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介绍

2008年WesMcKinney开发出的库；专门用于数据挖掘的开源python库；以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；基于matplotlib，能够简便的画图；独特的数据结构。

优势

• 增强图表可读性
• 便捷的数据处理能力
• 读取文件方便
• 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

数据类型

一维结构：Series

二维结构：Dataframe 多维结构：MultiIndex、panel

Series

pd.Series()

一个类似于一维数组的数据类型，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

属性	说明
series.index	返回索引数组
series.values	返回值数组
series.items

DataFrame

pd.DataFrame()

DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引

属性	说明
shape	返回形状
index	返回行索引列表
columns	返回列索引列表
values	返回array的值
T	转置
head()	前N行
tail()	后N行

dataframe.index=：修改索引

dataframe.reset_index(drop=False)：重设索引 dataframe.set_index(keys,drop=True)：设置某列为新的索引

MultiIndex

三维的数据类型;多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。

pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)：创建多索引

Panel

pd.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None)

基本操作

索引

操作支持‘切片’操作

data[colum_name][row_name]：使用列、行值索引，先列后行 data.loc(colum_name,row_name)：使用列、行值索引，先列后行（同上） data.iloc(colum_index,row_index)：使用列、行下标索引，先列后行

排序

dataframe.sort_values(by=,ascending=)：指定列名排序

dataframe.sort_index()：索引排序

运算

函数	例子
add(value)	data[‘open’].add(1)
sub{value	data[‘open’].sub(1)
query(expr)	data.query(“open<24 & open>23”)
isin(values)	data[data[“open”].isin([23.53, 23.85])]
describe()	返回count, mean, std, min, max 等
apply(func,axis=)	自定义运算

data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0)open     22.74close    22.85dtype: float64

累积统计函数

函数	作用
cumsum	计算前n个数的和
cummax	计算前n个数的最大值
cummin	计算前n个数的最小值
cumpod	计算前n个数的积

画图

DataFrame.plot(kind='line')

kind	说明
line	折线
bar	柱状
barh	横线柱状
hist	直方图
pie	饼状图
scatter	散点图

文件读取

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',', usecols )：读取

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ’, columns=None, header=True, index=True, mode='w', encoding=None)：保存

缺失值处理

isnull：判断是否有缺失数据NaN

fillna：实现缺失值的填充 dropna：实现缺失值的删除 replace：实现数据的替换

数据分组

pd.qcut(data,q)：分成q组，区间自适应

pd.cut(data,bins=)：自定义组区间 DataFrame.groupby(key, as_index=False)：分组的列数据，可以多个

one-hot编码

pandas.get_dummies(data, prefix=None)

数据合并

pd.concat([data1, data2], axis=1)：按照行或列进行合并,axis=0为列索引，axis=1为行索引

pd.merge(left, right, how='inner', on=None)：可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自

交叉表与透视表

交叉表：交叉表用于计算一列数据对于另外一列数据的分组个数(用于统计分组频率的特殊透视表)

pd.crosstab(value1, value2) 透视表：透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数 data.pivot_table() DataFrame.pivot_table([], index=[])

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