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pandas的series和dataFrame

pandas选择数据

pandas设置值

pandas处理丢失数据NaN

pandas导入导出 

pandas数据合并

pandas结合plot绘图 

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pandas的series和dataFrame

pandas和numpy的关系：numpy是列表，pandas是字典，pandas基于numpy构建。

Series的形式：索引在左边，值在右边。没有为数据指定索引会自动创建0到N-1（N为长度）的整数型索引。

DataFrame是一个表格型的数据结构，每列可以是不同的值类型，既有行索引也有列索引。

取df的“指标1”列：df['指标1']

创建一组没有给定行标签和列标签的数据：pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))

创建对每一列的数据进行特殊对待的数据：

查看数据类型：df.dtypes

查看索引（行）的序号：df.index

查看每种数据（列）的名：df.columns

查看df的所有值：df.values

查看数据的总结（计数、平均值、最值等）：df.describe()

翻转数据：df.T

对数据的 index 进行排序：df.sort_index(axis=1, ascending=False)

对数据的 值 进行排序：df.sort_values(by='A')

pandas选择数据

选择某列A： df['A'] 或 df.A

选择0到2多列：df[0:2]

根据标签选择1行：df.loc[0] 【选择索引为0的一行】

选择所有行（: 代表所有行）：df.loc[:,['A','B']]  【选择所有行的A、B两列】

                                                      df.loc[3,['A','B']] 【选择第3行的A、B两列】

根据位置（索引）进行选择数据：df.iloc[3,1]  【第3行第1列的数据】

                                                            df.iloc[2:3,0:3]   【第2到3行，第0到3列的数据】

                                                            df.iloc[[0,3],0:3] 【第0、3行，第0到3列的数据】

通过判断的筛选：df[df.A==2]  【选择列A的值为2的行】

pandas设置值

利用索引：df.iloc[2,2] = 1111  【修改第2行、 第2列】

利用标签：df.loc['20190401','B'] = 2222  【修改行‘20190401’、 列‘B’】

根据条件：df.B[df.A>4] = 0  【列A大于4的都改成0】

按行或列：df['F'] = np.nan  【加上新列F，并设值为NaN】

               df_original['title_keywords'] = ['' for _ in range(content_num)]

添加数据：df['G'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20190401',periods=6)) 

pandas处理丢失数据NaN

直接去掉有 NaN 的行或列（pd.dropna()）：

将 NaN 的值用其他值代替（pd.fillna()）：df.fillna(value=0)  【全替换成0】

判断每个值是否是缺失数据：df.isnull() 

检测整个数据表中是否存在 NaN, 如果存在就返回 True：np.any(df.isnull()) == True  

pandas导入导出 

pandas可以读取与存取的格式：csv、excel、json、html、pickle等 【官方文档】

读取csv：data = pd.read_csv('student.csv')

将资料存取成pickle：data.to_pickle('student.pickle')

pandas数据合并

 concat纵向合并：res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)  【可以发现索引没变】

concat参数之ignore_index (重置 index) ：res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

concat参数之join (合并方式，默认join='outer') ：res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')  【依照column来做纵向合                                                                                                      并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本                                                                                                  没有值的位置皆以NaN填充。】

concat参数之join (合并方式，改为join='inner') ：res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')   【只有相同的column合并                                                                                                    在一起，其他的会被抛弃】

concat参数之join_axes：【根据df1的行索引来join，下图2为去掉join_axes】

append只有纵向合并，没有横向合并：

        df1.append(df2, ignore_index=True)  【将df2合并到df1的下面，重置index】

        df1.append([df2, df3], ignore_index=True)  【合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，重置index】

        df1.append(s1, ignore_index=True)  【合并series，将s1合并至df1，重置index】

merge用于两组有key column的数据【样例数据如下】

        依据key1与key2 columns进行合并，并打印出四种结果['left', 'right', 'outer', 'inner']：

merge参数之indicator=True会将合并的记录放在新的一列

merge参数之indicator=str，自定义列名

根据index合并：res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')

merge参数之suffixes解决overlapping（重叠）的问题 【名为K0的有一个1岁男、1个4岁女、1个5岁女】

pandas结合plot绘图 

import matplotlib.pyplot as plt

随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数 

生成一个1000*4 的DataFrame，并对他们累加

散点图scatter只有x，y两个属性，我们我们就可以分别给x, y指定数据【下图line1】

再画一个在同一个ax上面，选择不一样的数据列，不同的 color 和 label【下图line2】

显示图片【下图line3】

END