pandas

标签：混合   利用   函数   填充   依据   赋值   column   选择   二维   

可以把pandas看作是numpy的字典形式

array == Series            一维

array == DataFrame     二维

DataFrame有两种初始化方式：1、利用numpy（可以指定行名称和列名称）   2、利用字典

数组选择：默认按列索引，

　　　　　loc按标签索引，

　　　　　iloc按数字索引（切片时可以利用数组进行不连续索引）

　　　　　ix按标签和数字混合索

　　　　　利用逻辑索引：df.B[df.A > 0] = 0，A这一列大于0的数赋值为0

　　　　　df[‘F‘]=np.nan 增加F这一列

常用属性：

　　dtypes：查看各列的类型

　　index：行名称

　　columns：列名称

　　values：所有值

　　T：转置

常用函数：

　　describe（）：统计所有数字类型的列的均值、方差、最值等

　　sort_values(by=列名)按某一列进行排序

　　dropna（axis=0，how=‘any‘）how的值默认为any，表示该列有人以一个nan即删除整个列，若选择all，则只有该列全为nan时才删除该列

　　fillna（value=0）

　　np.any（df.isnull（））== True  查看是否含有空值

　　head（）前五个数据

导入导出数据：

　　read_csv

　　to_csv

数据合并：　

　　append（[df1, df2, df3]，axis=0，ignore_index=True）

　　concat([df1, df2, df3]，axis=0，ignore_index=True，join=‘inner‘，join_axes=[df1.index]) 

　　　　ignore_index：使index重新排序

　　　　join：inner只保留相同的部分、outer空白部分用nan填充

　　　　join_axes：选择依据的表

　　merge（pd1，pd2，on=[列名]，how=）    　　　　　　　　　　　　按列合并

　　　　how：left、right、inner（默认）、outer

　　merge（pd1，pd2，left_index=True，right_index=True，how）　　 按行合并

pandas

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liujianing/p/12213086.html