1.去重
1.1 groupby
groupby用于对pandas数据进行分组，使用示例如下：
card_group=card_df.groupby(['id','how'])['amount'].sum()
首先我们根据id和how两列对数据进行分组，并对分组结果中的amount列进行求和运算，返回最后的结果。
1.2 pivot_table
pivot_table是pandas提供的透视表函数，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。使用示例如下：
card_df.pivot_table('amount',index=['id'],columns=['how'],aggfunc=sum)
这里，我们指定行索引为id列，列索引为how列，并返回amount列按照aggfunc参数指定的聚合方法的聚合结果值，这样描述起来可能有些拗口，举个简单的例子，比如原使数据是下面这个样子：
id how amount 01 食堂 200 01 淋浴 10 01 食堂 20 02 食堂 300 02 淋浴 50 02 淋浴 30 02 食堂 150
则按照上面的方式生成的透视表如下所示：
食堂 淋浴 01 220 10 02 450 80
2 图书数据处理
这里，小编将介绍官方给出的图书馆数据的处理过程，首先回顾一下图书馆数据样例：
图书馆的开放时间为早上7点到晚上22点，门禁编号数据在2014/02/23之前只有“编号”信息，之后引入了“进门、出门”信息，还有些异常信息为null，请参赛者自行处理。 字段描述和示例如下： 学生id，门禁编号，具体时间 3684,"5","2013/09/01 08:42:50" 7434,"5","2013/09/01 08:50:08" 8000,"进门2","2014/03/31 18:20:31" 5332,"小门","2014/04/03 20:11:06" 7397,"出门4","2014/09/04 16:50:51"
根据官方给出的数据，我们想要得到每位同学去过图书馆的天数统计信息，结果如下：
id times 0 13 1 1 10 3 19 10 20 13 21 3 22 9 23 7 28 32 29 38
下面开始介绍小编的数据处理过程，首先是从读入数据，很简单，使用read_csv的方法读入数据并指定其columns列表：
library_df=pd.read_csv('library_train.txt',header=None) library_df.columns=['id','gate','time_stamp'] print (library_df.head(10))
读入的数据示例如下：
id gate time_stamp 0 3684 5 2013/09/01 08:42:50 1 14314 6 2013/09/01 08:42:59 2 5108 9 2013/09/01 08:43:32 3 5826 7 2013/09/01 08:44:06 4 7730 5 2013/09/01 08:44:25 5 6668 7 2013/09/01 08:47:24 6 11636 8 2013/09/01 08:48:24 7 4036 6 2013/09/01 08:49:53 8 4050 5 2013/09/01 08:50:01 9 7434 5 2013/09/01 08:50:08
我们可以注意到，time_stamp列记录的是每次进或出图书馆的具体时间，精确到了秒，那么如果想要得到在该段时间内每位同学去图书馆的天数统计，下面的两条数据其实只能算作一天：
id gate time_stamp 14878 0 7 2013/10/15 14:55:48 14925 0 7 2013/10/15 18:04:36
这时候很自然的想到对数据进行去重，但是上面两条数据的time_stamp是不一样的呀，无法进行去重，但我们注意到二者在精确到天时数据是一样的，因此我们只需要截取其中的年月日信息，二者就会变成两条重复数据。我们使用pandas的str提供的方法，对字符串进行截取，代码如下：
library_df['time_stamp']=library_df['time_stamp'].str[:10]
在pandas中操作字符串是必须使用.str，其它用法举例如下：
data.str.split(';') data.str.replace('a','b')
关于pandas中字符串的操作不是本文的重点，此处不再赘述。
经过对字符串的截取操作，我们得到了如下的数据：
id gate time_stamp 14878 0 7 2013/10/15 14925 0 7 2013/10/15
接下来我们就可以进行数据去重了，使用pandas中的drop_duplicates()方法，示例如下：
library_df.drop_duplicates(['id','time_stamp'],keep='last',inplace=True)
可以看到我们指定了三个参数，第一个参数是根据哪几列进行去重的列表，这里我们指定了id和time_stamp两列，如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待。第二个参数是keep参数，pandas默认在去重时是去掉所有重复数据，使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据，keep='last'表明保留重复数据中的最后一条，当然你也可以使用keep='first'来保留第一条数据。最后一个参数时inplace参数，我们直接替换library_df的数据，而无需赋值给另一个新的DataFrame。
我们来看看此时id为0的同学的所有记录，代码如下：
print (library_df[library_df['id']==0])
输出结果如下：
id gate time_stamp 14925 0 7 2013/10/15 15790 0 7 2013/10/17 17394 0 6 2013/10/21 17838 0 8 2013/10/22 20000 0 6 2013/10/27 23869 0 4 2013/11/04 24550 0 5 2013/11/05 33365 0 7 2013/11/20 44954 0 5 2013/12/10 49583 0 7 2013/12/17 70052 0 5 2014/01/03 79702 0 6 2014/01/09 161664 0 进门1 2014/03/25
可以看到，结果中已经不存在id和time_stamp均相同的数据了。
接下来的工作就简单了，按照上一节提到的groupby方法，按照id列进行分组聚合就可以了，代码如下：
library_count_df=library_df.groupby(['id'])['time_stamp'].count()
这里，我们按照id列进行分组，并对返回结果中的time_stamp列进行计数处理，最终结果如下：
id 0 13 1 1 10 3 19 10 20 13 21 3 22 9 23 7 28 32 29 38
