pandas包
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# 引入包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Series
Series 是一维带标签的数组，数组里可以放任意的数据(整数，浮点数，字符串，Python Object)。其基本的创建函数是：
s = pd.Series(data, index=index)
其中 index 是一个列表，用来作为数据的标签。data 可以是不同的数据类型：
Python 字典
ndarray 对象
一个标量值，如 5
Series创建
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
Series日期创建
# 生成日期 从2013-01-01 生成至 2013-01-06
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
# DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04','2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Series创建列表
# 生成2列 第一列： 012345678910 第二列： abbcdabacad
s = pd.Series(list('abbcdabacad'))
# 统计不同的列名
s.unique()
# 统计列名出现的次数
s.value_counts()
# 判断第一列是否在列表中
s.isin(['a', 'b', 'c'])
Series索引
# 两列一列abcde 一列5个随机数
s = pd.Series(np.random.rand(5), index=list('abcde'))
# s的列名(第一列)，是Index对象
s.index
# 添加一行 alpha
s.index.name = 'alpha'
# 返回所有第一列为'a'的值
s['a']
# 是否有重复的index
s.index.is_unique
# 返回不重复index
s.index.unique()
# 按index分组，求出每组和
s.groupby(s.index).sum()
DataFrame
DataFrame 是二维带行标签和列标签的数组。可以把 DataFrame 想你成一个 Excel 表格或一个 SQL 数据库的表格，还可以相像成是一个 Series 对象字典。它是 Pandas 里最常用的数据结构。
DataFrame创建
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=list('ADFH'), columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'])
# 添加index 如果该index没有对应值设为NaN
df2 = df.reindex(index=list('ABCDEFGH'))
# 重新设置col(行头)
df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'])
# 把NaN值设为默认的0
df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'], fill_value=0)
# fill method 只对行有效
df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'], method='ffill')
# 重置列index
df.reindex(index=list('ABCDEFGH'), method='ffill')
DataFrame操作
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=list('ADFH'), columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'])
# 所有index 为'A' col 为'one'的位置的值设置为100
df.loc['A']['one'] = 100
# 舍弃index 为'A'的行
df.drop('A')
# 舍弃columns 为 'two' 'four'的列
df2 = df.drop(['two', 'four'], axis=1)
# 数据拷贝
df.iloc[0, 0] = 100
# 获取index 为'one'的行
df.loc['one']
DataFrame计算
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4, 3), index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=list('ABC'))
# 每一列作为一个 Series 作为参数传递给 lambda 函数
df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
# 每一行作为一个 Series 作为参数传递给 lambda 函数
df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)
# 返回多个值组成的 Series
def min_max(x):郑州人流多少钱 http://mobile.zyyyzz.com/
return pd.Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max'])
df.apply(min_max, axis=1)
# applymap 逐元素计算 每个值保留2位小数
formater = '{0:.02f}'.format
df.applymap(formater)
DataFrame列选择/增加/删除
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
# 第三列 为 第一列 加上 第二列
df['three'] = df['one'] + df['two']
# 添加一个flag列 大于0为True 否则为False
df['flag'] = df['one'] > 0
# 删除col为'three'的列
del df['three']
# 获取被删的
four = df.pop('three')
# 选取col为 five
df['five'] = 5
#
df['one_trunc'] = df['one'][:2]
# 指定插入位置
df.insert(1, 'bar', df['one'])
使用assign() 方法来插入新列
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, (6, 4)), columns=list('ABCD'))
# 新列Ratio 值为 df['A'] / df['B']
df.assign(Ratio = df['A'] / df['B'])
# 新列AB_Ratio CD_Ratio 值为lambda表达式的值
df.assign(AB_Ratio = lambda x: x.A / x.B, CD_Ratio = lambda x: x.C - x.D)
DataFrame排序
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (4, 3)), index=list('ABCD'), columns=['one', 'two', 'three'])
# 按index 为one 排序
df.sort_values(by='one')
#
s.rank()
DataFrame操作
DataFrame 在进行数据计算时，会自动按行和列进行数据对齐。最终的计算结果会合并两个 DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=list('abcdefghij'), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), index=list('cdefghi'), columns=['A', 'B', 'C'])
df1 + df2
df1 - df1.iloc[0]
