pandas学习笔记

1。data.groupby()#分组操作

2。pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc=‘mean‘, fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name=‘All‘)#透视表操作

1.series:one-dimensional data。 dataframe:several dimensions。

   series:contained within the other array,called the index.

2.create series:s=pd.Series([12,-4,7,9],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])--------index默认从0开始数字。

   individually see：s.values----------值。s.index-----------索引。

   select individual elements：s[2] or s[‘b‘] 。 

   select multiple items: s[0:2]       s[[‘b‘,‘c‘]]-----------------切一大块用一个括号，切好多小块用两括号

    assigning values:s[1]=0 or s["b"]=0

    defining a series：s=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))----------not copied ,but are passed by reference.so changes will also be present in new series object

    filtering values:s[s>8]------找出s中大于8的元素（返回新series）

    mathematical functions：s/2   np.log(s)---------can use numpy functions.

    evaluating vales:s.unique()-------------返回s中包含的每一个元素（重复元素只输出一个），array类型。

                               s.value_counts()-------返回每个元素和其重复次数。

                               s.isin([0,3])---------------判断s的每个元素是否是0或者3，返回布尔类型。

pandas学习笔记

原文：https://www.cnblogs.com/Turing-dz/p/11708569.html