Exemple d'affichage du traitement des données Pandas : collecte de données sur les sociétés cotées à l'échelle mondiale

J'ai actuellement une copie des données Forbes des 2000 meilleures sociétés mondiales cotées en 2016 à portée de main, mais les données originales ne sont pas standardisées et doivent être traitées avant une utilisation ultérieure.

Cet article présente l'utilisation des pandas pour l'organisation des données à travers des exemples pratiques.

Comme d'habitude, permettez-moi d'abord de parler de mon environnement d'exploitation, comme suit :

• windows 7, 64 bits

• python 3.5

• pandas version 0.19.2

Après avoir obtenu les données d'origine, examinons d'abord les données et réfléchissons à ce que nous avons besoin de résultats de données.

Voici les données brutes :

Dans cet article, nous avons besoin des résultats préliminaires suivants pour une utilisation future.

Vous pouvez voir que dans les données d'origine, les données liées à l'entreprise ("Ventes", "Profits", "Actifs", "Market_value") ne sont actuellement pas un type numérique qui peut être utilisé pour les calculs.

Le contenu original contient des symboles monétaires "$", "-", des chaînes composées de lettres pures et d'autres informations que nous considérons comme anormales. De plus, les unités de ces données ne sont pas cohérentes. Ils sont représentés par « B » (Milliard, un milliard) et « M » (Million, un million). L'unification des unités est requise avant les calculs ultérieurs.

1 Méthode de traitement Méthode-1

La première idée de traitement qui me vient à l'esprit est de diviser les informations de données en milliards (« B ») et en millions (« M »), respectivement. et finalement fusionnés. Le processus est le suivant.

• Chargez les données et ajoutez le nom de la colonne

import pandas as pd

df_2016 = pd.read_csv('data_2016.csv', encoding='gbk',header=None)# 更新列名df_2016.columns = ['Year', 'Rank', 'Company_cn','Company_en',                   'Country_en', 'Sales', 'Profits', 'Assets', 'Market_value']

print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head(3)

• Obtenez l'unité en milliards (' B' ) données

# 数据单位为 B的数据（Billion，十亿）df_2016_b = df_2016[df_2016['Sales'].str.endswith('B')]
print(df_2016_b.shape)
df_2016_b

• Obtenir des données en millions ('M')

# 数据单位为 M的数据（Million，百万）df_2016_m = df_2016[df_2016['Sales'].str.endswith('M')]
print(df_2016_m.shape)
df_2016_m

Ceci La méthode est relativement simple à comprendre, mais elle sera lourde à utiliser, surtout s'il y a de nombreuses colonnes de données à traiter, cela prendra beaucoup de temps.

Je ne décrirai pas ici le traitement ultérieur. Bien sûr, vous pouvez essayer cette méthode.

Ce qui suit est une méthode légèrement plus simple.

2 Méthode de traitement Méthode-2

2.1 Chargement des données

La première étape consiste à charger les données, ce qui est la même que la méthode-1.

Ce qui suit consiste à traiter la colonne « Ventes »

2.2 Remplacer les caractères anormaux associés

La première consiste à remplacer les caractères anormaux pertinents, y compris le symbole monétaire du dollar américain « $ », la chaîne alphabétique « non défini » et « B ». Ici, nous voulons organiser uniformément les unités de données en milliards, afin que « B » puisse être remplacé directement. Et « M » nécessite davantage d'étapes de traitement.

2.3 Traitement des données liées aux 'M'

Traitement des données contenant des millions de "M", c'est-à-dire des données se terminant par "M", l'idée est la suivante :

(1) Définissez le masque de condition de recherche

(2) Remplacez la chaîne "M" par une valeur vide

（3）用pd.to_numeric()转换为数字

（4）除以1000，转换为十亿美元，与其他行的数据一致

上面两个步骤相关的代码如下：

# 替换美元符号df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('$','')# # 查看异常值，均为字母（“undefined”）# df_2016[df_2016['Sales'].str.isalpha()]# 替换异常值“undefined”为空白# df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('undefined','')df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('^[A-Za-z]+$','')# 替换符号十亿美元“B”为空白，数字本身代表的就是十亿美元为单位df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('B','')# 处理含有百万“M”为单位的数据，即以“M”结尾的数据# 思路：# （1）设定查找条件mask；# （2）替换字符串“M”为空值# （3）用pd.to_numeric()转换为数字# （4）除以1000，转换为十亿美元，与其他行的数据一致mask = df_2016['Sales'].str.endswith('M')
df_2016.loc[mask, 'Sales'] = pd.to_numeric(df_2016.loc[mask, 'Sales'].str.replace('M', ''))/1000df_2016['Sales'] = pd.to_numeric(df_2016['Sales'])
print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head(3)

用同样类似的方法处理其他列

可以看到，这个方法比第一种方法还是要方便很多。当然，这个方法针对DataFrame的每列数据都要进行相关的操作，如果列数多了，也还是比较繁琐的。

有没有更方便一点的方法呢。 答案是有的。

插播一条硬广：技术文章转发太多。文章来自微信公众号“Python数据之道”（ID：PyDataRoad）。

 

3 处理方法 Method-3

在Method-2的基础上，将处理方法写成更通用的数据处理函数，根据数据的结构，拓展更多的适用性，则可以比较方便的处理相关数据。

3.1 加载数据

第一步还是加载数据，跟Method-1是一样的。

3.2 编写数据处理的自定义函数

参考Method-2的处理过程，编写数据处理的自定义函数’pro_col’，并在Method-2的基础上拓展其他替换功能，使之适用于这四列数据（“Sales”，“Profits”，“Assets”，“Market_value”）。

函数编写的代码如下：

def pro_col(df, col):   # 替换相关字符串，如有更多的替换情形，可以自行添加df[col] = df[col].str.replace('$','')
    df[col] = df[col].str.replace('^[A-Za-z]+$','')
    df[col] = df[col].str.replace('B','')# 注意这里是'-$'，即以'-'结尾，而不是'-'，因为有负数df[col] = df[col].str.replace('-$','')
    df[col] = df[col].str.replace(',','')# 处理含有百万“M”为单位的数据，即以“M”结尾的数据# 思路：# （1）设定查找条件mask；# （2）替换字符串“M”为空值# （3）用pd.to_numeric()转换为数字# （4）除以1000，转换为十亿美元，与其他行的数据一致mask = df[col].str.endswith('M')
    df.loc[mask, col] = pd.to_numeric(df.loc[mask, col].str.replace('M',''))/1000# 将字符型的数字转换为数字类型df[col] = pd.to_numeric(df[col])return df

3.3 将自定义函数进行应用

针对DataFrame的每列，应用该自定义函数，进行数据处理，得到需要的结果。

pro_col(df_2016, 'Sales')
pro_col(df_2016, 'Profits')
pro_col(df_2016, 'Assets')
pro_col(df_2016, 'Market_value')

print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head()

当然，如果DataFrame的列数特别多，可以用for循环，这样代码更简洁。代码如下：

cols = ['Sales', 'Profits', 'Assets', 'Market_value']for col in cols:
    pro_col(df_2016, col)

print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head()

最终处理后，获得的数据结果如下：

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!