关键缩写和包导入

在这个速查手册中，我们使用如下缩写：

df：任意的Pandas DataFrame对象

s：任意的Pandas Series对象

raw：行标签

col：列标签

引入响应模块：

import pandas aspd

import numpy asnp

导入数据

pd.read_csv(filename_path)：从CSV文件导入数据

pd.read_table(filename_path)：从限定分隔符的文本文件导入数据

pd.read_excel(filename_path)：从Excel文件导入数据

pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据

pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据

pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格

pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()

pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据

pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)

该函数主要的参数为：io、sheetname、header、names、encoding。

io : excel文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook;

sheet_name : 返回指定的sheet，参数可以是字符串（sheet名）、整型（sheet索引）、list（元素为字符串和整型，返回字典{'key':'sheet'}）、none（返回字典，全部sheet）；

header:指定数据表的表头，参数可以是int、list of ints，即为索引行数为表头;

names:返回指定name的列，参数为array-like对象。

encoding:关键字参数，指定以何种编码读取。

       该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象，利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。

pd.read_table(r'E:\test.txt', sep=' ',index_col=0)

常用参数：

     header=None:没有每列的column name，可以自己设定

     encoding='gb2312':其他编码中文显示错误

     index_col=0:设置第1列数据作为index

     sep：设置分隔符'''

导出数据

df.to_csv(filename_path)：导出数据到CSV文件

df.to_excel(filename_path)：导出数据到Excel文件

df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表

df.to_json(filename_path)：以Json格式导出数据到文本文件

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)

该函数主要参数为:excel_writer。

excel_writer:写入的目标excel文件，可以是文件路径、ExcelWriter对象;

sheet_name:被写入的sheet名称，string类型，默认为'sheet1';

na_rep:缺失值表示，string类型;

header:是否写表头信息，布尔或listof string类型，默认为True;

index:是否写行号，布尔类型，默认为True;

encoding:指定写入编码，string类型。

创建测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象

pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象

df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引

查看、检查数据

df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行（不加参数，默认前10行）

df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行（不加参数，默认后10行）

df.shape()：查看行数和列数（维度查看）

http://df.info()df.info-df.infodfdf.info()：查看索引、数据类型和内存信息

df.describe()：查看数值型列的汇总统计

s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数

df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

df.dtypes：查看每一列的数据类型（扩展：df['two'].dtypes，查看“two”列的类型）

df.isnull()：查看空置(注：空置部分会用true显示，不是空置False显示)（扩展：df['two'].isnull，查看“two”这一列的空置）

df.values：查看数据表的值

df.columns：查看列名称

数据选取

df.isin([5])：判断全部数据值中是否有5

dr[col].isin([5])：判断列col中是否有5

df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列

df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列

s.iloc[0]：按位置选取行数据

s.loc['index_one']：按索引选取行数据

df.iloc[0,:]：返回第一行

df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素

df.ix[0] 或 df.ix[raw] ：ix函数可以根据行位置或行标签选择行数据

 注：loc函数根据行标签进行行选择；

         iloc函数根据行位置进行行选择；

         ix函数可以根据行位置选择也可以根据行标签选择。

数据清理

df.columns = ['a','b','c']：重命名列名

pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组

pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组

df.dropna()：删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行

df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值（注：fillna()会填充nan数据，返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改，则把inplace设置为True。如，df.fillna(0,inplace=True)）

s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型

df[col].astype(float)：将DataFrame某列数据类型改为float类型

s.replace(1,'first')：用‘first’代替所有等于1的值（替换的是值，不是列名也不是索引名）

s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3

df[col].replace(1,1.0,inplace=True)：列col中的值1用1.0替换

df.replace([1,3],['one','three'])

df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名

df.set_index('column_one')：将column_one这一列变为索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引

df[col]=df[col].str.upper()或df[col].str.lower()：基于列的大小写转换

df[col]=df[col].map(str.strip)：清除某列的空格

df.drop_duplicates(subset=col,keep='fisrt',inplace=Flase)：删除重复值

注：这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。

subset : column label or sequence of labels, optional      用来指定特定的列，默认所有列

keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’      删除重复项并保留第一次出现的项

inplace : boolean, default False        是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

数据处理：Filter、Sort和GroupBy

df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行

df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列

df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据

df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据

df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象

df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象

df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值

df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表

df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值

data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean

data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max

df.isin

数据合并

df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部

df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

数据统计

df.describe()：查看数据值列的汇总统计

df.mean()：返回所有列的均值

df.corr()：返回列与列之间的相关系数

df.count()：返回每一列中的非空值(NaN)的个数

df.max()：返回每一列的最大值

df.min()：返回每一列的最小值

df.median()：返回每一列的中位数

df.std()：返回每一列的标准差

df.sum()：返回所有行的和

 附加：

1.字典内嵌列表

importpandas as pd

data ={'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}

df =pd.DataFrame(data)

printdf

输出：

      Age      Name

028    Tom

134    Jack

229    Steve

342    Ricky

2.列表内嵌字典

列表内嵌字典，字典的键默认为列名。

importpandas as pd

data =[{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

df =pd.DataFrame(data)

printdf

输出：

    a    b      c

0  1     2     NaN

1   5   10    20.0