1. 数据的读取与写入
2. 基本数据结构
3. 常用的基本函数及操作
4. 排序
细节：1. 数据的读取与写入
读取为df
df = pd.read_csv('data/table.csv')
df_txt = pd.read_table('data/table.txt') #可设置sep分隔符参数
df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx')
写出
df.to_csv('data/new_table.csv')
df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1')
2. 数据结构
Series： 创建一个Series s = pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='这是一个Series',dtype='float64') 访问series的属性 s.values s.name s.index s.dtype 取出一个元素 s['a'] 调用Series的一个方法 s.mean()
Dataframe
创建一个df
df = pd.Dataframe({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]}, index=list('一二三四五'))
取出一列为Series
df['col1']
修改行列名字
df.rename(index={'一':'one'},columns={'col1':'new_col1'})
调用属性
df.index
df.columns
df.values
df.shape
调用方法
df.mean()
列的删除
df.drop(index='五',columns='col1') #设置inplace=True后会直接在原Dataframe中改动
del df['col1']
df.pop('col1') # pop方法直接在原来的Dataframe上操作，且返回被删除的列，与python中的pop函数类似
列的添加
df1['B']=list('abc')
df1.assign(C=pd.Series(list('def'))) # assign方法不会对原Dataframe做修改
列的选择
df.select_dtypes(include=['number']).head()
df.select_dtypes(include=['float']).head()
Series转换成df
s.to_frame()
df转置
s.to_frame().T
3. 常用函数
# 数据探索阶段的一些常用函数
df.head()
df.head(3)
df.tail()
df['Physics'].nunique()
df['Physics'].unique()
df['Physics'].count()
df['Physics'].value_counts()
df.info()
df.describe()
df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
df['Physics'].describe() # 非数值型的列一样可以使用这个函数
df['Math'].idxmax()
df['Math'].idxmin()
df['Math'].nlargest(3)
df['Math'].nsmallest(3)
df['Math'].clip(33,80).head() # 对这一列进行区间选择
df['Math'].mad() # mad()求的是某一列上的数值与平均值之间差值的绝对值的平均值，也就是平均绝对距离差 mean average distance
df['Address'].replace(['street_1','street_2'],['one','two']).head() # 对特定的值进行替换
df.replace({'Address':{'street_1':'one','street_2':'two'}}).head()
df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head() #可以使用lambda表达式，也可以使用函数
df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() # 默认axis=0下可以迭代每一个列操作
4. 排序
排序的基本操作：
索引排序
df.set_index('Math').head()
df.set_index('Math').sort_index().head()
值排序
df.sort_values(by='Class').head()
df.sort_values(by=['Address','Height']).head()
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