剖析 DataFrame 基础运算，深入了解数据填充策略

人工智能

2024-01-22 15:51:08

在数据处理的征程中，作为 Python 数据分析利器的 Pandas 中的 DataFrame 扮演着至关重要的角色。今天，我们踏上征程，深入探索 DataFrame 的基础运算，同时揭开数据填充策略的神秘面纱。

1. 算术运算：数字的舞蹈

DataFrame 的算术运算如同数字世界的舞蹈，它可以将两个或多个 DataFrame 中的数值进行加减乘除。需要注意的是，运算时数据类型必须一致，否则结果可能出乎意料。

2. 比较运算：真假之辨

比较运算则是 DataFrame 中的逻辑探戈。通过比较运算，我们可以判断 DataFrame 中的元素是否相等、大于、小于等。比较的结果以布尔值形式呈现，为我们提供数据的真假之辨。

3. 空值填充：填补数据空白

在数据处理中，空值总是如影随形。为了填补这些空白，Pandas 提供了丰富的空值填充策略。我们可以使用诸如 fillna() 和 interpolate() 等函数，根据指定规则对空值进行填充。

4. 数据对齐：完美契合

数据对齐对于 DataFrame 的运算至关重要。当两个 DataFrame 在索引或列上存在差异时，我们需要使用 join() 或 merge() 函数进行数据对齐，确保运算能够顺利进行。

5. 排序和过滤：精雕细琢

排序和过滤是数据处理中不可或缺的手段。通过 sort_values() 和 query() 函数，我们可以对 DataFrame 进行排序和过滤，提取所需的数据，获得更清晰的 insights。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'Age': [20, 25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'], 'Score': [90, 80, 95]})

# 算术运算
df_sum = df1['Age'] + df2['Score']

# 比较运算
df_equal = df1['Name'] == df2['Name']

# 空值填充
df1['Age'].fillna(df1['Age'].mean(), inplace=True)

# 数据对齐
df_joined = pd.merge(df1, df2, on='Name', how='inner')

# 排序和过滤
df_sorted = df_joined.sort_values('Age', ascending=False)
df_filtered = df_sorted.query('Age > 25')