最近出了几期pandas的函数用法和一些数据框操作的讲解文章，感觉效果还行——一些有幸能被推荐，让更多人看到，帮助到一些人的同时，我也收获了许多宝贵的改进建议——欢迎大家继续批评指正，我们一起互相进步。
最近有读者反映我的内容中一些常用的基础函数并没有经过讲解，导致“基础教程”并不“基础”。缺乏基础的读者并不能一次性在我的文章里快速学到技巧，因为去找别的教程来看懂我的教程的确浪费精力。
因此本期我们补一下pandas基础的操作，包括但不限于：
迭代（也有称作遍历循环的,具体请看案例）
统计函数
排序
删除列
一、序列与数据框的迭代
事实上，基于python的数据分析通常都希望通过函数完成对多个元素的操作，而避免直接通过python的循环来进行运算：
比如我们需要统计某数据文件中记录的数量，一般不会像底层语言一样，选择用循环去过一遍所有的记录，然后每过一个记录用计数器n=n+1这种方式来获得结果，而是采用len()、sum()或者size()函数来统计（具体选择哪个需要根据情况另外分析）
这主要是考虑到python作为高级脚本语言，循环效率不高，且占用内存和算力较高，运行速度可能比较慢（小数据量感觉不出来），而python提供的海量函数和方法，包括第三方库的函数和方法，通常函数底层都用c实现的循环。底层编译语言的优势大家心知肚明，并且可以相信大佬们用c写出来的工具，一定在内存等细节的调节上“神乎其计”
所以pandas作为一个大数据的第三方库，提供的函数和方法基本上应该覆盖了全部的需求，我们在今后的数据处理上一定要尽可能使用他们，而非自己用python基础语法从头自己写算法。这样处理大数据才效率最高
但是为什么我们还需要学习序列和数据框迭代呢？
显然，有时确实要做一些非常特殊的统计，pandas没有相关的工具提供给我们，必须要通过python进行循环。
或者针对初学者，我们需要用一下循环去遍历输出一下某数据对象，看看其内部结构，便于理解。
1、列迭代：
iteritems()函数用于迭代时快速取出DataFrame中的每列
如图，iteritems将df转化为了可迭代对象（可用for循环遍历的对象），我们需要取出各个列的数据时，print出迭代变量的第二个元素即可——i[1]
那么i是什么呢？我们探究一下这个可迭代对象内部结构：直接print(i)
可以看出是一个个元组，元组的第一个元素是列名，第二个元素是索引和列数据一一对应的series序列。
2、行迭代：
iterrows()函数用于快速取出DataFrame中每行：
本质上和列一样。
这就完成了对数据框的迭代探究，我们可以在有需要的时候迭代（遍历）数据框来查看数据了
3、序列迭代：
同理。只不过序列（series）只能用iteritems()。因为他没有行，只有一列数据。
需要注意的是，series本身也是可以迭代的，但是用iteritems()生成的可迭代对象效率会快一些
上面是直接迭代，下面是用iteritmes的迭代。数据量小的时候没有明显区别。
二、统计函数
常用的统计函数：
平均（mean）
求和（sum）
最大值(max)
最小值(min)
中位数(median)
方差（var）
标准差（std）
累乘（prod）
均值绝对偏差（mad）
……
除此之外还有pandas的统计集成函数describe():
以及超好用的自定义统计函数agg():
具体的由于函数过多，我们会在之后的文章里一一介绍。有兴趣的朋友可以直接自己试试，自己动手印象最深。
三、排序
正如我前面提到的，python的运行效率相对不高，如果一位算法极客到python这里，却用底层语言的“冒泡排序”、“选择排序”、“快速排序”这些算法来手搓大数据，估计效果不尽人意。
事实上，个人感觉python的正解就是调用函数。就拿排序函数而言，其本身是基于c语言的快速排序，不论是速度还是空间复杂度，绝对快于你手写嵌套循环的冒泡或选择排序。
pandas处理大数据时也是如此，我们有sort_values()用于给序列或者数据框排序：
如图，非常简单。唯一要注意的是同列数据需要同类才能排序。字符与字符排序则是比较ASCII码。
如果有特定情况需要给索引排序，则有sort_index():
对数据框进行排序记得在sort_value()里设置by参数，用以确认你是以什么为基准排序的
思考：
是否可以设置多个by参数？是否有excel中那种主次要关键字排序？
（答：）
如上，必然是有的。设置传入列表就可以了，默认按列表顺序决定关键字顺序
四、删除列
当我们想把某一列数据剔除时，用drop函数即可
df1.drop(columns=["high"])#删除某一特定列
df1.drop(index=["Tom"])#删除某特定行
df1.drop(index=["Jack","Steve"])#批量删除，范例是删除行。列也可以
非常简单吧~
结语
基础还是后续的保证。这些操作不能保证后期会经常出现，但是理解了这些之后对进阶操作会有认知上的帮助。
千里之行始于足下，相信每个有志的掘友都能实现自己的技术梦！
