更多包含豐富源數(shù)據(jù)源代碼的 Pandas 高階操作熟掂，數(shù)據(jù)可視化缎浇，以及商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例，盡在公眾號(hào) “ 數(shù)據(jù)分析與商業(yè)實(shí)踐 ”
通過(guò)本文赴肚，你將知曉如何利用 Pandas 選出指定類型的所有列用于后續(xù)的探索性數(shù)據(jù)分析素跺，這個(gè)方法在處理大表格時(shí)非常有用（如列非常多的金融類數(shù)據(jù)），如果能夠較好的掌握精髓誉券，將能大大提升數(shù)據(jù)評(píng)估與清洗的能力指厌，為后續(xù)建模提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。
這個(gè)技巧并沒(méi)有什么原理性的東西横朋，所以這里直接呈現(xiàn)代碼仑乌。
數(shù)據(jù)讀入
統(tǒng)計(jì)列的各個(gè)類型的數(shù)量
選出類型為 object 的所有列
在機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)建模中，數(shù)據(jù)類型為 float 或者 int 的才好放入模型琴锭，像下圖這樣含有不少雜音的可不是我們想要的晰甚。當(dāng)然，include=["int", "float"] 便表示選出這兩個(gè)類型的所有列决帖，你可以自行舉一反三厕九。
對(duì) object 列們進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析
通過(guò)打印出來(lái)的信息，我們可以很快知道每一個(gè) object 列大概需要怎么清洗地回，但許多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不會(huì)馬上著手操作扁远，而是都先記錄下來(lái)，最后再一起操作刻像，畢竟可能有可以復(fù)用的代碼或可以批量進(jìn)行的快捷操作??
這是筆者在進(jìn)行金融數(shù)據(jù)分析清洗時(shí)的記錄（根據(jù)上面的步驟后發(fā)現(xiàn)的需要對(duì) object 類型列進(jìn)行的操作）
- terms：字符串 month 去掉畅买，可能需要適當(dāng)?shù)姆窒?/li>
- int_rate(interesting rate)：去掉百分號(hào)
- emp_length：工作年限混入了 <，+ 等無(wú)關(guān)字符串细睡，如 10+谷羞，<1 years 等，需要 先 replace 然后再 map 或者 apply 替換一下
- title： 該列分類太多溜徙，快兩萬(wàn)湃缎，占到了數(shù)據(jù)集的 2/3，查找一些業(yè)務(wù)看看是否屬于需要?jiǎng)h去的無(wú)關(guān)變量
- addr_state：地址變量雖然只有 50 個(gè)分類蠢壹，但似乎也無(wú)太大作用嗓违，探究刪去
- earliest_cr_time：該列有 526 各類，可能需要根據(jù)業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行離散化分箱
- home_ownership：房屋所有情況图贸，全款支付了的給個(gè)1蹂季，其余的都給 0
- 未完待續(xù).....
先列出來(lái)再統(tǒng)一操作的好處是當(dāng)發(fā)現(xiàn)處理錯(cuò)誤或者需要更改方法時(shí)冕广，還能快速找到自己當(dāng)時(shí)的思路。
更多包含豐富源數(shù)據(jù)源代碼的 Pandas 高階操作乏盐，數(shù)據(jù)可視化佳窑，以及商業(yè)數(shù)據(jù)分析的原理+實(shí)戰(zhàn)案例，盡在公眾號(hào) “ 數(shù)據(jù)分析與商業(yè)實(shí)踐 ”
Pandas 的技巧看似瑣碎父能，但積累到一定程度后，便可以發(fā)現(xiàn)許多技巧都存在共通之處净神。小事情重復(fù)做也會(huì)成為大麻煩何吝，所以高手都懂得分類處理。
貫通了 3 個(gè)核心鹃唯，我們才能省時(shí)省事爱榕，成為別人眼中的高手：
- 大量重復(fù)的工作懂得批處理。
- 反復(fù)要做的固定操作固化成 " 模板 “坡慌，” 套路 "黔酥。
- 碰到異常情況，知道準(zhǔn)確高效的解決洪橘。
[圖片上傳失敗...(image-305b72-1596202496513)]
后續(xù)會(huì)陸續(xù)更新 Python 場(chǎng)景實(shí)踐的原理與代碼實(shí)戰(zhàn)
