来源:快学Python
pd.DataFrame() # 自己创建数据框,用于练习
pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据
pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据
pd.read_excel(filename) # 从Excel⽂件导⼊数据
pd.read_sql(query,connection_object) # 从SQL表/库导⼊数据
pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串导⼊数据
pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML⽂件,抽取其中的tables表格
df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n⾏
df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n⾏
df.shape() # 查看⾏数和列数
df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息
df.columns() # 查看字段(⾸⾏)名称
df.describe() # 查看数值型列的汇总统计
s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯⼀值和计数
df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数
df.isnull().any() # 查看是否有缺失值
df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息
df[df[column_name].duplicated()].count() # 查看column_name字段数据重复的个数
df.columns= ['a','b','c'] # 重命名列名(需要将所有列名列出,否则会报错)
pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值,并返回⼀个Boolean数组
pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的⾮空值,并返回⼀个Boolean数组
df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏
df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有⼩于n个⾮空值的⾏
df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame对象中所有的空值,⽀持
df[column_name].fillna(x)
s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one') # ⽤'one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three']) # ⽤'one'代替1,⽤'three'代替3
df.rename(columns=lambdax:x+1) # 批量更改列名
df.rename(columns={'old_name':'new_ name'}) # 选择性更改列名
df.set_index('column_one') # 将某个字段设为索引,可接受列表参数,即设置多个索引
df.reset_index('col1') # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2...
df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引
df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部
df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应⾏与对应列都不要
df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执⾏SQL形式的join,默认按照索引来进⾏合并,如果df1和df2有共同字段时,会报错,可通过设置lsuffix,rsuffix来进⾏解决,如果需要按照共同列进⾏合并,就要⽤到set_index(col1)
pd.merge(df1,df2,on='col1',how='outer') # 对df1和df2合并,按照col1,⽅式为outer
pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer') # 与 df1.join(df2, how='outer')效果相同
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