接着上一期的pandas模块介绍与应用，今天我们来聊聊如何借助于pandas模块进行数据的预处理，内容包括数据集变量与观测的筛选、变量的重命名、数据类型的变换、排序、重复观测的删除、和数据集的抽样。
一、数据筛选
以iris数据集为例，想从数据集中取出某列（序列对象）或某几列该如何操作？
在pandas取出一列有两种方法，一种是比较普遍适用的名称索引法，另一种则是点取法。看看下面的例子就可以理解了：
如果使用点取法取出数据集中的某列，需要注意的是列的名称必须是一个整体，例如stu age或stu.age等格式的变量名就不能使用点取法。
对应到R语言中，也有两种取列的方法，分别是索引法和$取法：
需要注意的是，如果你使用名称索引法，列名称一定要写在逗号,后面，因为逗号前面的内容表示要取的行，逗号后面的内容表示要取的列。
如果你需要取出的不仅仅是一列数据，而是多列，那不管是Python还是R语言只能使用名称索引或位置索引了。接下来再来看看如何按照某些条件取出想要的观测行：
一个变量的观测筛选
两个变量的观测筛选
需要注意的是：多个变量的筛选，可以是或(|)关系、可以是且(&)关系还可以是非(~)关系，一定要用圆括号把条件括起来。
两个变量的观测筛选并筛选部分变量
在Python中通过索引的方式获取数据的部分子集，虽然有loc和iloc可以实现取子集，但我更推荐loc函数的应用，因为个人觉得iloc应用的场景比较少，它是基于行或列的位置进行数据筛选的。例如
在R语言中，获取数据集的子集就更容易了，这里强烈推荐使用subset函数。按照上面Python的例子用R语言实现一遍：
一个变量的观测筛选
两个变量的观测筛选
两个变量的观测筛选并筛选部分变量
二、变量的删除
有时，在一张表里你可能需要删除与建模或分析无关紧要的变量，如用户id、姓名、邮编号码等。在Python中，你可以借助于drop函数非常轻松的删除指定的变量。
需要注意的是，该函数默认的axis=0，表示删除行观测，如果需要删除列，就要将asix设置为1。记住，此时虽然删除了两个变量，但iris数据集本身是没有变化的，如果你需要改变iris数据集，需要设置inplace为True。
在R语言中，我们仍然使用subset函数进行变量的筛选，通过select参数，将需要删除的变量前面加上负号(-)即可，如下：
三、变量重命名
如iris数据集，由于第一个变量的名称为“Sepal.Length”，中间有句点号，故Python不可以使用点取法获得该数据集的第一个变量，而只能通过索引获取。如果把该变量的名称改为“Sepal_Length”，就可以使用点取法了，该如何更换变量名呢？rename函数可以帮助我们解决问题：
是不是很方便，在R语言中可以使用plyr包中的rename函数实现相同的功能，具体看如下的例子：
四、数据类型转化
使用Python进行建模的话，需要所有的输入变量均为数值型变量，然而手中的实际数据集并非全是数值型变量，该如何把字符型数值变量转化为数值变量呢？
字符型数值转数值
上面创建的表，显示age变量和outcome变量为字符型变量，就需要将其转化为整数型和浮点型，具体可以通过astype函数实现：
通过字典的方式，对不同的变量设置不同的数据类型。
R语言中，可以使用as.numeric()和as.integer()函数完成字符型数值变量的数值型变换：
需要注意的是，对于字符串变量，读入到R中，会强制转化为因子型变量，故将age变量和outcome变量转化为数值型变量时，需要先转化为字符串再转数值，否则会出现意想不到的结果！！
五、数据集的排序
如果你需要对你的数据集进行排序，Python中pandas模块也提供了非常好用的sort_values函数。我们举例说明：
再来看看R语言中是如何实现数据集的排序的，你只需要下载并加载plyr包，然后调用arrange函数实现上面一致的结果：
arrange函数默认按指定变量进行升序排序，如果你需要降序处理，则需要把变量放在desc()内。
六、数据去重
在数据清洗中，往往都要检查一下数据集的观测行是否有重复，如果存在重复的话必须将其删除，来看看Python的pandas模块是如何检查数据集是否重复，并完成数据集的去重：
由上面的例子可知，duplicated函数可以用来检查数据集是否重复，如果重复，则会在重复的行显示True。然后，通过drop_duplicates函数对数据集的重复观测进行删除。这两个函数均有subset参数，默认对数据集的所有变量进行重复性检测和删除，如果你需要指定某些变量的重复性检查和删除就可以往subset参数传递变量，例如：
在R语言中，仍然通过duplicated函数对数据集的观测行进行重复性检查，然后再通过索引的方式，将重复的观测进行删除。
七、抽样
最后，我们再来讲讲如何使用pandas模块进行数据集的抽样，毕竟抽样在建模或机器学习中还是非常常用的，通过抽样构建训练集和测试集，训练集用来模型的生成，测试集用来模型的检验。pandas模块有一个sample函数可以帮助我们完成抽样的任务：
先来看一下sample函数的几个重要参数
sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None)n：指定抽样的个数frac：指定抽样的比例replace：指定是否有放回的抽样，默认为无放回抽样weights：指定每个样本被抽中的概率，默认每个样本抽中的概率相等random_state：指定抽样的随机种子，默认无固定的随机种子，即每次抽样的结果都不一样
抽样实例
训练集可以直接从sample函数中抽取出来，测试集则通过索引的方式，将训练集中的行号排除出去。
在R语言中，抽样还是使用sample函数，而且参数都跟pandas模块中的sample函数类似。
sample(x = , size = ,replace = FALSE, prob = NULL)
x为被抽样的对象
size为抽取的样本量
replaece指定是否有放回的抽样，默认无放回抽样
prob指定样本抽中概率，默认每个样本被抽中的概率一样
抽样实例
今天我们的内容就介绍到这边，欢迎大家拍砖。下期我们来聊聊pandas模块的数据框DataFrame第三部分。主要涉及缺失值处理、数据集的合并和连接、分组汇总、哑变量生成、连续数值的区间化等操作。
待续……
本文已获作者授权。
从零开始学Python系列：
原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：从零开始学Python–pandas(数据框部分02)
原创文章，作者：ppvke，如若转载，请注明出处：http://www.ppvke.com/archives/9651
