1.题目
作为python数据分析库，Pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
2.代码实战
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[2,2] = 1111 df.loc['2013-01-03', 'D'] = 2222 df.A[df.A>0] = 0 df['F'] = np.nan df['G'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130101', periods=6)) print df.sort_index(axis=0) #=df.sort_index() 行名排序 竖着标签 print df.sort_index(axis=0,ascending=False) #竖着标签倒序 print df.sort_index(axis=1) #列名排序 横着的名 print df.sort_index(axis=1,ascending=False) #列名倒序(横着的名) print df.sort_values(by='C') 导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table() pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表 df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象 pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引 查看、检查数据 df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one']：按索引选取数据 df.iloc[0,:]：返回第一行 df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3 df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名 df.set_index('column_one')：更改索引列 df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引 数据处理：Filter、Sort和GroupBy df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col2降序排列数据 df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差
