pandas网页操做基础

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基本操做

如上图所示，新建一个项目

导入相关模块，创建一个数据集

制造数据缺失项,并给新插入部分部分赋值

这样就构造了一个二维的DataFrame数组，其中包含了一些空数据

处理空数据通常有两种

　　dropna(),将含有空值行去掉

　　fillna（values=5）将空值替换成默认值

pd.isnull(df1) 能够判断元素是不是空数据，加any().any()能够获得是否有空数据的布尔值

按列求平均值计算:(空值不参与计算)

按行求平均值计算：(空值不参与计算)

按列求累加值：(空值不参与计算)

当两个维数不一样的数组相减时，被减的数组会复制当前列补全被减数组的维数，空值不参与运算

按行累加

 

 每一列最大值减最小值

apply函数输入的是个序列

value_counts()查看元素出现的次数与.mode()查看出现次数最多的元素

先建立一个随机序列

调用value_counts()

调用.mode()查看出现次数最多的元素

数据合并

先建立一个10*4的数组

(1)调用concat()函数合并数组（concat接受的是一个数组，数组里面是要合并的数组）

查看合并后的数组是否与原数组相等

或

(2)经过merge合并，相似于表join关联

先建立两个数组

 

 调用merge,等价于select * from left inner join right on left.key = right.key;

(3)插入方式合并数组

先建立一个数组

调用append，若是插入列数不一样，将为缺失值

分类统计

先建立数组

单个对'A‘’分组，groupby('A')

多分组,groupby([])

 数据整形

 　　归纳：行索引与列索引作位置互换 

　　先建立一个元组列表

　　给双层索引从新命名

　　建立一个8*2的数组

　　调用stack()函数将列索引变行索引,

　　调用unstack()将最后一层行索引转换为列索引，每调用一次，取一层行索引转换为列索引

数据透视

　　概念：根据需求只看数组中的一部分

　　先建立一个数组

　　调用pivot_table(),参数为values、index、columns，分别表示要查看的列数据与行索引与列索引范围

　　好比查看D这一列，以A、B为联合行索引，以C为列索引的数据，若是对应数据不存在则为NaN,若是对应位置有多个值，则为平均值

时间序列

　　先建立时间序列

　　根据时间序列建立对应的随机数数组

　　数据量过大时能够定义采样方法，调用resample()函数

　　如没两分钟采样求平均值

　　还有一种建立时间序列的方式：以季度建立

　　调用to_timestamp()能够转换为时间日期的格式

　　pandas对于时间的计算至关简单，如

类别数据

　　先建立一个数组

　　添加类别数据

　　查看类别索引,并给类别索引从新赋值，若是对grade排序，并非以grade排序，而是以raw_grade来排序

数据可视化

　　先建立一个数组

　　调用cumsum函数对数据求和

　　调用plot(),将数据可视化

数据读写

　　先建立一个数组

 

　　调用to_csv('file.csv')将数据写入磁盘 

　　调用pd.read_csv('file.csv')读出磁盘文件数据,加参数指定索引列，不然以前的索引列会被当成数据列产生异常