DataFrame理解
DataFrame可以看做是有序排列的若干Series对象，这里的“排列”是指这些Series都有共同的索引。
一、读取文件
dt = pd.read_csv(path) dt = pd.read_excel(path) dt = pd.read_table(path, sep=‘,‘)
二、索引
第一类索引是iloc属性，表示取值和切片都是显式的，dt.iloc[1:3] #注：从0开始的左闭右开区间
第二类索引是loc属性，表示索引是隐式的，如dt.loc[:‘Illinois‘, :‘pop‘]
第三种索引ix可实现一种混合效果，如dt.ix[:3, :‘pop‘]
三、合并与连接
1、pd.concat()
pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer‘, join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None)
其中，axis=0是按照行合并，axis=1是按列合并（也可写成axis=‘col‘）。axis=1时是按照索引合并的。
ser1 = pd.Series([‘A‘,‘B‘,‘C‘]) ser2 = pd.Series([‘D‘,‘E‘,‘F‘]) ser3 = pd.Series([‘G‘,‘H‘,‘I‘]) a = pd.concat([ser1,ser2])
a的结果如下，如果直接按列合并ser3，就会报错。
0 A 1 B 2 C 0 D 1 E 2 F dtype: object
pd.concat([a, ser3], axis=1)
InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
因为此时a的索引是保留原本的两个Series的Index的，可通过设置ignore_index=True，重置索引，
2、 pd.append()
ser1.append(ser2)
Pandas的append()不直接更新原有对象的值，而是为合并后的数据创建一个新对象。
3、pd.merge()
pd.merge(left, right, how=‘inner‘, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False,
sort=False, suffixes=(‘_x‘, ‘_y‘), copy=True, indicator=False)
详见help(pd.merge)
四、分组（Gruopby）
分组统计时需要使用到groupby方法，其原理是通过分割（split）、应用（apply）和组合（combine）得到结果。
Groupby是对数据按照指定列进行分割，返回一个DataFrameGroupBy对象。DataFrameGroupBy对象里面隐藏着若干组数据，但是没有应用累计函数之前不会计算。
‘data1‘:range(6),
‘data2‘:rng.randint(0,10,6)},
columns=[‘key‘,‘data1‘,‘data2‘])
print(df)
df.groupby(‘key‘)
（1）聚合aggregate
应用函数后会对DataFrameGroupBy对象展开计算。
df.groupby(‘key‘).aggregate([‘min‘,np.median,max])
| data1 | data2 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| min | median | max | min | median | max | |
| key | ||||||
| A | 0 | 1.5 | 3 | 3 | 4.0 | 5 |
| B | 1 | 2.5 | 4 | 0 | 3.5 | 7 |
| C | 2 | 3.5 | 5 | 3 | 6.0 | 9 |
还可以通过字典指定不同列需要的函数
df.groupby(‘key‘).aggregate({‘data1‘:‘min‘,
‘data2‘:‘max‘})
| data1 | data2 | |
|---|---|---|
| key | ||
| A | 0 | 5 |
| B | 1 | 7 |
| C | 2 | 9 |
（2）过滤filter
def filter_func(x):
return x[‘data2‘].std() > 4
print(df.groupby(‘key‘).std())
print(df.groupby(‘key‘).filter(filter_func))
| data1 | data2 | |
|---|---|---|
| key | ||
| A | 2.12132 | 1.414214 |
| B | 2.12132 | 4.949747 |
| C | 2.12132 | 4.242641 |
| key | data1 | data2 | |
|---|---|---|---|
| 1 | B | 1 | 0 |
| 2 | C | 2 | 3 |
| 4 | B | 4 | 7 |
| 5 | C | 5 | 9 |
（3）转换transform
df.groupby(‘key‘).transform(lambda x:x-x.mean())
| data1 | data2 | |
|---|---|---|
| 0 | -1.5 | 1.0 |
| 1 | -1.5 | -3.5 |
| 2 | -1.5 | -3.0 |
| 3 | 1.5 | -1.0 |
| 4 | 1.5 | 3.5 |
| 5 | 1.5 | 3.0 |
五、数据透视表
详见help(pd.pivot_table)
titanic.pivot_table(‘survived‘, index=‘sex‘, columns=‘class‘, aggfunc={‘survived‘:sum, ‘fare‘:‘mean‘})
六、其他操作（排序、去重、计算及按行列应用函数等）
1、排序
按照索引排序
df.sort_index(ascending=False)
| key | data1 | data2 | |
|---|---|---|---|
| 5 | C | 5 | 9 |
| 4 | B | 4 | 7 |
| 3 | A | 3 | 3 |
| 2 | C | 2 | 3 |
| 1 | B | 1 | 0 |
| 0 | A | 0 | 5 |
按照值排序
df.sort_values(by=[‘key‘,‘data2‘])
| key | data1 | data2 | |
|---|---|---|---|
| 3 | A | 3 | 3 |
| 0 | A | 0 | 5 |
| 1 | B | 1 | 0 |
| 4 | B | 4 | 7 |
| 2 | C | 2 | 3 |
| 5 | C | 5 | 9 |
2、去重
df.drop_duplicates(‘data2‘, keep=‘first‘)
| key | data1 | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | A | 0 | 5 |
| 1 | B | 1 | 0 |
| 2 | C | 2 | 3 |
| 4 | B | 4 | 7 |
| 5 | C | 5 | 9 |
想要知道某一列有多少个不重复的元素可以用df[‘data1‘].nunique()
3、删除Drop
按照行删除
先选出需要删除的行的index，再删除指定index
df.drop(df.loc[df[‘key‘]==‘A‘].index, axis=0)
| key | data1 | data2 | |
|---|---|---|---|
| 1 | B | 1 | 0 |
| 2 | C | 2 | 3 |
| 4 | B | 4 | 7 |
| 5 | C | 5 | 9 |
按照列删除
df.drop([‘key‘,‘data2‘], axis=1)
