Pandas 使用方法总结

1. index: 如何定义名称,如何回复从0到N排序, 如何删除/增加某一行,如何根据条件获取某些行

• 如何回复从0到N排序：frm.rename(index=lambda x: x + 1)/frm.reset_index(drop=True)

• 如何删除某一行 frm.drop([x,y]),

• 增加某一行 ：df.insert(idx, col_name, value)

• 根据条件获取某些行 ：frm['col'].isin([key])

• 根据条件获取某些行：frm['col'].str.contains(正则表达式内容)

• 根据条件获取某些行 ：frm[frm['col']>xx]

columns: 如何改变名称,如何删除/增加某一列, 如何根据条件获取某些列

• 改变列名：frm.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})

• 改变列名 ：frm.columns = ['a','b','c']

• 增加列： frm['new_col'] = list

• 删除列： frm.drop(['col'],axis=1)

• 根据条件获取某些列   frm.groupby(col)       frm.groupby([col1,col2])

series: 如何加减乘除? 如何实现向量点乘?如何去重? 如何转化为dict和list? 如何对所有的元素执行某个函数从而获取新的series? 如何排序?如何求平均值,最大值,最小值.

• dict返回的是dict of dict；list返回的是列表的字典；series返回的是序列的字典；records返回的是字典的列表

• series1 = series.to_dict(orient='dict')

• series2 = series.to_dict(orient='list')

• series3 = series.to_dict(orient='series')

• series4 = series.to_dict(orient='records')

• 加减乘除:series +-x/  xx

• 向量点乘:pd.dot(series1, series2)

• 去重：series.unique()

• dict,list:

to_dict的各种情况
- 'dict' (default) : dict like {column -> {index -> value}}
- 'list' : dict like {column -> [values]}
- 'series' : dict like {column -> Series(values)}
- 'split' : dict like {'index' -> [index], 'columns' -> [columns], 'data' -> [values]}
- 'records' : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]
- 'index' : dict like {index -> {column -> value}}

  - 对DataFrame中的每一列应用函数func: series.apply(func)
  - 对DataFrame中的每一行应用函数func: series.apply(func,axis=1)：
  - 排序: series.sort_values()
  - 最大值: series.max()
  - 最小值: series.min()
  - 平均值: series.mean()

1. loc: 如何根据行序号来获取某一行? 如何根据行列值获取一个值?

• 根据行序号来获取某一行: frm.iloc[x]

• 如何根据行列值获取一个值:frm.loc[x,y]/frm.loc[i:col]

frm: 如何从dict,list中创建frm,如何实现两个frame之间的合并? 两个frm之间如何加减乘除?

• 从dict中创建frm: pd.DataFrame.from_dict/pd.DataFrame(dict)

• 从dict,list中创建frm: pd.DataFrame(list)

• 实现两个frame之间的合并:pd.merge(frm1.frm2)

• 两个frm之间加减乘除: frm1 +-*/ frm2

values: 是什么数据类型? 如何实现两个values之间的矩阵乘法?

• ndarray

• 矩阵乘法：(values1.T)*values2

date: 如何获取一段连续的日期?

• pd.date_range('1900/1/30', periods=xx)

细节: 把一个整数列的某一个元素赋值为None会发生什么

• 这一个整数列都变成float格式

如何分组求和,求平均?(利用groupby);

• 分组求和：frm.groupby([col]).sum() :对col列下的值所在行的其他列的值进行求和

• 分组求平均：frm.groupby([col]).mean()
  group_by用法可见此链接pandas groupby用法

如何对一列转化为类型?(用astype)

• 转化类型：frm[[col]] = frm[[col]].astype(type)

如何将dataframe保存到本地html或者pickle文件？

• frm.to_html()

• frm.to_pickle()

如何更改index的col名？

• frm.index.name = "new_name"

如何更改column的顺序？

• frm = frm.reindex(columns = [....])

作者：000ps
链接：https://www.jianshu.com/p/876be34b59c8