pandas文档链接：https://www.pypandas.cn

文件的读取与写入：

导入文件

• 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

其中，对于CSV文件读取，要写出delimiter=“，”

workbook = pd.read_csv("C:/Users/Allen/PycharmProjects/untitled/test.csv", delimiter=",",header=None)

导出文件

• 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

创建对象

np.random.rand(20,5)

创建一个20*5的数组（还是叫矩阵比较舒服）

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
• df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以数据
• df.query('[1, 2] not in c'): 返回c列中不包含1，2的其他数据集

注：对于df[:0]这种，返回的是数组，而非列向量。如需对其转为列向量或者行向量，则需要用到函数reshape

 workbook = pd.read_csv("C:/Users/Allen/PycharmProjects/untitled/test.csv", delimiter=",",header=None)X = workbook.values[:, 1:-1]# reshape(-1,1) 固定特定的列，行数不管，交给计算机。# 同理，reshape(1,-1)则表示，固定行数，列数交给计算机y = workbook.values[:, 4].reshape(-1, 1)

对于X，仍然是一个矩阵，但若不对y进行reshape，则其返回一个series，而非列向量或者行向量。

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

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