Pandas条件筛选与分组统计技巧

本文详细介绍了**Pandas条件筛选与分组计数技巧**，重点讲解如何利用Pandas库高效处理数据集中常见的NaN值。通过`isna()`或`isnull()`方法进行条件筛选，精准定位缺失值，并结合`groupby()`和`size()`函数，实现基于特定维度（如SpatialDim和TimeDim）的分组统计，快速计算各组缺失值的数量。文章提供实例代码，演示了从数据加载到结果整理的全过程，帮助读者掌握Pandas在数据清洗和初步分析中的实用技巧，解决数据分析难题，最终提取有价值的聚合信息。掌握这些方法，能有效提升数据处理效率，助力数据分析工作。

本文详细介绍了如何使用Pandas库对数据集进行条件筛选，特别是针对NaN（Not a Number）值进行过滤，并在此基础上执行分组统计，计算特定维度组合下的数据条目数量。通过实例代码，读者将学习如何高效地从原始数据中提取有价值的聚合信息，从而解决数据清洗和初步分析中的常见问题。

在数据分析工作中，我们经常需要根据特定条件从大型数据集中提取子集，并对这些子集进行聚合统计。例如，识别并统计数据中缺失值（NaN）在特定分组下的出现频率。Pandas库提供了强大且灵活的工具来高效地完成这类任务。

数据加载与问题描述

假设我们有一个包含多维度数据的CSV文件，其中一列可能包含缺失的数值信息（表示为NaN）。我们的目标是找出NumericValue列为NaN的所有记录，然后根据SpatialDim和TimeDim这两个维度进行分组，并计算每个分组中满足条件的记录数量。

首先，我们需要加载数据。假设我们的数据存储在名为space.csv的文件中，内容示例如下：

Id,SpatialDimType,SpatialDim,TimeDim,Value,NumericValue,Low,High
32256659,COUNTRY,AND,2022,No data,,,
32256659,COUNTRY,AND,2022,No data,,,
32256659,COUNTRY,AND,2023,No data,,,
32256661,COUNTRY,ATG,2022,No data,,,
32256664,COUNTRY,AUS,2001,No data,,,
32256664,COUNTRY,AUS,2001,No data,,,
32256664,COUNTRY,AUS,2001,No data,,,
32256664,COUNTRY,AUS,2004,No data,,,
32256664,COUNTRY,AUS,2004,No data,,,
32256665,COUNTRY,AUT,2004,No data,,,

请注意，NumericValue列在示例数据中是空的，Pandas在读取时会将其解析为NaN。

核心操作：条件筛选与分组计数

解决此问题的核心步骤包括：

1. 条件筛选（Filtering）：使用布尔索引筛选出NumericValue列为NaN的行。Pandas提供了isna()方法来检测缺失值。
2. 分组（Grouping）：使用groupby()方法根据一个或多个列对数据进行分组。
3. 计数（Counting）：对每个分组内的记录进行计数。size()方法可以返回每个分组的大小（即行数）。
4. 结果整理（Result Formatting）：groupby().size()的结果是一个Series，其索引是分组键。使用reset_index()可以将其转换回DataFrame，并为计数结果指定一个有意义的列名。

以下是实现上述逻辑的Python代码：

import pandas as pd

# 假设数据文件名为 'space.csv'
# df = pd.read_csv('./space.csv', sep=',') # 如果是本地文件，请使用此行

# 为了代码的可运行性，我们直接创建一个DataFrame模拟数据
data = {
    'Id': [32256659, 32256659, 32256659, 32256661, 32256664, 32256664, 32256664, 32256664, 32256664, 32256665],
    'SpatialDimType': ['COUNTRY'] * 10,
    'SpatialDim': ['AND', 'AND', 'AND', 'ATG', 'AUS', 'AUS', 'AUS', 'AUS', 'AUS', 'AUT'],
    'TimeDim': [2022, 2022, 2023, 2022, 2001, 2001, 2001, 2004, 2004, 2004],
    'Value': ['No data'] * 10,
    'NumericValue': [pd.NA] * 10, # 使用pd.NA来表示缺失值，与NaN类似
    'Low': [pd.NA] * 10,
    'High': [pd.NA] * 10
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据（部分）:")
print(df.head())
print("\n")

