從網上看的一些資料學習一下，有的內容是直接從其他文章中貼上過來的。

pandas 有兩個主要的資料結構：Series 和 DataFrame：

1. Series 是一個一維陣列物件 ，類似於 NumPy 的一維 array。它除了包含一組資料還包含一組索引，所以可以把它理解為一組帶索引的陣列。

將 Python 陣列轉換成 Series 物件：（當沒有顯示指定索引的時候，Series 自動以 0 開始，步長為 1 為資料建立索引。）

將python字典轉換成Series物件：（有指定索引a,b,c,d）

2. dataFrame  ：一個表格型的資料結構。它提供有序的列和不同型別的列值。

建立：可以將一個{key:list[]}轉換成DataFrame，key為columns
   DataFrame(data,columns = [‘col0’,’col1’,’col2’])#傳入columns引數指定列的順序
   如果傳入的列名找不到，它不會報錯，而是產生一列 NA 值

檔案讀取

df = pd.read_csv(path='file.csv')
引數：header=None 用預設列名，0，1，2，3...
names=['A', 'B', 'C'...] 自定義列名
index_col='A'|['A', 'B'...] 給索引列指定名稱，如果是多重索引，可以傳list
skiprows=[0,1,2] 需要跳過的行號，從檔案頭0開始，skip_footer從檔案尾開始
nrows=N 需要讀取的行數，前N行
chunksize=M 返回迭代型別TextFileReader，每M條迭代一次，資料佔用較大記憶體時使用
sep=':'資料分隔預設是','，根據檔案選擇合適的分隔符，如果不指定引數，會自動解析
skip_blank_lines=False 預設為True，跳過空行，如果選擇不跳過，會填充NaN
converters={'col1', func} 對選定列使用函式func轉換，通常表示編號的列會使用（避免轉換成int）

dfjs = pd.read_json('file.json') 可以傳入json格式字串
dfex = pd.read_excel('file.xls', sheetname=[0,1..]) 讀取多個sheet頁，返回多個df的字典

 資料預處理

df.duplicated() 返回各行是否是上一行的重複行
df.drop_duplicates() 刪除重複行，如果需要按照列過濾，引數選填['col1', 'col2',...]
df.fillna(0) 用實數0填充na
df.dropna() axis=0|1 0-index 1-column
how='all'|'any' all-全部是NA才刪 any-只要有NA就全刪
del df['col1'] 直接刪除某一列 
df.drop(['col1',...], aixs=1) 刪除指定列，也可以刪除行 
df.column = col_lst 重新制定列名
df.rename(index={'row1':'A'}, 重新命名索引名和列名
columns={'col1':'A1'}) 
df.replace(dict) 替換df值，前後值可以用字典表，{1:‘A', '2':'B'}

def get_digits(str):
m = re.match(r'(\d+(\.\d+)?)', str.decode('utf-8'))
if m is not None: 
return float(m.groups()[0])
else:
return 0
df.apply(get_digits) DataFrame.apply，只獲取小數部分，可以選定某一列或行
df['col1'].map(func) Series.map，只對列進行函式轉換

pd.merge(df1, df2, on='col1',
how='inner'，sort=True) 合併兩個DataFrame，按照共有的某列做內連線（交集），outter為外連線（並集），結果排序

pd.merge(df1, df2, left_on='col1',
right_on='col2') df1 df2沒有公共列名，所以合併需指定兩邊的參考列


pd.concat([sr1, sr2, sr3,...], axis=0) 多個Series堆疊成多行，結果仍然是一個Series
pd.concat([sr1, sr2, sr3,...], axis=1) 多個Series組合成多行多列，結果是一個DataFrame，索引取並集，沒有交集的位置填入預設值NaN

df1.combine_first(df2) 用df2的資料補充df1的預設值NaN，如果df2有更多行，也一併補上

df.stack() 列旋轉成行，也就是列名變為索引名，原索引變成多層索引，結果是具有多層索引的Series，實際上是把資料集拉長

df.unstack() 將含有多層索引的Series轉換為DataFrame，實際上是把資料集壓扁，如果某一列具有較少類別，那麼把這些類別拉出來作為列
df.pivot() 實際上是unstack的應用，把資料集壓扁

pd.get_dummies(df['col1'], prefix='key') 某列含有有限個值，且這些值一般是字串，例如國家，借鑑點陣圖的思想，可以把k個國家這一列量化成k列，每列用0、1表示

