Motivation

和某个大佬采集的数据是csv格式的，之前没处理过csv格式的数据。拿来写神经网络训练的时候踩了不少坑，这里记录一下，也方便后来人学习。

Pandas处理csv文件

处理csv文件的包应该有不少，这里就做一个pandas的教程了（其他的没用过hhhh）。这里我以我的一个数据为例演示一些常用的处理方法。

文件读取

origin_data = pd.read_csv("origin_data.csv", na_values=" NaN")

csv文件中的空值（NaN）是什么？这里是一个大坑。建议大家在读csv的时候用我下面这个参数，把缺失的值统一设置为"NaN"。这样在后面如果需要手动过滤掉缺失值的时候可以索引到位置。之前试过，如果不设置这个参数，缺失值不是False、0、"NaN"中的任何一个。结果：

dataframe索引某一列

pandas读进来的csv数据会被封装成一个叫dataframe的格式，这种格式可以转为numpy数组。我们先来看如何操作dataframe。

语句：使用data.name来根据标签索引某一列。

origin_data.Height

结果：

删除某一列

del origin_data["Weight change"]

结果：可以看到"Weight change"一列已经被删除

删除缺失值所在的行/列

对于缺失值，一般来说可以采用插值的办法补全或直接丢弃该条数据。这里以删除NaN值所在的行为例做演示。

语句：.dropna()方法，默认删除有NaN值的行。可以设置.dropna(axis=1)删除有NaN值的列。其他用法可以自行查阅。这个用法是最常用的。

origin_data = origin_data.dropna()

结果：可以看到行变少了，没有NaN值了。

修改索引

在对数据做了一些处理之后，数据的索引很有可能就直接乱掉了。比如这里：我们删掉了一些行，所以索引就是不连续的了。这时候如果我们按照索引去遍历数据就会报错。因此一般在数据处理完后都要重置一下索引。

语句：这里重点说一下drop参数。drop参数为True表示直接丢掉索引列不要了，然后重置顺序。drop参数为False表示重置索引，并保留索引列。

origin_data = origin_data.reset_index(drop=True)

结果：

按条件修改值

我们在做数据预处理的时候，需要把一些非数字的值转为数字。比如性别、省市等。这里以性别为例，我希望把M/F转化为0/1，以便神经网络来处理。

语句：.loc[row, flag]获取需要索引的数据，而后通过条件判断来修改值

for i in range(len(origin_data)):origin_data.loc[i, 'Sex'] = 1 if origin_data.loc[i, 'Sex'] == "F" else 0

结果：这里我改了两列的数据，结果如图所示