本章节以及后续章节的源码，当然也可以从我的github下载，在源码中我自己加了一些中文注释。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。
一、处理缺失数据
在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。在统计应用中，NA数据可能是不存在的数据或者虽然存在，但是没有观察到（例如，数据采集中发生了问题）。当进行数据清洗以进行分析时，最好直接对缺失数据进行分析，以判断数据采集的问题或缺失数据可能导致的偏差。
Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA。
处理缺失数据的方法有：
1、滤除缺失数据
2、填充缺失数据
填充用fillna函数，它的参数有:
其中method的插值方法可以用前面介绍过的reindex方法
二、数据转换
1、移除重复数据
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）：
还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False：
这两个方法默认会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判断。假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项：
duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值组合。传入keep='last'则保留最后一个：
2、利用函数或映射进行数据转换
添加一列表示该肉类食物来源的动物类型：
Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象：
传入一个能够完成全部这些工作的函数:
3、替换值
利用fillna方法填充缺失数据可以看做值替换的一种特殊情况。另一种方法replace
4、重命名轴索引
跟Series中的值一样，轴标签也可以通过函数或映射进行转换，从而得到一个新的不同标签的对象。轴还可以被就地修改，而无需新建一个数据结构。
如果想要创建数据集的转换版（而不是修改原始数据），比较实用的方法是rename：
5、离散化和面元划分
为了便于分析，连续数据常常被离散化或拆分为“面元”（bin）。假设有一组人员数据，而你希望将它们划分为不同的年龄组：
将这些数据划分为“18到25”、“26到35”、“35到60”以及“60以上”几个面元。要实现该功能，你需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。结果展示了pandas.cut划分的面元。你可以将其看做一组表示面元名称的字符串。它的底层含有一个表示不同分类名称的类型数组，以及一个codes属性中的年龄数据的标签：
向cut传入的是面元的数量而不是确切的面元边界，则它会根据数据的最小值和最大值计算等长面元:
qcut是一个非常类似于cut的函数，它可以根据样本分位数对数据进行面元划分。根据数据的分布情况，cut可能无法使各个面元中含有相同数量的数据点。而qcut由于使用的是样本分位数，因此可以得到大小基本相等的面元：
与cut类似，你也可以传递自定义的分位数（0到1之间的数值，包含端点）：
6、检测和过滤异常值
函数sign（x），这是一个符号函数，用于把函数的符号析离出来，在数学和计算机运算中，其功能是取某个数的符号（正或负）：
当x>0，sign(x)=1;
当x=0，sign(x)=0;
当x<0， sign(x)=-1；
根据这些条件，就可以对值进行设置。下面的代码可以将值限制在区间－3到3以内：
根据数据的值是正还是负，np.sign(data)可以生成1和-1：
7、排列和随机采样
利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series或DataFrame的列的排列工作（permuting，随机重排序）。传入的值要小于等于轴的长度，会返回一个新顺序的整数数组。
如果不想用替换的方式选取随机子集，可以在Series和DataFrame上使用sample方法：
8、计算指标/哑变量
另一种常用于统计建模或机器学习的转换方式是：将分类变量（categorical variable）转换为“哑变量”或“指标矩阵”。
如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能
DataFrame中的某行同属于多个分类：
一个对统计应用有用的秘诀是：结合get_dummies和诸如cut之类的离散化函数：
三、字符串操作
1、字符串对象方法
Python内置的字符串方法：
2、正则表达式
正则表达式提供了一种灵活的在文本中搜索或匹配（通常比前者复杂）字符串模式的方式。正则表达式，常称作regex，re模块的函数可以分为三个大类：模式匹配、替换以及拆分。当然，它们之间是相辅相成的。一个regex描述了需要在文本中定位的一个模式，它可以用于许多目的。
假设我想要拆分一个字符串，分隔符为数量不定的一组空白符（制表符、空格、换行符等）。描述一个或多个空白符的regex是\s+：
调用re.split('\s+',text)时，正则表达式会先被编译，然后再在text上调用其split方法。你可以用re.compile自己编译regex以得到一个可重用的regex对象：
匹配regex的所有模式，则可以使用findall方法：
match和search跟findall功能类似。findall返回的是字符串中所有的匹配项，而search则只返回第一个匹配项。match更加严格，它只匹配字符串的首部：
不仅想要找出电子邮件地址，还想将各个地址分成3个部分：用户名、域名以及域后缀。要实现此功能，只需将待分段的模式的各部分用圆括号包起来即可：
3、pandas的矢量化字符串函数
通过data.map，所有字符串和正则表达式方法都能被应用于（传入lambda表达式或其他函数）各个值，但是如果存在NA（null）就会报错。为了解决这个问题，Series有一些能够跳过NA值的面向数组方法，进行字符串操作。通过Series的str属性即可访问这些方法。
有两个办法可以实现矢量化的元素获取操作：要么使用str.get，要么在str属性上使用索引：
快速学习：
