pandas 广播机制去除错误数据

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在本例中，我们将充分利用 pandas 的底层 NumPy 提供的广播机制来对问题数据进行处理。理解和熟练掌握广播机制，对玩们处理数据阵列问题有重要的意义，它将我们带到一个全新的数据思维体系，帮助我们高效进行数据挖掘。

数据与需求

我们先把数据构造出来：

from io import StringIO
import pandas as pd

data = '''
姓名      出生年月   2010-01   2010-02   2010-03
A       2010-02       1.0       1.0       1.0
B       2010-09       NaN       NaN       1.0
C       2010-01       1.0       2.0       3.0
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+')
df
# ...

发上数据，每一行代表一个人在不同的时间所花费的金额，但是在数据中姓名 A 和 C 的数据是有问题的，因为他们在他们还没出生的时候就有消费额，现在想把这部分的错数据去掉，填充为缺失值。

即：出生日期列的时间大于对应列上时间时，数据保留，否则去除，填充为缺失值。

思路

数据需求的描述，我们本能的想法可能是按行进行迭代计算，或者将数据转对堆叠（用 stack() 方法）来解决。

但此问题是一个典型的一个日期对一个日期数组的操作，比如出生年月 (2010-02、2010-09、2010-01) 这个数组与列名中的日期 2010-01 的操作（数组与标量），它们之间进行比较操作（>），比较得到一个布尔序列，为 True 点位的数据则代表相应表的日期大于出生日间，就是符合要求的数据，需要保留，否则就要删除。

得到布尔矩阵后，我们用 mask() 方法来替换 Ture 值。

代码

我们先做一个上述思路中的实验：

# 数组（出生年月序列）与标量（第三个列名 2010-01）操作
df.出生年月 > df.columns[2]
'''
0     True
1     True
2    False
Name: 出生年月, dtype: bool
'''

我们发现，可以实现字符串之间的比较操作，如姓名列返回了 False，其他日期字符串也得到了正确的布尔值，这样省去了我们格式转换及类型转换的操作。

我们用 apply() 对所有列进行这个操作，整个 DataFrame 就成为了一个布尔矩阵：

df.apply(lambda x: df.出生年月 > x.name)
'''
      姓名   出生年月  2010-01  2010-02  2010-03
0  False  False     True    False    False
1  False  False     True     True     True
2  False  False    False    False    False
'''

mask() 可以替换 Ture 值，我们将他们替换为 None：

df.mask(df.apply(lambda x: df.出生年月 > x.name), None)
'''
  姓名     出生年月  2010-01  2010-02  2010-03
0  A  2010-02      NaN      1.0      1.0
1  B  2010-09      NaN      NaN      NaN
2  C  2010-01      1.0      2.0      3.0
'''

这样数据就得到了处理，我们也完成了需求。

（完）

pandas 广播机制去除错误数据

数据与需求

思路

代码

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