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pandas基础命令速查表

数据的导入
数据的导出
创建测试对象
数据的查看与检查
数据的选取
数据的清洗
数据的过滤(filter)排序(sort)和分组(group)
数据的连接(join)与组合(combine)

一、数据的导入

pd.read_csv(filename) # 导入csv格式文件中的数据
pd.read_table(filename) # 导入有分隔符的文本 (如TSV) 中的数据
pd.read_excel(filename) # 导入Excel格式文件中的数据
pd.read_sql(query, connection_object) # 导入SQL数据表/数据库中的数据
pd.read_json(json_string) # 导入JSON格式的字符，URL地址或者文件中的数据
pd.read_html(url) # 导入经过解析的URL地址中包含的数据框 (DataFrame) 数据
pd.read_clipboard() # 导入系统粘贴板里面的数据
pd.DataFrame(dict) # 导入Python字典 (dict) 里面的数据，其中key是数据框的表头，value是数据框的内容。

二、数据的导出

df.to_csv(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入csv格式的文件中
df.to_excel(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入Excel格式的文件中
df.to_sql(table_name,connection_object) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入SQL数据表/数据库中
df.to_json(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入JSON格式的文件中

三、创建测试对象

创建一个DataFrame对象
pd.DataFrame(np.random.rand(10,5)) # 创建一个5列10行的由随机浮点数组成的数据框 DataFrame

创建一个Series对象
pd.Series(my_list) # 从一个可迭代的对象 my_list 中创建一个数据组

四、数据的查看与检查

df.head(n) # 查看数据框的前n行
df.tail(n) # 查看数据框的最后n行
df.shape # 查看数据框的行数与列数 shape是该对象的一个属性值，不是函数
df.info() # 查看数据框 (DataFrame) 的索引、数据类型及内存信息
df.describe() # 对于数据类型为数值型的列，查询其描述性统计的内容
s.value_counts(dropna=False) # s是一个Series对象，查询每个独特数据值出现次数统计
df.apply(pd.Series.value_counts) # 统计df中每一个数字在每一列中出现的次数

五、数据的选取

df[col] # 以数组 Series 的形式返回选取的列，col是列名
df[[col1, col2]] # 以新的数据框(DataFrame)的形式返回选取的列
df.loc[0] # 选取第一行,没有设置index时，第一行index默认为0
df.iloc[0,:] # 选取第一行
df.iloc[0,0] # 选取第一行第一个元素

s.iloc[0] # 按照位置选取
s.loc[‘index_one‘] # 按照索引选取 ‘index_one‘是指第一个位置的index名，没有设置index时，inde默认为0

六、数据的清洗

df.columns = [‘a‘,‘b‘] # 重命名数据框的列名称
pd.isnull() # 检查数据中空值出现的情况，并返回一个由布尔值(True,Fale)组成的列
pd.notnull() # 检查数据中非空值出现的情况，并返回一个由布尔值(True,False)组成的列
df.dropna() # 移除数据框 DataFrame 中包含空值的行
df.dropna(axis=1) # 移除数据框 DataFrame 中包含空值的列
df.fillna(x) # 将数据框 DataFrame 中的所有空值替换为 x

s.fillna(s.mean()) -> 将所有空值替换为平均值
s.astype(float) # 将数组(Series)的格式转化为浮点数
s.replace(1,‘one‘) # 将数组(Series)中的所有1替换为‘one‘
s.replace([1,3],[‘one‘,‘three‘]) # 将数组(Series)中所有的1替换为‘one‘, 所有的3替换为‘three‘

df.rename(columns=lambda x: x + 2) # 将全体列重命名
df.rename(columns={‘old_name‘: ‘new_ name‘}) # 将选择的列重命名
df.rename(index = lambda x: x+ 1) # 改变全体索引
df.set_index(‘column_one‘) # 改变索引 ，指定某一列的值当整个DataFrame的索引

七、数据的过滤(filter),排序(sort)和分组(groupby)

filter
df[df[col] > 0.5] # 以col列为标准，选取数值大于0.5的行为True，然后从df中选取这些行
df[(df[col] > 0.5) & (df[col] < 0.7)] # 选取数据框df中对应行（col列>0.5,col<0.7)
sort
df.sort_values(col1) # 按照数据框的列col1升序(ascending)的方式对数据框df做排序
df.sort_values(col2,ascending=False) # 按照数据框的列col2降序(descending)的方式对数据框df做排序
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) # 按照数据框的列col1升序，col2降序的方式对数据框df做排序
groupby
df.groupby(col) # 按照某列对数据框df做分组
df.groupby(‘A‘).count() #根据A列分组，并计数
df.groupby([col1,col2]) # 按照列col1和col2对数据框df做分组
df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 做透视表，索引为col1,针对的数值列为col2和col3，aggfunc为分组函数，默认为mean,可以设置np.sum等

apply
df.apply(np.mean) # 对数据框df的每一列求平均值
df.apply(np.max,axis=1) # 对数据框df的每一行求最大值 #axis=0是指沿着行轴方向，即从上到下的列方向，axis=1是指沿着列轴方向，即从左到右的方向

八、数据的连接(join)与组合(combine)

df1.append(df2) # 在数据框df2的末尾添加数据框df1，其中df1和df2的列数应该相等
pd.concat([df1,df2]) # 不指定axis时默认为0，沿着行轴方向增加，列数应该相同与append一样
pd.concat([df1, df2],axis=1) # 在数据框df1的列最后添加数据框df2,其中df1和df2的行数应该相等

df1.join(df2,on=col1,how=‘inner‘) # 对数据框df1和df2做内连接，其中连接的列为col1
pd.merge(df1,df2,left_on=‘key‘,right_on=‘key‘) #索引上的合并

九、数据的统计

df.describe() # 得到数据框df每一列的描述性统计
df.mean() # 得到数据框df中每一列的平均值
df.corr() # 得到数据框df中每一列与其他列的相关系数
df.count() # 得到数据框df中每一列的非空值个数
df.max() # 得到数据框df中每一列的最大值
df.min() # 得到数据框df中每一列的最小值
df.median() # 得到数据框df中每一列的中位数
df.std() # 得到数据框df中每一列的标准差

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原文地址：https://www.cnblogs.com/nadech/p/9164070.html