pandas

1.(1)迭代

dataframe作为循环对象时，返回各个列名

array作为循环对象时，返回第一层各个元素

dict作为循环对象时，返回key

dict.items() 作为循环对象时，返回(key,values)

(2)删除

字典删除 dict.pop(key)

dataframe删除 pd.drop(labels, axis=0)  删除行：labels=index某个值，axis=0    删除列：labels=colums某个值，axis=1                dropna()

array删除 np.delete(arr,obj,axis=None)     删除整行/整列

arr:输入向量

obj:表明哪一个子向量应该被移除。可以为整数或一个int型的向量

axis:表明删除哪个轴的子向量，若默认，则返回一个被拉平的向量

list删除 del a[i]         remove(values)           pop(位置)

(3)

numpy.insert(arr,obj,value,axis=None)

同理，value为插入的数值

arr:为目标向量

obj:为目标位置

value:为想要插入的数值

axis:为插入的维度

numpu.append(arr,values,axis=None)

将values插入到目标arr的最后。

2.   | for or, & for and, and ~for not

> < == !=

条件判断，返回的True False

3.

df.loc['a',:]

df.iloc[0,:]

df.ix['a',:]=a.ix[0,:]

df.iloc[0,:].values           返回array

4.

numpy.where(condition,x,y)   满足条件，赋值x，不满足条件，赋值y

df.where(condition,y)   y是不满足条件，赋值

5.随机筛选

df.sample(n=3)

n和frac不能同时使用

df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

n是要抽取的行数。（例如n=20000时，抽取其中的2W行）

frac是抽取的比列。（有一些时候，我们并对具体抽取的行数不关系，我们想抽取其中的百分比，这个时候就可以选择使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）

replace抽样后的数据是否代替原DataFrame()

weights这个是每个样本的权重，具体可以看官方文档说明。

random_state: int或numpy.random.RandomState，可选

种子为随机数生成器（如果是int）或numpy RandomState对象。

axis是选择抽取数据的行还是列。axis=0的时是抽取行，axis=1时是抽取列（也就是说axis=1时，在列中随机抽取n列，在axis=0时，在行中随机抽取n行）

np.random.sample(Your_index)

random.sample(a,n=3)             a必须是列表

6.去重

df.duplicated() 

7.

concat()

pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)

keys：序列，默认无。使用传递的键作为最外层来构造层次索引。

levels：指定用作层次化索引各级别（内层索引）上的索引，如果设置keys的话。

names：list，默认无。生成的分层索引中的级别的名称。

join_axes: 结果中的index。

ignore_index：忽略重复值。

merge()

8

set_index和reset_index（concat后一定要用这个）

9

（1）df.sample(frac=1)            打乱操作，相当于列表中的random.shuffle（）

df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

（2）sklearn中的shuffle方法

from sklearn.utils import shuffle

df = shuffle(df)

作者：阿昀姑娘在南方
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