# 1. 筛选 NumericValue 列为 NaN 的行
# df_filtered = df[df['NumericValue'].isna()] # 使用pd.NA时，isna()和isnull()均可
df_filtered = df[df['NumericValue'].isnull()] # 对于pd.NA，isnull()更通用

print("筛选后数据（NumericValue为NaN）:")
print(df_filtered.head())
print("\n")

# 2. 根据 SpatialDim 和 TimeDim 进行分组，并计算每个分组的行数
# size() 方法返回每个分组的元素数量
df_result = df_filtered.groupby(
    by=['SpatialDim', 'TimeDim']
).size().reset_index(name='count') # reset_index 将分组键转换为列，并命名计数列为 'count'

print("最终统计结果:")
print(df_result)

运行结果

执行上述代码，你将得到如下输出：

原始数据（部分）:
         Id SpatialDimType SpatialDim  TimeDim    Value NumericValue  Low  High
0  32256659        COUNTRY        AND     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
1  32256659        COUNTRY        AND     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
2  32256659        COUNTRY        AND     2023  No data         <NA>  <NA>  <NA>
3  32256661        COUNTRY        ATG     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
4  32256664        COUNTRY        AUS     2001  No data         <NA>  <NA>  <NA>

筛选后数据（NumericValue为NaN）:
         Id SpatialDimType SpatialDim  TimeDim    Value NumericValue  Low  High
0  32256659        COUNTRY        AND     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
1  32256659        COUNTRY        AND     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
2  32256659        COUNTRY        AND     2023  No data         <NA>  <NA>  <NA>
3  32256661        COUNTRY        ATG     2022  No data         <NA>  <NA>  <NA>
4  32256664        COUNTRY        AUS     2001  No data         <NA>  <NA>  <NA>

最终统计结果:
  SpatialDim  TimeDim  count
0        AND     2022      2
1        AND     2023      1
2        ATG     2022      1
3        AUS     2001      3
4        AUS     2004      2
5        AUT     2004      1

这个结果清晰地展示了每个SpatialDim和TimeDim组合下，NumericValue为NaN的记录数量。

注意事项

• 缺失值的表示：Pandas在读取数据时，会将空字符串、#N/A、NULL等多种形式识别为NaN。isna()（或isnull()）方法是检测这些缺失值的标准方式。如果你的数据中的缺失值是特定的字符串（例如"No data"），你需要先用replace()将其替换为NaN，或者直接用字符串进行条件筛选。
• 性能优化：对于非常大的数据集，链式操作（如df[condition].groupby().size()）通常是高效的。Pandas内部对这些操作进行了优化。
• 其他聚合函数：除了size()，groupby()还支持多种聚合函数，如count()（非NaN值的数量）、mean()、sum()、min()、max()等。你也可以使用agg()方法同时应用多个聚合函数。
• 多重索引：groupby()操作默认会创建一个多重索引（MultiIndex）的Series。reset_index()方法是将其扁平化为普通DataFrame的常用技巧。
• 数据类型：确保你的列数据类型正确。例如，如果NumericValue列被错误地识别为对象（字符串）类型，那么isna()可能无法正确识别所有缺失值。

总结

本文详细阐述了如何利用Pandas库的强大功能，通过组合条件筛选（isna()或isnull()）和分组聚合（groupby().size().reset_index()）来处理数据中的缺失值并进行有意义的统计分析。这种方法在数据清洗、探索性数据分析和报告生成中非常实用，能够帮助用户从复杂数据中快速提取关键信息。掌握这些基本操作是进行高效数据处理和分析的基础。

今天关于《Pandas条件筛选与分组统计技巧》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！