最后，使用to_csv方法写入到文件中即可。
library_count_df.to_csv('library.csv',encoding='gbk')
3 合并
首先，小编带你回顾一下drop_duplicates()方法的使用，我们定义一个DataFrame如下：
df=pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[5,10,12]}) print (df)
输出如下：
id value 0 1 5 1 1 10 2 2 12
可以看到，有两个id为1的数据行，如果我们只想保留最后一条id为1的数据，那么使用drop_duplicates()方法如下：
df.drop_duplicates(['id'],keep='last',inplace=True) print (df)
得到如下的结果：
id value 1 1 10 2 2 12
2 使用pandas合并数据
根据官方给出的数据，我们分别提取了消费数据、图书馆进出数据、图书借阅数据的特征，并分别写入了不同的csv文件。那么我们如何将这一系列数据文件合并成一个文件呢？pandas提供了多种对数据进行合并的方法，不过本文主要介绍的是merge()方法的应用。
由于官方数据比较复杂，我们将使用两个简单的DataFrame来介绍merge函数的应用：
df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'], 'data':range(7)}) df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'], 'data2':range(3)})
输出两个表：
data key 0 0 b 1 1 b 2 2 a 3 3 c 4 4 a 5 5 a 6 6 b data2 key 0 0 a 1 1 b 2 2 d
首先我们来看看直接使用merge()方法的效果：
data key data2 0 0 b 1 1 1 b 1 2 6 b 1 3 2 a 0 4 4 a 0 5 5 a 0
可以看到，我们在合并数据表时并没有指定根据哪一列合并，那么pandas会自动搜索两个DataFrame中的相同列，如果有，则按该列进行合并，如果没有，则会报下面的错：
pandas.tools.merge.MergeError: No common columns to perform merge on
好了，了解了merge的基本使用，我们接下来主要来探究两个问题：
2.1 关于连接属性
在上面的合并过程中，我们并没有指定合并的列，它会自动搜索两个DataFrame中相同的列进行合并，所以上述代码与下面的代码效果是一样的：
(pd.merge(df1,df2,on='key'))
如果两个数据表中没有相同的列呢？假定我们的两个数据表是下面的样子：
df3=pd.DataFrame({'key1':['b','b','a','c','a','a','b'], 'data':range(7)}) df4=pd.DataFrame({'key2':['a','b','d'], 'data2':range(3)})
此时，我们需要显式地指定根据哪一列进行合并，代码如下：
print (pd.merge(df3,df4,left_on='key1',right_on='key2'))
输出如下：
data key1 data2 key2 0 0 b 1 b 1 1 b 1 b 2 6 b 1 b 3 2 a 0 a 4 4 a 0 a 5 5 a 0 a
可以看到，我们指定按照df3的key1列和df4的key2列进行合并，结果中两列的值都是相同的。
2.2 关于连接方式
细心的读者可能已经发现了，在我们合并df1和df2的时候，我们没有指定按照何种方式连接，结果中没有key值为‘c’或者‘d’的数据，这是因为pandas的merge()方法默认使用的是内连接（inner），结果中的键是交集，即只有key值为‘a'和’b'的列，因此上述合并df1和df2的代码和下面的代码等同：
pd.merge(df1,df2,how='inner')
另一个需要注意的地方是，pandas对相同的键做笛卡尔积运算。例如df1中key值为’a'的有3行，df2种key值为‘a’的有1行，那么合并结果中key值为‘a’的有3*1=3行。
如果不想做内连接，pandas提供了像数据库一样的外连接方式，有全外连接、左外连接和右外连接三种方式，接下来，小编带你探究这三种方式的区别：
全外连接
使用如下的代码进行全外连接
print (pd.merge(df1,df2,how='outer'))
输出如下：
data key data2 0 0.0 b 1.0 1 1.0 b 1.0 2 6.0 b 1.0 3 2.0 a 0.0 4 4.0 a 0.0 5 5.0 a 0.0 6 3.0 c NaN 7 NaN d 2.0
可以看到，全外连接取的是两个DataFrame的键的并集，如果一个键只在其中一个DataFrame中出现，则结果中会用NaN来补足数据。例如，只有df1中有key值为‘c’的数据，则合并结果中data2列使用NaN来补足数据。
左外连接
使用如下的代码进行左外连接
print (pd.merge(df1,df2,how='left'))
输出如下：
data key data2 0 0.0 b 1.0 1 1.0 b 1.0 2 6.0 b 1.0 3 2.0 a 0.0 4 4.0 a 0.0 5 5.0 a 0.0 6 3.0 c NaN
可以看到，左外连接求取的是左边DataFrame即df1的键值，即['a','b','c']，那么如果某些键不存在于右边的DataFrame中，对应的数据以NaN补足。
右外连接
使用如下的代码进行右外连接
print (pd.merge(df1,df2,how='right'))
输出如下：
data key data2 0 0.0 b 1.0 1 1.0 b 1.0 2 6.0 b 1.0 3 2.0 a 0.0 4 4.0 a 0.0 5 5.0 a 0.0 6 NaN d 2.0
可以看到，右外连接求取的是右边DataFrame即df2的键值，即['a','b','d']，那么如果某些键不存在于左边的DataFrame中，对应的数据以NaN补足。
3 总结
本篇，小编带你初步探索了pandas中合并数据表方法merge()的应用，并重点介绍了两个主要的参数，连接键值on和连接方式how。至此，有关数据特征提取以及数据合并的工作已经全部结束，下一节，小编将要开始带领大家一起使用sklearn机器学习包对数据进行分类预测，敬请期待！
本文，小编主要介绍了对官方给出的图书馆数据的处理过程，图书馆借阅数据的处理过程类似，同样得到每位同学的借书数量。这里主要运用了groupby()对数据进行分组，以及运用drop_duplicates()去除重复数据。现在，所有的数据都已经初步处理完毕，接下来需要对数据进行归总。那么，下一篇，小编将带你探索利用pandas合并数据的奥秘，敬请期待！