python数据处理，pandas包中DataFrame和Series的常用方法整理

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Pandas

pandas是python中用于处理数据的常用包，主要用于处理表格型或者异质型数据，其经常与numpy或者scipy等数值计算工具包一起使用。pandas常用的三种数据类型为logical(逻辑型)、Numeric(数值型)和Character(字符型)。最常用的两种数据结构为Series(系列)和DataFrame(数据框)。要使用pandas处理数据就一定得会使用这两种数据结构。同时不要将这两种数据结构分开，这两种结构相互联系，DataFrame实际上就是Series的容器或是Series的‘放大版’，DataFrame的一列就是一个Series。因此两者的方法很多都能共用。

Series

目的	方法
创建一个Series：	A=pd.Series([‘A’,‘B’,‘C’],index=[‘x’,‘y’,‘z’]) # 可依顺序传入index
根据索引访问	A[1]、A[‘y’] # 索引位置或者索引名皆可访问
追加元素	A.append([‘A’]) # Series只能追加一个Series,因此先将要追加的元素转换为Series即可添加。
判断值的存在	‘p’ in A.values,还有isin，isnull或者notnull可以使用
切片	A[0:2] # 包含尾部哦
找索引号对应的index名	A.index[2]
删除元素	A.drop(1)、A.drop(‘y’)、A.drop(A.index[2]) # 索引位置或者索引名皆可
修改index	A.index = [‘a’,‘b’,‘c’]
寻找某值存在的位置	A.index(A.values==‘z’)
唯一值	A.unique() # 返回唯一值，即所有出现过的值，但只输出一次

DataFrame

目的	方法
创建DataFrame	df=pd.DataFrame({‘a’:[1,2,3],‘b’:[‘m’,‘n’,‘x’]},index=[‘s’,‘w’,‘e’]) # 由于是Series的容器,因此多个Series即可合并为DataFrame，字典也可以转为Series或者DataFrame
访问列	df[‘b’]，df.iloc[:,1]，df.loc[:,‘a’] # iloc使用排列的索引号进行访问，loc则使用索引名进行访问
访问行	df[2:3]，df.iloc[2,:],df.loc[‘s’] # 若通过第一种切片访问，不能直接只输入df[2]，这样会报错
访问指定位置	df.at[‘e’,‘a’] # 前面为行名，后面为列名，这是pandas的习惯，一般先解析行方向(axis=0)再解析列方向(axis=1)
寻找某值存在的位置	使用np.where()进行寻找
修改列名	df.columns=[‘f’,‘g’] 、df.rename(columns={‘a’:‘f’}) # 第一种传入的列名需要和之前的列的数量一样
修改index	df.index=[‘q’,‘r’,‘t’]、df.rename(index={‘s’,‘q’} # 也可使用reindex方法
删除某行或某列	df.drop(‘s’,axis=0)、df.drop(‘b’,axis=1) 、del df[‘a’] #通过axis切换行列，默认为行(axis=0)
增加列	df[‘new’] = [2,5,8]
增加行	df.loc[‘e’] = [2,1]
合并DataFrame	df.append(df1) # append可以选择使用ignore_index为True或False保留原来的索引，此外还有pd.concat(轴向),pd.merge(选择left_on,right_on,how等参数进行行方向的合并)
去重	df.duplicated(‘a’)、df.drop_duplicates(‘a’) #前者查看重复，后者用于去重,使用keep参数选择保留某个重复值，如keep=first或keep=last等
处理缺失值	df.dropna()、df.fillna() # 前者用于去除，后者用于填充缺失值
排序	df.sort_values([‘b’]) # 选择某一列即Series作为排序依据，ascending可以选择升降序，df.rank也可排序，但只返回排名
将某列设为索引列	df.set_index(‘a’)
撤销对index的修改	df.reset_index() # 有是否删除之前的索引的选项，drop=True
描述性统计	df.count()、df.describe()、df.min、df.max、df.idxmin、df.idxmax、df.sum、df.mean、df.cumsum、df.median、df.quantile、df.percentile、df.argmax、df.argmin # 等等，都是数学上的描述统计，有需要再查吧！
使用函数	将lambda函数使用apply或者map方法融入到对数据框的处理中
替换某个值	df.replace() # 但是不是很好用，之前失败过
对索引排序	df.sort_index() # 也可传入by=‘a’，效果同sort_values
分组	df.cut(‘a’,bins,labes=’’) # bins为分组依据，a为要分组的列，label为对分组进行的命名
计算个数	df[‘a’].value_counts() # 用于计算Series中值个数，但可对DataFrame使用apply方法df.apply(pd.value_counts)
inplace	在使用很多操作时可以加入inplace=True表示在原数据框上处理，并非新建数据框
对某些记录提取	df[条件] #t条件可以设置比较类，范围类，字符匹配或逻辑运算等
读取文件	pd.read_csv()、pd.read_table()、pd.read_Excel()等
输出文件	df.to_csv() # 可以选择使用index=False不输出索引列
广播机制	df - df[‘a’] # DataFrame可以减去Series从而得到新DataFrame，且是每一行都会减
转置(换方向)	即将DataFrame转置，直接使用df.T即可
遍历	for index, row in df.iterrows():

叮！

DataFrame和Series有很多方法，但是上面写的都是些比较常用的功能，或说是我比较常用吧，哈哈，有其它常用的再加！！！当然若是自己要使用的话，那自己也得探索一下嘛。

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