具體操作詳見:
鏈結 multiindex
series
通過類似字典標記的方式或屬性的方式，可將dataframe的列獲取為乙個series 物件[『列名』]
建立dataframe,修改index和columns
建立日期
行索引，叫index，axis=0
列索引，叫colums，axis=1
物件.head() 物件.tail()索引
iloc
index物件是不可修改的 index = 物件.index index[1] = 『d』 錯誤
index的方法和屬性
物件.reset_index(drop=false)
物件.set_index(drop=true,keys=)
物件.reindex(index=,method=』』,colums=) 建立乙個適應新索引的新物件
修改行或列名
賦值操作 排序
算術運算
統計運算
新增新的列
nlargest函式返回前幾個大的元素值
自定義運算
func可以為匿名函式
del 物件.[『列名』] 刪除列
讀取檔案
pd.read_table() 預設分隔符為製表符\t
pd.load()
pd.to_csv(路徑 , sep = 『,』 , columns= ,header=true,index = true ,)
pd.read_hdf(路徑, key = none, ** kwargs)
pd.to_hdf(***.h5,key = )
pd.read_json(路徑,orient=,type=,lines= )
pd.to_json(路徑,orient=)
import json
推薦實用hdf
處理缺失值
物件[列名].fillna(value = 物件[列名].mean())
替換思路 把 ？替換為np.nan
物件.repalce(to_replace=需要替換的值 ,value=替換後的值 )
資料離散化
資料合併
交叉表和透視表
分組與聚合
層次化索引
pandas高階操作總結
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