[译]Pandas经常使用命令对照清单

• 咱们在内容中使用如下简写：

df pandas的DataFrame对象
s pandas的Series对象

• 导入如下包开始

import pandas as pd
import numpy as np

导入数据

pd.read_csv(filename) 从csv导入
pd.read_table(filename) 从分隔的文本文件导入
pd.read_excel(filename) 从excel文件导入
pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL数据库读取
pd.read_json(json_string) 读取json格式的字符串、URL或文件
pd.read_html(url) 解析html的url，字符串或者文件，从一系列的dataframes提取table
pd.read_clipboard() 获取剪切板的内容，将其传递给read_table
pd.DataFrame(dict) 从dict获取DataFrame，键名为栏目名，值为一系列的列表

导出数据

df.to_csv(filename) 写入csv文件
df.to_excel(filename) 写入excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object) 写入SQL数据库(表)
df.to_json(filename) 以json文件的形式写入
df.to_html(filename) 保存成html格式
df.to_clipboard() 写进剪贴板

建立测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) 生成5列20行的随机浮点数
pd.Series(my_list) 用可迭代列表创造一列数据
df.index = pd.date_range('1900/1/30',periods=df.shape[0]) 增长一个日期索引

查看数据

df.head(n) DataFrame开头的n行记录
df.tail(n) DataFrame结尾的n行记录
df.shape() DataFrame行、列数
df.info() 展现Index,Datatype,Memory相关信息
df.describe() 数字列的相关综合统计
s.value_counts(dropna=False) 查看某一列惟一的值并统计数量
df.apply(pd.Series.value_counts) 查看全部的列惟一的值并统计数量

数据选择

df[col] 取出标签是col的一列
df[[col1, col2]] 做为DataFrame返回两列
s.iloc[0] 根据位置选择  
s.loc[0] 根据索引选择
df.iloc[0,:] 第一行
df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素

数据清洗

df.columns = ['a','b','c']重命名列
pd.isnull() 确认是否为空值，返回布尔数组
pd.notnull() 与上面相反
df.dropna() 删除全部包含null值的行记录
df.dropna(axis=1) 删除全部包含null值的列记录
df.dropna(axis=1,thresh=n) 删除全部包含少于n个非空值的行
df.fillna(s.mean()) 用平均值替换掉全部空值
s.astype(float) 将某series的数据转换成float的数据类型　
s.replace(1,'one') 将全部值等于１的替换为one
s.replace([1,3], ['one','three']) 将全部值等于１的替换为one,3替换为three
df.rename(columns=lambda x:x+1)　取上通常性的标题名
df.rename(columns={'old_name':'new_name'}) 指定列名重命名
df.set_index('column_one')　修改索引

过滤，排序和分组

df[df[col] > 0.5] col列值大于0.5的行
df[(df[col] >0.5) & (df[col] <0.7)] col列值大于0.5小于0.7的行
df.sort_values(col1) 按照col1进行升序进行排列
df.sort_values(col2,ascending=False) 根据col2进行降序排列
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) 根据col1升序col2降序联合排列
df.groupby(col) 根据某列的值返回分组对象
df.groupby([col1,col2]) 根据多列的值返回分组对象
df.groupby(col1)[col2].mean() 根据col1值返回分组对象，求col2列的平均值
df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) 
建立一个按col1分组的数据透视表，并计算col2和col3的平均值
df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每一个惟一col1组的全部列的平均值
df.apply(np.mean) 给每一列都计算平均值
df.apply(np.max, axis=1) 找出每一行的最大值

数据链接

df1.append(df2) 将df1的数据添加在df2下方(列必须相同)
df.concat([df1,df2],axis=1) 将df2的数据加载df1右侧(行必须相同)
df1.join(df2,on=col1,how='inner')SQL的方式加入列df1与列在df2其中对于行col具备相同的值。how参数能够为'left'，'right'，'outer'，'inner'

数学统计

df.describe() 显示整体统计的汇总情况
df.mean() 返回全部列的平均值
df.corr() 返回Dataframe列之间的相关关系
df.count() 返回Dataframe列中的非空值数量
df.max() 返回Dataframe列中的最大值
df.min() 返回Dataframe列中的最低值
df.median() 返回Dataframe每列的中位数
df.std() 返回Dataframe每列的标准差

原文来源：

https://www.dataquest.io/blog...