最后一次更新日期： 2019/3/21
pandas是基于numpy的数据分析库，提供一些更易用的数据模型和大量高效的统计方法。
使用前先导入模块：
import pandas as pd
按需导入以下模块:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
1. 运算符和标量值函数
pandas重载了python的大部分运算符，可以直接进行数组计算，numpy的标量值函数也可直接使用，这些运算都是将原本作用于单个元素的运算拓展到整个数组。
In [56]: df=pd.DataFrame([[1,'2'],[3,'a']],columns=['col1','col2'])
In [57]: df+df
Out[57]:
col1 col2
0 2 22
1 6 aa
In [201]: np.sqrt(df.col1)
Out[201]:
0 1.000000
1 1.732051
Name: col1, dtype: float64
使用的运算符和函数必须对参与运算的所有数据类型都是有意义的，否则会报错。
匹配方式
In [154]: s1=pd.Series([1,2,3,4],index=[0,1,2,3])
In [155]: s2=pd.Series([5,6,7,8],index=[1,2,3,4])
In [156]: s1+s2
Out[156]:
0 NaN
1 7.0
2 9.0
3 11.0
4 NaN
dtype: float64
此处需要注意pandas和numpy的区别，pandas的数组运算在元素匹配上是基于标签索引的，未能匹配到的位置会被替换为NaN，numpy则是基于位置索引。
2. 统计方法
聚合函数
pandas继承了numpy的聚合函数：sum、mean、max、min等。
可通过Series和DataFrame的方法调用，或是调用numpy下的静态方法。
In [58]: df.sum()
Out[58]:
col1 4
col2 2a
dtype: object
In [60]: np.max(df)
Out[60]:
col1 3
col2 a
dtype: object
In [114]: df.agg({'col1':'max','col2':'sum'})
Out[114]:
col1 3
col2 2a
dtype: object
In [115]: df.agg(['max','sum'])
Out[115]:
col1 col2
max 3 a
sum 4 2a
通过pandas数据模型的方法调用时，
第一个参数axis可以指定统计的轴，Series指定该参数没有意义，DataFrame默认沿轴0统计，即按列统计。pandas无法指定对所有轴展开统计，如有需要可以使用numpy的方法；
第二个参数skipna可以指示是否跳过NaN值；
第三个参数level用于在存在多级索引的情况下指定某一级索引进行统计；
第四个参数numeric_only用于指定是否只对数字应用计算。
当对DataFrame沿行方向统计时，由于不同列的数据类型可能不一样，需保证对应运算是有意义的，否则无法得到期望的结果。
agg方法是aggregate方法的简写，用于对不同列应用不同聚合函数或是多种聚合函数，可以传入list或是dict声明统计方式。
分组统计
pandas提供了类似于sql的groupby方法用于分组统计。
In [88]: df=pd.DataFrame([['a','c',1],['a','d',2],['b','d',3]],columns=['col1','col2','col3'])
In [89]: df
Out[89]:
col1 col2 col3
0 a c 1
1 a d 2
2 b d 3
In [93]: result=df.groupby(by=['col1','col2']).agg(['max','min'])
In [94]: result
Out[94]:
col3
max min
col1 col2
a c 1 1
d 2 2
b d 3 3
In [95]: result.sum(level=0)
Out[95]:
col3
max min
col1
a 3 3
b 3 3
In [140]: gb=df.groupby(by=['col1','col2'])
In [141]: gb.groups
Out[141]:
{('a', 'c'): Int64Index([0], dtype='int64'),
('a', 'd'): Int64Index([1], dtype='int64'),
('b', 'd'): Int64Index([2], dtype='int64')}
In [142]: gb.get_group(('a','c'))
Out[142]:
col1 col2 col3
0 a c 1
只调用groupby方法会得到一个DataFrameGroupBy对象，通过其groups方法可查看所有分组信息，get_group方法可获取指定分组。
该对象可调用各种聚合函数，或调用agg方法进行复合的聚合统计，返回包含多级索引的DataFrame统计结果表，对于结果表，可以继续应用统计函数并通过level参数指定索引级别进行二次统计。
3. 应用自定义函数
除pandas和numpy提供的函数外，还可以自定义函数并使用apply、applymap、map方法快速应用于整个数据集。
In [119]: df.apply(lambda x: x.col1+x.col2, axis=1)
Out[119]:
0 3
1 7
dtype: int64
In [120]: def add(row):
...: return row.col1+row.col2
In [121]: df.apply(add, axis=1)
Out[121]:
0 3
1 7
dtype: int64
In [122]: df.applymap(lambda x: x*2)
Out[122]:
col1 col2
0 2 4
1 6 8
In [123]: def double(item):
...: return item*2
In [124]: df.applymap(double)
Out[124]:
col1 col2
0 2 4
1 6 8
In [128]: s=pd.Series(['a','b','b'])
In [129]: s.map(lambda x: x*2)
Out[129]:
0 aa
1 bb
2 bb
dtype: object
In [130]: s.map({'a':'c','b':'d'})
Out[130]:
0 c
1 d
2 d
dtype: object
DataFrame有apply和applymap两个方法：
apply将函数应用于每行或者每列，axis参数指定应用函数的轴方向，值为0表示按列应用，即逐列作为函数的参数进行计算，值为1表示按行应用，默认为0；
applymap将函数应用于每个元素。
Series只有一个map方法，用于将函数应用于元素，除此以外，还提供值映射的功能，输入dict类型时会根据key-value映射将相应的值替换。
支持lambda匿名函数。
4. 广播
In [80]: l2=[1,2]
...: a2=np.array(l2)
...: s2=pd.Series(l2)
...: df21=pd.DataFrame([1,2])
...: df12=pd.DataFrame([[1,2]])
...: l22=[[1,2],[3,4]]
...: a22=np.array(l22)
...: df22=pd.DataFrame(l22)
...: df23=pd.DataFrame([[3,4,5],[6,7,8]])
In [99]: df22+l2
Out[99]:
0 1
0 2 4
1 4 6
In [100]: df22+a2
Out[100]:
0 1
0 2 4
1 4 6
In [101]: df22+s2
Out[101]:
0 1
0 2 4
1 4 6
In [102]: df22+df21
Out[102]:
0 1
0 2 NaN
1 5 NaN
In [103]: df22+df12
Out[103]:
0 1
0 2.0 4.0
1 NaN NaN
In [104]: df23+s2
Out[104]:
0 1 2
0 4.0 6.0 NaN
1 7.0 9.0 NaN
In [130]: df21+df12
Out[130]:
0 1
0 2.0 NaN
1 NaN NaN
pandas的广播机制继承自numpy但有不一样的地方：
标量值会与DataFrame或Series中每个元素进行同样的计算；
Series或一维list或一维ndarray会与DataFrame的每一行进行运算，Series在长度不足以匹配DataFrame的行时不足部分会替换为NaN，其他两种长度不足会报错；
DataFrame与DataFrame进行运算会按元素匹配，无论行列，长度不足的部分都会替换为NaN；
二维ndarray与DataFrame的运算遵循numpy的广播规则，长度不足且为1的轴会被广播至同等大小；
二维list与DataFrame的运算不被支持。
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