Pandas笔记目录

使用实例

• 基础属性
  • shape
  • indexs
  • columns
  • values
  • dtype/dtypes　　
• 汇总和计算描述统计
  • count()
  • value_count()
  • describe()　　
  • head()
  • tail()

• 丢弃值
  • drop()
• 缺失值处理
  • isnull() & notnull()
  • dropna()
  • fillna()　　
• 值替换
  • replace()
  • get_dummies()　
• 重复值处理
  • duplicated()
  • is_unique()
  • unique()
  • drop_duplicated()
• 排序&排名
  • sort_index()
  • rank()　　
• 索引设置
  
  • reindex()
  • set_index()
  • reset_index()
  • stack() & unstack()
• 修改列名
  • rename()

• 数据表中的重复值
  • duplicated()
  • drop_duplicated()
• 数据表中的空值/缺失值
  • isnull()&notnull()
  • dropna()
  • fillna()
• 数据间的空格
  • 查看数据中的空格
  • 去除数据中的空格
  • 大小写转换
• 数据中的异常和极端值
  • replace()
• 更改数据格式
  • astype()
  • to_datetime()
• 数据分组
  • cut()
• 数据分列
  • split()

• []
• where 布尔查找
• isin
• query
• loc
• iloc
• ix
• map与lambda
• contains

• sort()
  • 对单列数据进行排序
  • 对多列数据进行排序
  • 获取金额最小前10项
  • 获取金额最大前10项
• Loc
  • 单列数据筛选并排序
  • 多列数据筛选并排序
  • 按筛选条件求和(sumif, sumifs)
  • 按筛选条件计数(countif, countifs)
  • 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs)
  • 按筛选条件获取最大值和最小值

• set_index()
• ix
  • 按行提取信息
  • 按列提取信息
  • 按行与列提取信息
• 提取特定日期的信息
• 按日期汇总信息
  • resample()

• merge
• join
• concat
• append
• combin_first

merge()介绍

• inner模式匹配
• lefg模式匹配
• right模式匹配
• outer模式匹配

NaN值匹配模式

• 图解“split-apply-combine”
• 数据的分类split：
  • groupby()
    • 以column进行分组
    • 以index进行分组
    • 分组遍历　
• 数据的应用apply：
  • aggregate() 
  • agg()
• 数据的转译tansformaton：
  • transform()
• 数据的过滤filteration：
  • filter()
• 数据透视表
  • pivot()
  • pivot_table()
  • crosstab()

• pandas.pivot_table()
  • 创建简单的数据透视表
  • 增加一个行维度(index)
  • 增加一个值变量(value)
  • 更改数值汇总方式
  • 增加数值汇总方式
  • 增加一个列维度(columns)
  • 增加多个列维度　
  • 增加数据汇总值