利用Python进行数据分析(14) pandas基础: 数据转换
1. 移除重复数据
DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行：
duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列，如果不想这样，传入列的集合作为参数可以指定按列判断，例如：
duplicated()和drop_duplicates()方法默认保留第一个出现的值，传入take_last=True保留最后一个值：
2.利用映射进行数据转换
3.DataFrame的povit方法
虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。DataFrame的pivot方法提供了这个转换，例如：
使用函数也能达到同样的效果：
4.替换值
replace()方法用于替换：
一次替换多个值：
对不同的值进行不同的替换：
5.DataFrame重命名轴索引
重命名列：
重命名索引：
6.将数据分成不同的组
7.检测和过滤异常值
假设你有一组数据：
找出绝对值大于2的值：
找出绝对值大于2的行：
将异常值设置为0: