct17', 'colenroct18', 'colenroct19', 'colenroct20', 'colenroct21']
nls97.loc[nls97.originalid.isin([2, 3]), ['originalid'] + weeksworkedcols + colenrcols].T
```
3. **使用 `melt` 进行数据重塑**：
```python
weeksworkedmelted = nls97.reset_index().loc[:, ['originalid'] + weeksworkedcols].melt(id_vars=['originalid'],
value_vars=weeksworkedcols,
var_name='year',
value_name='weeksworked')
weeksworkedmelted.loc[weeksworkedmelted.originalid.isin([2, 3])].sort_values(['originalid', 'year'])
```
##### 1.2 使用 `wide_to_long` 一次性转换多组列
当需要融化多组列时，可以使用 `wide_to_long` 函数一次性完成任务。该函数比 `melt` 具有更多的功能，但使用起来稍微复杂一些。
操作步骤如下：
1. **导入 pandas 并加载数据**：
```python
import pandas as pd
nls97 = pd.read_csv("data/nls97g.csv", low_memory=False)
nls97.set_index('personid', inplace=True)
```
2. **查看部分工作周数和大学入学数据**：
```python
weeksworkedcols = ['weeksworked17', 'weeksworked18', 'weeksworked19', 'weeksworked20', 'weeksworked21']
colenrcols = ['colenroct17', 'colenroct18', 'colenroct19', 'colenroct20', 'colenroct21']
nls97.loc[nls97.originalid.isin([2, 3]), ['originalid'] + weeksworkedcols + colenrcols].T
```
3. **运行 `wide_to_long` 函数**：
```python
workschool = pd.wide_to_long(nls97[['originalid'] + weeksworkedcols + colenrcols],
stubnames=['weeksworked', 'colenroct'],
i=['originalid'], j='year').reset_index()
workschool['year'] = workschool.year + 2000
workschool = workschool.sort_values(['originalid', 'year'])
workschool.set_index(['originalid'], inplace=True)
workschool.loc[[2, 3]]
```
##### 1.3 使用 `unstack` 和 `pivot` 将数据从长格式转换回宽格式
有时，我们需要将数据从整齐的结构转换为不整齐的结构，`unstack` 和 `pivot` 可以帮助我们将数据从长格式转换为宽格式。
操作步骤如下：
1. **导入 pandas 并加载数据**：
```python
import pandas as pd
nls97 = pd.read_csv("data/nls97g.csv", low_memory=False)
nls97.set_index(['originalid'], inplace=True)
```
2. **再次堆叠数据**：
```python
weeksworkedcols = ['weeksworked17', 'weeksworked18', 'weeksworked19', 'weeksworked20', 'weeksworked21']
weeksworkedstacked = nls97[weeksworkedcols].stack()
weeksworkedstacked.loc[[2, 3]]
```
3. **再次融化数据**：
```python
weeksworkedmelted = nls97.reset_index().loc[:, ['originalid'] + weeksworkedcols].melt(id_vars=['originalid'],
value_vars=weeksworkedcols,
var_name='year',
value_name='weeksworked')
weeksworkedmelted.loc[weeksworkedmelted.originalid.isin([2, 3])].sort_values(['originalid', 'year'])
```
4. **使用 `unstack` 将堆叠数据从长格式转换为宽格式**：
```python
weeksworked = weeksworkedstacked.unstack()
weeksworked.loc[[2, 3]].T
```
5. **使用 `pivot` 将融化数据从长格式转换为宽格式**：
```python
weeksworked = weeksworkedmelted.pivot(index='originalid',
columns='year', values=['weekswo
```
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| 使用场景 | 推荐的 I/O 调度器 |
| --- | --- |
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| 传统机械驱动器 | BFQ 或 MQ - deadline，两者都适合较慢的驱动器，Kyber/none
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```sh
[me@linuxbox ~]$ mkdir ~/.vim/snippets
[me@linuxbox ~]$ exit
```
2. **复制文本并创建代码片段文件**：
- 在可视模式下高亮并复制文本。
- 打开新缓冲区创建代码片段文件：
```
:e ~/.vim/snippets/gpl.
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-
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```php
$i += 10; // $i is 110
$i = $i / 2; // $i is 55
$j = $i; // both $j and $i are 55
$i = $j % 11; // $i is 0
```
最后一行使用了取模运算符 `%`，它的作用是将左操作数除以右操作数并返回余数。这里 `$i` 为 55，55 除以 11 正好 5 次，没有余数，所以结果为 0。
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```html
{% for item in items %}
<button formaction="{{ item['code'] }}">
{{ item['icon'] }}<br>
{{ item['code'] }}
</button>
{% end %}
</form>
</body>
</html>
```
现在，应用的大部分功能已就绪，可以开始运行并测试其部分功能。操作步骤如下：
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```bash
plot 5*x + 3
```
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1. 切换到 png 模式：
```bash
set terminal png
```
2. 指定图像文件的输出位置，否则屏幕将显示未处理的原始 png 数据：
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### 1.1 影响的标志位
|标志位|含义|
| ---- | ---- |
|O|溢出标志（OF）|
|D|方向标志（DF）|
|I|中断标志（IF）|
|T|陷阱标志（TF）|
|S|符号标志（SF）|
|Z|零标志（ZF）|
|A|辅助进位标志（AF）|
|P|奇偶标志（PF）|
|C|进位标志（CF）|
其中，ROL和ROR指令会影响OF和CF标志位，具体如下：
- ROL：每次移位操作时，最左边的位会复制到CF。
- ROR：每次移位操作时，最右边的位会复制到CF。
- OF：只有按1位移位的形式会修改OF，按CL移
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