原标题：Pandas技巧，某骨灰级Pythoner经验总结，呕心沥血！

Python已迅速发展为数据科学家必备的编程语言。

python作为一种编程语言提供了更加优秀、宽阔的生体系统与深度的科学计算库。

在科学计算库中，Pandas对数据科学最为有效。Pandas、Scikit-learn几乎供给了数据科学家所有工具。本文旨在分享Python中数据处理的方法。别的，还会分享一些让你工作可以变得更便捷的技巧。

在学习前，提醒一下，如果你有过阅读Python数据挖掘(data exploration)的代码。有利于大家更好的理解文章内容。为了更好地理解，我使用了一个数据集来执行这些数据操作和处理。

数据集：我使用了贷款预测(Loan Prediction)问题的数据集。请先下载数据集，然后就可以开始了。

第一步

导入模块、加载数据集、搭建Python环境：

布尔索引

假如说，想由另一列的条件来筛选某一列的值，我们要怎么做？比如，我们想获取一份完整的没有毕业并获得贷款的女性名单。能够利用布尔索引实现。

Python代码：

Apply函数

Apply是一个我们经常会使用到的函数，作用是创建新变量、处理数据。当我们在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列的时候，Apply函数会返回相应的值。不管这个函数是系统自带的，还是用户定义的。

例如，它可以作用于找到任一列、行的缺失值。

利用这个，得到了我们想要的结果。

注：因为结果中包含很多行，所以第二个输出中使用了head()函数。

填补缺失值

‘fillna()’只要一次就能够解决：以整列的平均数、众数、中位数来替换缺失值。基于其各自的众数填补出“性别”、“婚姻”、“自由职业”列的缺失值。

第一步：导入函数来判断众数

成效前往众数和其出现频次。请注意，众数可所以一个数组，由于高频的值可能有多个。我们通常默认使用第一个：

结果返回众数与它出现的频率。众数也可以是一个数组，因为高频的值存在有多个的可能性。那么我们通常默认使用第一个：

now，我们可以填补缺失值并用Apply函数里提到的方法来检验，填补缺失值并再次检查缺失值，是否已经确认。

透视表

Pandas能够用来创建MS Excel风格的透视表。比如说，在本例中一个关键列是“贷款数额”有缺失值，能够根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来进行替换。 那么“贷款数额”的各组均值怎么确定呢？

多索引

如果你看到了“填补缺失值”的输出结果，它有一个特殊的特征。每一个索引都是由3个值组合构成的。这个就是多索引。可以帮我们快速执交运算。

从“填补缺失值”的例子中开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。

这可以使用到如今为止学习到的各类技巧来处理，只在缺失贷款值的行中来迭代并再次检验确认。

关键：

1. 多索引必须在loc里讲明的定义分组的索引元组。此元组能够在函数中利用到。

2. values[0]这个后缀是必须的，默认情况下元素返回的索引和原数据框的索引不匹配，直接赋值会报错。

交叉表

这个函数作用于获取数据的一个第一“感受”(视图)。在这里，可以验证一些基本设想。比如说，在这个例子中，“信用记录”被认为是最明显影响贷款状况。这可以使用交叉表验证，如下图所示：

这些数据都是取的绝对值，用百分比更直观。可以利用apply 函数实现：

说到了Pandas的不同函数，一些能够让我们在探索Python数据和功能设计上更加舒适的函数。而且，我们定义了一些通用函数，可以循环利用，在不同的数据集上达到差不多的结果。

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