映射

1) replace()函数：替换元素

DataFrame替换操作

• 单值替换
  • 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value=‘e‘
  • 按列指定单值替换： to_replace={列标签：替换值} value=‘value‘

• 多值替换
  • 列表替换: to_replace=[] value=[]
  • 字典替换（推荐） to_replace={to_replace:value,to_replace:value}

map()函数：新建一列 ， map函数并不是df的方法，而是series的方法

• map()可以映射新一列数据
• map()中可以使用lambd表达式

• map()中可以使用方法，可以是自定义的方法

  eg:map({to_replace:value})

• 注意 map()中不能使用sum之类的函数，for循环

使用聚合操作对数据异常值检测和过滤

使用df.std()函数可以求得DataFrame对象每一列的标准差

随机抽样

当DataFrame规模足够大时，直接使用np.random.permutation(x)函数，就配合take()函数实现随机抽样

高级数据聚合

使用groupby分组后，也可以使用transform和apply提供自定义函数实现更多的运算

• df.groupby(‘item‘)[‘price‘].sum() <==> df.groupby(‘item‘)[‘price‘].apply(sum)
• transform和apply都会进行运算，在transform或者apply中传入函数即可
• transform和apply也可以传入一个lambda表达式