資料篩選

df.columns 列名，返回Index型別的列的集合
df.index 索引名，返回Index型別的索引的集合
df.shape 返回tuple，行x列
df.head(n=N) 返回前N條
df.tail(n=M) 返回後M條
df.values 值的二維陣列，以numpy.ndarray物件返回
df.index DataFrame的索引，索引不可以直接賦值修改
df.reindex(index=['row1', 'row2',...]
columns=['col1', 'col2',...]) 根據新索引重新排序
df[m:n] 切片，選取m~n-1行
df[df['col1'] > 1] 選取滿足條件的行
df.query('col1 > 1') 選取滿足條件的行
df.query('col1==[v1,v2,...]') 
df.ix[:,'col1'] 選取某一列
df.ix['row1', 'col2'] 選取某一元素
df.ix[:,:'col2'] 切片選取某一列之前（包括col2）的所有列
df.loc[m:n] 獲取從m~n行（推薦）
df.iloc[m:n] 獲取從m~n-1行
df.loc[m:n-1,'col1':'coln'] 獲取從m~n行的col1~coln列

sr=df['col'] 取某一列，返回Series
sr.values Series的值，以numpy.ndarray物件返回
sr.index Series的索引，以index物件返回

資料運算與排序

df.T DataFrame轉置
df1 + df2 按照索引和列相加，得到並集，NaN填充
df1.add(df2, fill_value=0) 用其他值填充
df1.add/sub//mul/div 四則運算的方法
df - sr DataFrame的所有行同時減去Series
df * N 所有元素乘以N
df.add(sr, axis=0) DataFrame的所有列同時減去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'...]) 按指定列優先排序
df.rank() 計算排名rank值

數學統計

sr.unique Series去重
sr.value_counts() Series統計頻率，並從大到小排序，DataFrame沒有這個方法
sr.describe() 返回基本統計量和分位數

df.describe() 按各列返回基本統計量和分位數
df.count() 求非NA值得數量
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() 求中位數
df.var() 求方差
df.std() 求標準差
df.mad() 根據平均值計算平均絕對利差
df.cumsum() 求累計和
sr1.corr(sr2) 求相關係數
df.cov() 求協方差矩陣
df1.corrwith(df2) 求相關係數

pd.cut(array1, bins) 求一維資料的區間分佈
pd.qcut(array1, 4) 按指定分位數進行區間劃分，4可以替換成自定義的分位數列表

df['col1'].groupby(df['col2']) 列1按照列2分組，即列2作為key
df.groupby('col1') DataFrame按照列1分組
grouped.aggreagte(func) 分組後根據傳入函式來聚合
grouped.aggregate([f1, f2,...]) 根據多個函式聚合，表現成多列，函式名為列名
grouped.aggregate([('f1_name', f1), ('f2_name', f2)]) 重新命名聚合後的列名
grouped.aggregate({'col1':f1, 'col2':f2,...}) 對不同的列應用不同函式的聚合，函式也可以是多個

df.pivot_table(['col1', 'col2'], 
rows=['row1', 'row2'], 
aggfunc=[np.mean, np.sum]
fill_value=0,
margins=True) 根據row1, row2對col1， col2做分組聚合，聚合方法可以指定多種，並用指定值替換預設值

pd.crosstab(df['col1'], df['col2']) 交叉表，計算分組的頻率