Python pandas常用函数详解
本文研究的主要是pandas常用函数，具体介绍如下。
1import语句
importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importdatetime importre
2文件读取
df=pd.read_csv(path='file.csv')
参数：header=None用默认列名，0，1，2，3...
names=['A','B','C'...]自定义列名
index_col='A'|['A','B'...]给索引列指定名称，如果是多重索引，可以传list
skiprows=[0,1,2]需要跳过的行号，从文件头0开始，skip_footer从文件尾开始
nrows=N需要读取的行数，前N行
chunksize=M返回迭代类型TextFileReader，每M条迭代一次，数据占用较大内存时使用
sep=':'数据分隔默认是','，根据文件选择合适的分隔符，如果不指定参数，会自动解析
skip_blank_lines=False默认为True，跳过空行，如果选择不跳过，会填充NaN
converters={'col1',func}对选定列使用函数func转换，通常表示编号的列会使用（避免转换成int）dfjs=pd.read_json('file.json')可以传入json格式字符串
dfex=pd.read_excel('file.xls',sheetname=[0,1..])读取多个sheet页，返回多个df的字典
3数据预处理
df.duplicated()返回各行是否是上一行的重复行
df.drop_duplicates()删除重复行，如果需要按照列过滤，参数选填['col1','col2',...]
df.fillna(0)用实数0填充na
df.dropna()axis=0|10-index1-column
how='all'|'any'all-全部是NA才删any-只要有NA就全删
deldf['col1']直接删除某一列
df.drop(['col1',...],aixs=1)删除指定列，也可以删除行
df.column=col_lst重新制定列名
df.rename(index={'row1':'A'},重命名索引名和列名
columns={'col1':'A1'})
df.replace(dict)替换df值，前后值可以用字典表，{1:‘A','2':'B'}
defget_digits(str):
m=re.match(r'(\d+(\.\d+)?)',str.decode('utf-8'))
ifmisnotNone:
returnfloat(m.groups()[0])
else:
return0
df.apply(get_digits)DataFrame.apply，只获取小数部分，可以选定某一列或行
df['col1'].map(func)Series.map，只对列进行函数转换
pd.merge(df1,df2,on='col1',
how='inner'，sort=True)合并两个DataFrame，按照共有的某列做内连接（交集），outter为外连接（并集），结果排序
pd.merge(df1,df2,left_on='col1',
right_on='col2')df1df2没有公共列名，所以合并需指定两边的参考列
pd.concat([sr1,sr2,sr3,...],axis=0)多个Series堆叠成多行，结果仍然是一个Series
pd.concat([sr1,sr2,sr3,...],axis=1)多个Series组合成多行多列，结果是一个DataFrame，索引取并集，没有交集的位置填入缺省值NaN
df1.combine_first(df2)用df2的数据补充df1的缺省值NaN，如果df2有更多行，也一并补上
df.stack()列旋转成行，也就是列名变为索引名，原索引变成多层索引，结果是具有多层索引的Series，实际上是把数据集拉长
df.unstack()将含有多层索引的Series转换为DataFrame，实际上是把数据集压扁，如果某一列具有较少类别，那么把这些类别拉出来作为列
df.pivot()实际上是unstack的应用，把数据集压扁
pd.get_dummies(df['col1'],prefix='key')某列含有有限个值，且这些值一般是字符串，例如国家，借鉴位图的思想，可以把k个国家这一列量化成k列，每列用0、1表示
4数据筛选
df.columns列名，返回Index类型的列的集合
df.index索引名，返回Index类型的索引的集合
df.shape返回tuple，行x列
df.head(n=N)返回前N条
df.tail(n=M)返回后M条
df.values值的二维数组，以numpy.ndarray对象返回
df.indexDataFrame的索引，索引不可以直接赋值修改
df.reindex(index=['row1','row2',...]
columns=['col1','col2',...])根据新索引重新排序
df[m:n]切片，选取m~n-1行
df[df['col1']>1]选取满足条件的行
df.query('col1>1')选取满足条件的行
df.query('col1==[v1,v2,...]')
df.ix[:,'col1']选取某一列
df.ix['row1','col2']选取某一元素
df.ix[:,:'col2']切片选取某一列之前（包括col2）的所有列
df.loc[m:n]获取从m~n行（推荐）
df.iloc[m:n]获取从m~n-1行
df.loc[m:n-1,'col1':'coln']获取从m~n行的col1~coln列
sr=df['col']取某一列，返回Series
sr.valuesSeries的值，以numpy.ndarray对象返回
sr.indexSeries的索引，以index对象返回
5数据运算与排序
df.TDataFrame转置
df1+df2按照索引和列相加，得到并集，NaN填充
df1.add(df2,fill_value=0)用其他值填充
df1.add/sub//mul/div四则运算的方法
df-srDataFrame的所有行同时减去Series
df*N所有元素乘以N
df.add(sr,axis=0)DataFrame的所有列同时减去Series
sr.order()Series升序排列
df.sort_index(aixs=0,ascending=True)按行索引升序
df.sort_index(by=['col1','col2'...])按指定列优先排序
df.rank()计算排名rank值
6数学统计
sr.uniqueSeries去重
sr.value_counts()Series统计频率，并从大到小排序，DataFrame没有这个方法
sr.describe()返回基本统计量和分位数df.describe()按各列返回基本统计量和分位数
df.count()求非NA值得数量
df.max()求最大值
df.min()求最大值
df.sum(axis=0)按各列求和
df.mean()按各列求平均值
df.median()求中位数
df.var()求方差
df.std()求标准差
df.mad()根据平均值计算平均绝对利差
df.cumsum()求累计和
sr1.corr(sr2)求相关系数
df.cov()求协方差矩阵
df1.corrwith(df2)求相关系数pd.cut(array1,bins)求一维数据的区间分布
pd.qcut(array1,4)按指定分位数进行区间划分，4可以替换成自定义的分位数列表df['col1'].groupby(df['col2'])列1按照列2分组，即列2作为key
df.groupby('col1')DataFrame按照列1分组
grouped.aggreagte(func)分组后根据传入函数来聚合
grouped.aggregate([f1,f2,...])根据多个函数聚合，表现成多列，函数名为列名
grouped.aggregate([('f1_name',f1),('f2_name',f2)])重命名聚合后的列名
grouped.aggregate({'col1':f1,'col2':f2,...})对不同的列应用不同函数的聚合，函数也可以是多个
df.pivot_table(['col1','col2'],
rows=['row1','row2'],
aggfunc=[np.mean,np.sum]
fill_value=0,
margins=True)根据row1,row2对col1，col2做分组聚合，聚合方法可以指定多种，并用指定值替换缺省值
pd.crosstab(df['col1'],df['col2'])交叉表，计算分组的频率
总结
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