Pandas速查手册中文版
转载 2017年03月08日 15:16:12 9419
本文翻译自文章：Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。
对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。
如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。
（1）：Python Data Analysis Library
（2）十分钟入门Pandas：10 Minutes to pandas
在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法。所以在这里我们汇总一下Pandas官方文档中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。同时，我们提供一个PDF版本，方便大家打印。pandas-cheat-sheet.pdf
关键缩写和包导入
在这个速查手册中，我们使用如下缩写：
df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象
同时我们需要做如下的引入：
import pandas as pd
import numpy as np
导入数据
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据
导出数据
<_csv(filename)：导出数据到CSV文件
<_excel(filename)：导出数据到Excel文件
<_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
<_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
创建测试对象
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引
查看、检查数据
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.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
数据选取
df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc['index_one']：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
数据清理
df.c
olumns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，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(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
df.set_index('column_one')：更改索引列
数据处理：Filter、Sort和GroupBy
df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
data.an)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max
数据合并
df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join
数据统计
df.describe()：查看数据值列的汇总统计
<()：返回列与列之间的相关系数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
numpy库运行速度
df.std()：返回每一列的标准差

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