手頭現在有一份福布斯2016年全球上市企業2000強排行榜的數據，但原始數據并不規范，需要處理后才能進一步使用。
本文通過實例操作來介紹用pandas進行數據整理。
照例先說下我的運行環境，如下：
windows 7， 64位
python 3.5
pandas 0.19.2版本
在拿到原始數據后，我們先來看看數據的情況，并思考下我們需要什么樣的數據結果。
下面是原始數據：
在本文中，我們需要以下的初步結果，以供以后繼續使用。
可以看到，原始數據中，跟企業相關的數據中（“Sales”，“Profits”，“Assets”，“Market_value”），目前都是不是可以用來計算的數字類型。
原始內容中包含貨幣符號”$“，“-”，純字母組成的字符串以及其他一些我們認為異常的信息。更重要的是，這些數據的單位并不一致。分別有以“B”（Billion，十億）和“M”（Million，百萬）表示的。在后續計算之前需要進行單位統一。
首先想到的處理思路就是將數據信息分別按十億（’B’）和百萬(‘M’)進行拆分，分別進行處理，最后在合并到一起。過程如下所示。
加載數據，并添加列的名稱
import pandas as pd
df_2016 = pd.read_csv('data_2016.csv', encoding='gbk',header=None)# 更新列名df_2016.columns = ['Year', 'Rank', 'Company_cn','Company_en', 'Country_en', 'Sales', 'Profits', 'Assets', 'Market_value']
print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head(3)獲取單位為十億（’B’）的數據
# 數據單位為 B的數據（Billion，十億）df_2016_b = df_2016[df_2016['Sales'].str.endswith('B')]
print(df_2016_b.shape)
df_2016_b獲取單位為百萬(‘M’)的數據
# 數據單位為 M的數據（Million，百萬）df_2016_m = df_2016[df_2016['Sales'].str.endswith('M')]
print(df_2016_m.shape)
df_2016_m這種方法理解起來比較簡單，但操作起來會比較繁瑣，尤其是如果有很多列數據需要處理的話，會花費很多時間。
進一步的處理，我這里就不描述了。當然，各位可以試試這個方法。
下面介紹稍微簡單一點的方法。
第一步還是加載數據，跟Method-1是一樣的。
下面來處理’Sales’列
首先是替換相關的異常字符，包括美元的貨幣符號’$’，純字母的字符串’undefined’，以及’B’。 這里，我們想統一把數據的單位整理成十億，所以’B’可以直接進行替換。而’M’需要更多的處理步驟。
處理含有百萬“M”為單位的數據，即以“M”結尾的數據，思路如下：
（1）設定查找條件mask；
（2）替換字符串“M”為空值
（3）用pd.to_numeric()轉換為數字
（4）除以1000，轉換為十億美元，與其他行的數據一致
上面兩個步驟相關的代碼如下：
# 替換美元符號df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('$','')# # 查看異常值，均為字母（“undefined”）# df_2016[df_2016['Sales'].str.isalpha()]# 替換異常值“undefined”為空白# df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('undefined','')df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('^[A-Za-z]+$','')# 替換符號十億美元“B”為空白，數字本身代表的就是十億美元為單位df_2016['Sales'] = df_2016['Sales'].str.replace('B','')# 處理含有百萬“M”為單位的數據，即以“M”結尾的數據# 思路：# （1）設定查找條件mask；# （2）替換字符串“M”為空值# （3）用pd.to_numeric()轉換為數字# （4）除以1000，轉換為十億美元，與其他行的數據一致mask = df_2016['Sales'].str.endswith('M')
df_2016.loc[mask, 'Sales'] = pd.to_numeric(df_2016.loc[mask, 'Sales'].str.replace('M', ''))/1000df_2016['Sales'] = pd.to_numeric(df_2016['Sales'])
print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head(3)用同樣類似的方法處理其他列
可以看到，這個方法比第一種方法還是要方便很多。當然，這個方法針對DataFrame的每列數據都要進行相關的操作，如果列數多了，也還是比較繁瑣的。
有沒有更方便一點的方法呢。 答案是有的。
插播一條硬廣：技術文章轉發太多。文章來自微信公眾號“Python數據之道”（ID：PyDataRoad）。
在Method-2的基礎上，將處理方法寫成更通用的數據處理函數，根據數據的結構，拓展更多的適用性，則可以比較方便的處理相關數據。
第一步還是加載數據，跟Method-1是一樣的。
參考Method-2的處理過程，編寫數據處理的自定義函數’pro_col’，并在Method-2的基礎上拓展其他替換功能，使之適用于這四列數據（“Sales”，“Profits”，“Assets”，“Market_value”）。
函數編寫的代碼如下：
def pro_col(df, col): # 替換相關字符串，如有更多的替換情形，可以自行添加df[col] = df[col].str.replace('$','')
df[col] = df[col].str.replace('^[A-Za-z]+$','')
df[col] = df[col].str.replace('B','')# 注意這里是'-$'，即以'-'結尾，而不是'-'，因為有負數df[col] = df[col].str.replace('-$','')
df[col] = df[col].str.replace(',','')# 處理含有百萬“M”為單位的數據，即以“M”結尾的數據# 思路：# （1）設定查找條件mask；# （2）替換字符串“M”為空值# （3）用pd.to_numeric()轉換為數字# （4）除以1000，轉換為十億美元，與其他行的數據一致mask = df[col].str.endswith('M')
df.loc[mask, col] = pd.to_numeric(df.loc[mask, col].str.replace('M',''))/1000# 將字符型的數字轉換為數字類型df[col] = pd.to_numeric(df[col])return df針對DataFrame的每列，應用該自定義函數，進行數據處理，得到需要的結果。
pro_col(df_2016, 'Sales')
pro_col(df_2016, 'Profits')
pro_col(df_2016, 'Assets')
pro_col(df_2016, 'Market_value')
print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head()當然，如果DataFrame的列數特別多，可以用for循環，這樣代碼更簡潔。代碼如下：
cols = ['Sales', 'Profits', 'Assets', 'Market_value']for col in cols:
pro_col(df_2016, col)
print('the shape of DataFrame: ', df_2016.shape)
print(df_2016.dtypes)
df_2016.head()最終處理后，獲得的數據結果如下：
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