本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。

使用如下缩写：
df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象

创建数据

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 14 14:12:39 2018

@author: 夜神moon
"""
 # In[*]
 #加载相关包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

• 创建对象

 # In[*]
 s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
s
Out[4]:
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64

• 通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame：

dates = pd.date_range('20141101', periods=6)
dates
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), 
                   index=dates,columns=['one','two','three','four'])
df
Out[5]: 
                 one       two     three      four
2014-11-01  2.220859  0.303361  1.594748 -1.381258
2014-11-02 -0.712405 -1.659302  0.050692  1.258252
2014-11-03  0.375293  0.884031  0.439022  0.703665
2014-11-04  0.787441 -0.413331 -2.767427 -0.763200
2014-11-05 -1.523144  0.030411  0.916363 -0.808864
2014-11-06 -0.884664 -0.188278 -0.307767 -0.054792

• 通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame：

df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                     'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                     'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                     'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                     'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"])})

df2

• 常用的导入数据函数

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

• 常用的查看、检查数据函数

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.index  查看行名
df.columns  查看列名
df.values  查看矩阵
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

数据排序

df.sort_index(axis=1, ascending=False)  # 即按列名排序，交换列位置。
df.sort_values(by='B')  # 按照列B的值升序排序

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

• 查看第四行数据

df.loc[dates[3]]
Out[17]: 
one      0.787441
two     -0.413331
three   -2.767427
four    -0.763200
Name: 2014-11-04 00:00:00, dtype: float64

• 通过标签来在多个轴上进行选择

df.loc[:,['A','B']]
#                    A         B
# 2013-01-01  0.469112 -0.282863
# 2013-01-02  1.212112 -0.173215
# 2013-01-03 -0.861849 -2.104569
# 2013-01-04  0.721555 -0.706771
# 2013-01-05 -0.424972  0.567020
# 2013-01-06 -0.673690  0.113648

• 标签切片

df2.loc['1':'3',['A','B']]
Out[23]: 
     A          B
1  1.0 2013-01-02
2  1.0 2013-01-02
3  1.0 2013-01-02

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