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Pandas数据处理实例展示：全球上市公司数据整理

来源：懂视网责编：小采时间：2020-11-27 14:13:53

Pandas数据处理实例展示：全球上市公司数据整理

Pandas数据处理实例展示：全球上市公司数据整理:手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据，但原始数据并不规范，需要处理后才能进一步使用。本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理。照例先说下我的运行环境，如下：windows 7， 64位python 3.5pandas 0.19.2版本在拿到

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导读Pandas数据处理实例展示：全球上市公司数据整理:手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据，但原始数据并不规范，需要处理后才能进一步使用。本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理。照例先说下我的运行环境，如下：windows 7， 64位python 3.5pandas 0.19.2版本在拿到

手头现在有一份福布斯2016年全球上市企业2000强排行榜的数据，但原始数据并不规范，需要处理后才能进一步使用。

本文通过实例操作来介绍用pandas进行数据整理。

照例先说下我的运行环境，如下：

windows 7， 64位

python 3.5

pandas 0.19.2版本

在拿到原始数据后，我们先来看看数据的情况，并思考下我们需要什么样的数据结果。

下面是原始数据：

在本文中，我们需要以下的初步结果，以供以后继续使用。

可以看到，原始数据中，跟企业相关的数据中（“Sales”，“Profits”，“Assets”，“Market_value”），目前都是不是可以用来计算的数字类型。

原始内容中包含货币符号”$“，“-”，纯字母组成的字符串以及其他一些我们认为异常的信息。更重要的是，这些数据的单位并不一致。分别有以“B”（Billion，十亿）和“M”（Million，百万）表示的。在后续计算之前需要进行单位统一。

1 处理方法 Method-1

首先想到的处理思路就是将数据信息分别按十亿（’B’）和百万(‘M’)进行拆分，分别进行处理，最后在合并到一起。过程如下所示。

加载数据，并添加列的名称

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)

获取单位为十亿（’B’）的数据

# 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

获取单位为百万(‘M’)的数据

# 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

这种方法理解起来比较简单，但操作起来会比较繁琐，尤其是如果有很多列数据需要处理的话，会花费很多时间。

进一步的处理，我这里就不描述了。当然，各位可以试试这个方法。

下面介绍稍微简单一点的方法。

2 处理方法 Method-2

2.1 加载数据

第一步还是加载数据，跟Method-1是一样的。

下面来处理’Sales’列

2.2 替换相关的异常字符

首先是替换相关的异常字符，包括美元的货币符号’$’，纯字母的字符串’undefined’，以及’B’。这里，我们想统一把数据的单位整理成十亿，所以’B’可以直接进行替换。而’M’需要更多的处理步骤。

2.3 处理’M’相关的数据

处理含有百万“M”为单位的数据，即以“M”结尾的数据，思路如下：

（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

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：