pandas库介绍之DataFrame基本操作

怎样删除list中空字符？

最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]

设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a  b  c
one    4  1  1
two    6  2  0
three  6  1  6

一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）

1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。

2.查看DataFrame的index

columns以及valuesa.index ;

a.columns ;

a.values

3.describe()函数对于数据的快速统计汇总a.describe()对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。

4.对数据的转置a.T

5.对轴进行排序a.sort_index(axis=1,ascending=False)；其中axis=1表示对所有的columns进行排序，下面的数也跟着发生移动。后面的ascending=False表示按降序排列，参数缺失时默认升序。

6.对DataFrame中的值排序a.sort(columns=’x’)即对a中的x这一列，从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列，而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。

二、选择对象

1.选择特定列和行的数据a[‘x’] 那么将会返回columns为x的列，注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a[‘x’]意思一样。

取行数据，通过切片[]来选择如：a[0:3] 则会返回前三行的数据。

2.loc是通过标签来选择数据a.loc[‘one’]则会默认表示选取行为’one’的行；

a.loc[:,[‘a’,’b’] ] 表示选取所有的行以及columns为a,b的列；

a.loc[[‘one’,’two’],[‘a’,’b’]] 表示选取’one’和’two’这两行以及columns为a,b的列；

a.loc[‘one’,’a’]与a.loc[[‘one’],[‘a’]]作用是一样的，不过前者只显示对应的值，而后者会显示对应的行和列标签。

3.iloc则是直接通过位置来选择数据这与通过标签选择类似a.iloc[1:2,1:2] 则会显示第一行第一列的数据;(切片后面的值取不到)

a.iloc[1:2] 即后面表示列的值没有时，默认选取行位置为1的数据;

a.iloc[[0,2],[1,2]] 即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据。

4.使用条件来选择使用单独的列来选择数据a[a.c>0] 表示选择c列中大于0的数据

使用where来选择数据a[a>0] 表直接选择a中所有大于0的数据

使用isin()选出特定列中包含特定值的行a1=a.copy()a1[a1[‘one’].isin([‘2’,’3’])] 表显示满足条件：列one中的值包含’2’,’3’的所有行。

三、设置值（赋值）

赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。例a.loc[:,[‘a’,’c’]]=9 即将a和c列的所有行中的值设置为9a.iloc[:,[1,3]]=9 也表示将a和c列的所有行中的值设置为9

同时也依然可以用条件来直接赋值a[a>0]=-a 表示将a中所有大于0的数转化为负值

四、缺失值处理

在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。

1.reindex()方法用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝。a.reindex(index=list(a.index)+[‘five’],columns=list(a.columns)+[‘d’])

a.reindex(index=[‘one’,’five’],columns=list(a.columns)+[‘d’])

即用index=[]表示对index进行操作，columns表对列进行操作。

2.对缺失值进行填充a.fillna(value=x)表示用值为x的数来对缺失值进行填充

3.去掉包含缺失值的行a.dropna(how=’any’)表示去掉所有包含缺失值的行

五、合并

1.contactcontact(a1,axis=0/1，keys=[‘xx’,’xx’,’xx’,…])，其中a1表示要进行进行连接的列表数据,axis=1时表横着对数据进行连接。axis=0或不指定时，表将数据竖着进行连接。a1中要连接的数据有几个则对应几个keys，设置keys是为了在数据连接以后区分每一个原始a1中的数据。

例：a1=[b[‘a’],b[‘c’]]result=pd.concat(a1,axis=1，keys=[‘1’,’2’])

2.Append

将一行或多行数据连接到一个DataFrame上a.append(a[2:],ignore_index=True)表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中，若不指定ignore_index参数，则会把添加的数据的index保留下来，若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。

3.merge类似于SQL中的join设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’)(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’left’)(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’right’)(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’outer’)至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。

原文链接：http://www.jianshu.com/p/682c24aef525

转自简书