pandas接口速查
import pandas as pd
import numpy as np
导入数据
- pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
- pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
- pd.read_excel(filename)：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
导出数据
- df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
- df.to_excel(filename)：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)：以Json格式导出数据到文本文件
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
- df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
- df.shape()：查看行数和列数
- df.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
数据选取
- 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]：按位置选取数据
- s.loc['index_one']：按索引选取数据
- df.iloc[0,:]：返回第一行
- df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
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
- s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
- s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值
- s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3
- 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')：更改索引列
- df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
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
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
可参考文献：
十分钟掌握pandas（pandas官方文档翻译）
pandas增删改查
pandas类似于SQL一样增删查改
增：添加新行或增加新列
import pandas as pd
dic = {'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'],'Sex':['M','F'],'Age':[27,23],'Height':[165.7,167.2],'Weight':[61,63]}
student = pd.DataFrame(dic)
dic = {'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'],'Sex':['M','F'],'Age':[27,23],'Height':[165.7,167.2],'Weight':[61,63]}
student = pd.DataFrame(dic)
dic1 = {'Name':['Lisi'],'Sex':['F'],'Age':[23],'Height':[167.2],'Weight':[63]}
student1 = pd.DataFrame(dic1)
#合并两个DataFrame
student2 = pd.concat([student,student1])
print(student2)
新增列的话，其实在pandas中就更简单了，例如在student2中新增一列学生成绩：
student3 = pd.DataFrame(student2, columns=['Name', "Age", "Height", "Weight", "Sex", "Score"])
print(student3)
对于新增的列没有赋值，就会出现空NaN的形式。
删：删除表、观测行或变量列
删除数据框student2,通过del命令实现，该命令可以删除Python的所有对象。
删除指定的行
student4 = student3.drop([0])
print(student4)
原数据中的第0行的数据已经被删除了。
根据布尔索引删除行数据，其实这个删除就是保留删除条件的反面数据，例如删除所有14岁以下的学生：
student4 = student3[student3["Age"]>25]
print(student4)
删除指定的列
student4 = student3.drop(['Height', 'Weight'], axis=1)
print(student4)
我们发现，不论是删除行还是删除列，都可以通过drop方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整drop方法中的axis参数。默认该参数为0，表示删除行观测，如果需要删除列变量，则需设置为1。
改：修改原始记录的值
如果发现表中的某些数据错误了，如何更改原来的值呢？我们试试结合布尔索引和赋值的方法：
例如发现student3中姓名为Liushunxiang的学生身高错了，应该是173，如何改呢？
student3.ix[student3["Name"] == "LiuShunxiang", "Height"] = 170
print(student3)
这样就可以把原来的身高修改为现在的170了
其他的请查看转载文章：
python数据分析之pandas学习
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