pandas安装
| conda install pandas | 获得 pandas 的最佳方式是通过 conda |
| python3 -m pip install –upgrade pandas | 通过 PyPI |
| pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent | 使用清华镜像安装 |
| 国内推荐使用清华镜像安装 |
关键缩写和包导入
| df | 任意的Pandas DataFrame对象 |
| s | 任意的Pandas Series对象 |
| 缩写 |
引入方法
| import pandas as pd | 导入pandas并缩写为pd |
| import numpy as np | 导入numpy并缩写为np |
| 常规导入 |
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 |
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 |
一般文件名需要加'‘不知道为什么这里没加
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col1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 |
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 |
| http://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 |