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往期文章：
- pandas使用1
- pandas使用2
- pandas使用3
pandas使用技巧
创建一个DF对象
# 首先创建一个时间序列
dates = pd.date_range('20180101', periods=6)
print(dates)# 创建DataFrame对象，指定index和columns标签
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)
布尔型索引使用
# 用一列的值来选择数据
print(df.A > 0)
print("-----------------------------------------------")
# 使用.isin()函数过滤数据
df2 = df.copy()
df2['E'] = ['one', 'one','two','three','four','three']
# 提取df2中'E'值属于['two', 'four']的行
print(df2[df2['E'].isin(['two','four'])])
# 输出
2018-01-01 True
2018-01-02 True
2018-01-03 False
2018-01-04 False
2018-01-05 False
2018-01-06 True
Freq: D, Name: A, dtype: bool
-----------------------------------------------A B C D E
2018-01-03 -0.737122 -1.018953 1.367684 0.038003 two
2018-01-05 -1.120744 -0.270765 -0.182049 -1.142167 four
# 为DataFrame创建一个新的列，其值为时间顺序（与df相同）的索引值
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20180101', periods=6))
print(s1)df['F'] = s1# 按标签赋值
df.at[dates[0],'A'] = 0# 按索引赋值
df.iat[0,1] = 0# 用Numpy数组赋值
df.loc[:,'D'] = np.array([5] * len(df))
print("-----------------------------------------------")
# 最终结果
print(df)
# 输出
2018-01-01 1
2018-01-02 2
2018-01-03 3
2018-01-04 4
2018-01-05 5
2018-01-06 6
Freq: D, dtype: int64
-----------------------------------------------A B C D F
2018-01-01 0.000000 0.000000 -1.688875 5 1
2018-01-02 0.405921 0.596388 0.742552 5 2
2018-01-03 -0.737122 -1.018953 1.367684 5 3
2018-01-04 -0.356770 1.083033 0.876066 5 4
2018-01-05 -1.120744 -0.270765 -0.182049 5 5
2018-01-06 1.279730 -0.662744 0.443358 5 6
缺失数据
Pandas默认使用np.nan来代表缺失数据。Reindexing允许用户对某一轴上的索引改/增/删，并返回数据的副本
# 创建DataFrame对象df1，以dates[0:4]为索引，
# 在df的基础上再加一个新的列'E'（初始均为NaN）
df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E'])
print(df1)
print("-----------------------------------------------")
# 将'E'列的前两个行设为1
df1.loc[dates[0]:dates[1],'E'] = 1
print(df1)
# 输出A B C D F E
2018-01-01 0.000000 0.000000 -1.688875 5 1 NaN
2018-01-02 0.405921 0.596388 0.742552 5 2 NaN
2018-01-03 -0.737122 -1.018953 1.367684 5 3 NaN
2018-01-04 -0.356770 1.083033 0.876066 5 4 NaN
-----------------------------------------------A B C D F E
2018-01-01 0.000000 0.000000 -1.688875 5 1 1.0
2018-01-02 0.405921 0.596388 0.742552 5 2 1.0
2018-01-03 -0.737122 -1.018953 1.367684 5 3 NaN
2018-01-04 -0.356770 1.083033 0.876066 5 4 NaN
# 处理缺失数据
# 剔除df1中含NaN的行（只要任一一列为NaN就算）
df2 = df1.dropna(how='any')
print(df2)
print("--------------------------------------")
# 用5填充df1里的缺失值
df2 = df1.fillna(value=5)
print(df2)
print("--------------------------------------")
# 判断df2中的值是否为缺失数据，返回True/False
print(pd.isnull(df2))
# 输出A B C D F E
2018-01-01 0.000000 0.000000 -1.688875 5 1 1.0
2018-01-02 0.405921 0.596388 0.742552 5 2 1.0
--------------------------------------A B C D F E
2018-01-01 0.000000 0.000000 -1.688875 5 1 1.0
2018-01-02 0.405921 0.596388 0.742552 5 2 1.0
2018-01-03 -0.737122 -1.018953 1.367684 5 3 5.0
2018-01-04 -0.356770 1.083033 0.876066 5 4 5.0
--------------------------------------A B C D F E
2018-01-01 False False False False False False
2018-01-02 False False False False False False
2018-01-03 False False False False False False
2018-01-04 False False False False False False此类操作默认排除缺失数据
# 重新创建一份数据
dates = pd.date_range('20180101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.ones((6,4)), index=dates, columns=list('ABCD'))
s = pd.Series([2,2,2,2,2,2], index=dates)
df['E'] = s
df.head()
# 求平均值
print(df.mean())
print("------")# 一行求平均值
print(df.mean(1))
print("------")# 创建Series对象s，以dates为索引并平移2个位置
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2)
print(s)
print("------")# 从df中逐列减去s（若有NaN则得NaN）
print(df.sub(s, axis='index'))# 逐行累加
print(df.apply(np.cumsum))
print("------")# 每列的最大值减最小值
print(df.apply(lambda x: x.max() - x.min()))# 字符
# Series对象的str属性具有一系列字符处理方法，可以很轻松地操作数组的每个元素。
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
print(s.str.lower())更多内容请查看我的gittee仓库 ： Python基础练习