pandas小结

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pandas part I:

# 总结：

• DataFrame.loc[0:5] 一共6行数据，而切片[0:5]只有5个数据
• 在对df的行数据删除后，有些index已缺失，此时用 iloc[]来按照位置索引
• 取指定行 food_info.loc[[2,5,10]]，传入list
• 取指定列 zinc_copper = food_info[["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]]
• 取指定后缀名的列：
• col_names = food_info.columns.tolist()
• gram_columns = []
• for c in col_names:
• 　　if c.endswith("(g)"):
• 　　　　gram_columns.append(c)

• food_info.sort_values("Sodium_(mg)", inplace=True)  #默认升序，可以用 ascending=False来降序

pandas part II:

• 根据age_is_null = titanic_survival["Age"].isnull(), 返回索引，
• 根据索引的True,False，来获取null的集合： age_null_true = age[age_is_null]
• 如果某列中有nan,任何运算结果都是nan
• 取 good_ages = titanic_survival["Age"][age_is_null == False]
• correct_mean_age = sum(good_ages) / len(good_ages)
• 但是缺失数据的表很普遍，于是pandas用correct_mean_age = titanic_survival["Age"].mean()来解决nan问题
• 按要求选取指定行：pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class]
• 对指定行的某列进行运算： pclass_fares_mean = pclass_rows["Fare"].mean()
• 数据透视表： 默认aggfunc为np.mean
• passenger_survival = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Survived", aggfunc=np.mean)
• 多列透视表：values传入一个list
• port_stats = titanic_survival.pivot_table(index="Embarked", values=["Fare","Survived"], aggfunc=np.sum)
• 去掉有nan的列： titanic_survival.dropna(axis=1) #age canbin embark
• 去掉指定列中有nan的行 ： titanic_survival.dropna(axis=0,subset=["Age", "Sex"])
• 取指定index行的某列的一个数据： titanic_survival.loc[83,"Age"]

• 对所有列数据应用函数：
  def not_null_count(column):
  　　column_null = pd.isnull(column)
  　　null = column[column_null]
  　　return len(null)

  column_null_count = titanic_survival.apply(not_null_count)

pandas part III:

• 获取Series的值 fandango[‘FILM‘].values
• 取某一列为另一列的索引：series_custom = Series(fandango[‘RottenTomatoes‘].values , index=fandango[‘FILM‘].values)
• 用series_name限制条件series_greater_than_50 = series_custom[series_custom > 50]

• 取到所有列的类型：types = fandango_films.dtypes
• types[types.values == ‘float64‘].index 本质上是从types 回到 索引上
• deviations = fandango_films[float_columns].apply(lambda x: np.std(x)) 对所有float类型数据应用方差
• groupby将一列中的元素进行分组，idxmax取出对应列group的最大索引位置，score_series=df.groupby("ID")["m_score"].idxmax()
• df.groupby(df[‘class1‘])[‘data1‘] == df[‘data1‘].groupby(df[‘class1‘]) 是一个整体，要取出数据，则.idxmax()等操作
• df.groupby(df[‘class1‘])[‘data1‘]  ：   <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x000001F1CEDF0AC8>

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