1.前言
回顾Pandas的基本操作，参照morvan tutorial。
2.安装
anaconda下，直接运行：
conda install pandas
3. 常见操作
（1）pd.date_range
生成一个list，装着数据结构的行名。
dates = pd.date_range('20200101', periods=5)
"""
output:
DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
'2020-01-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
"""
（2）pd.DataFrame
创建一个数据结构（表）
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape((5,3)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C'])
"""
output:
A B C
2020-01-01 0 1 2
2020-01-02 3 4 5
2020-01-03 6 7 8
2020-01-04 9 10 11
2020-01-05 12 13 14
"""
（3）df.A与df['A']相同
都为：
"""
output:
2020-01-01 0
2020-01-02 3
2020-01-03 6
2020-01-04 9
2020-01-05 12
Freq: D, Name: A, dtype: int32
"""
注意： df['2020-01-01']和df['20200101']都是非法的，因为这种语法只针对列。
（4）df[0:2]
输出为第一行到第二行的数据，不是列哦！
"""
output:
A B C
2020-01-01 0 1 2
2020-01-02 3 4 5
"""
（5）df['20200101':'20200103']
输出的是第一行到第三行（包含）的数据。
"""
output:
A B C
2020-01-01 0 1 2
2020-01-02 3 4 5
2020-01-03 6 7 8
"""
（6）df.loc['20200101']
df['20200101'：‘20200101’]这样可以获取第一行的数据，包含了行名。如果只是想获取第一行的数据，不要行名，就可以用df.loc['20200101']
"""
output:
A 0
B 1
C 2
Name: 2020-01-01 00:00:00, dtype: int32
"""
并且还以获取其中的某一列的值：
df.loc['20200101'][0]
"""
output:
0
"""
也可以获得每一列的所有数据：
df.loc[:,['A']]
"""
output:
A
2020-01-01 0
2020-01-02 3
2020-01-03 6
2020-01-04 9
2020-01-05 12
"""
总结一下： 如果行用的索引是’20200101’这样的具体名称，则输出不会含有这个名称了，且可以通过后续索引得到具体的数值，如果是index，则输出一定含有名称了，这样就没办法通过索引来得到数值。
（7）df.iloc[1,1]
"""
output:
4
"""
注意： 只能用index进行索引哦，不能用名称，再举个例子吧：
df.iloc[[1,2],[1,2]]
"""
output:
B C
2020-01-02 4 5
2020-01-03 7 8
"""
（8）注意df.ix在我使用的pandas1.0.3版本已经弃用了
（9）df.A>5
这个可以筛选出A列中大于5所在的所有行所，True表示选中。
"""
output:
2020-01-01 False
2020-01-02 False
2020-01-03 True
2020-01-04 True
2020-01-05 True
Freq: D, Name: A, dtype: bool
"""
然后可以用这个来在原始的df上进行筛选：
df[df.A>5]
"""
output:
A B C
2020-01-03 6 7 8
2020-01-04 9 10 11
2020-01-05 12 13 14
"""
（10）df.loc['20200101', 'C']=8
更改数值。
如果要整体更改满足某一条件的列，则可以：
df.C[df.A>5]=np.nan
"""
output:
A B C
2020-01-01 0 1 8.0
2020-01-02 3 4 5.0
2020-01-03 6 7 NaN
2020-01-04 9 10 NaN
2020-01-05 12 13 NaN
"""
如果要自定义更改的值，可以：
"""
df.C[df.A>5]=[1,2,3]
output:
A B C
2020-01-01 0 1 8.0
2020-01-02 3 4 5.0
2020-01-03 6 7 1.0
2020-01-04 9 10 2.0
2020-01-05 12 13 3.0
"""
也可以用Series创建一个index to column对，进行赋值：
"""
df.C=pd.Series([1,2,3], index=pd.date_range('20200103', periods=3))
output:
A B C
2020-01-01 0 1 NaN
2020-01-02 3 4 NaN
2020-01-03 6 7 1.0
2020-01-04 9 10 2.0
2020-01-05 12 13 3.0
"""
注意：
1.pd.Series([1,2,3], index=pd.date_range('20200103', periods=3))生成的就是index to column对
2.因为更改的是整个C列，但是给的值只有后三行对应的，所以其他的空位自动被赋值为NaN
（11）df.dropna(axis=, how= )
如果整行删除，axis=0
如果整列删除，axis=1
如果要全部为NaN才删除，how=‘all’
如果出现NaN就删除，how=‘any’
df.dropna(axis=1, how='any')
"""
output:
A B
2020-01-01 0 1
2020-01-02 3 4
2020-01-03 6 7
2020-01-04 9 10
2020-01-05 12 13
"""
（12）df.fillna(value= )
df.fillna(value=1)
"""
output:
A B C
2020-01-01 0 1 1.0
2020-01-02 3 4 1.0
2020-01-03 6 7 8.0
2020-01-04 9 10 11.0
2020-01-05 12 13 14.0
"""
注意： 尽管我给的value是integer，但是填进去的值被自动转为了与下面相同的float类型
（13）df.isnull
查看哪些是NaN，输出的是bool型，这个输出的是一个DataFrame，包含了索引和名称，所以不能使用这个进行索引哦！
（14）csv文件处理
读取csv文件：
csv = pd.read_csv('student.csv')
"""
output:
Student ID name age gender
0 1100 Kelly 22 Female
1 1101 Clo 21 Female
2 1102 Tilly 22 Female
3 1103 Tony 24 Male
4 1104 David 20 Male
5 1105 Catty 22 Female
6 1106 M 3 Female
7 1107 N 43 Male
8 1108 A 13 Male
9 1109 S 12 Male
10 1110 David 33 Male
11 1111 Dw 3 Female
12 1112 Q 23 Male
13 1113 W 21 Female
"""
可以发现，在这个表的左侧，会自动加上一个index行索引哦，方便对数据进行后续操作。
如果想更高效低读取csv文件，可以用csv.to_pickle('student.pickle')，读取.pickle文件用：
pd.read_pickle()
（15）合并表concat
df1 = pd.DataFrame(np.ones((5,3))*1, columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((5,3))*2, columns=['A', 'B', 'C'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((5,3))*3, columns=['A', 'B', 'C'])
concate = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
"""
output:
A B C
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0
3 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0
0 3.0 3.0 3.0
1 3.0 3.0 3.0
2 3.0 3.0 3.0
3 3.0 3.0 3.0
4 3.0 3.0 3.0
"""
注意：
1.axis默认是0，也就是按行合并
2.如果没有给行命名，则按0开始自动命名，这样很不直观，所以需要重新排序命名：
concate = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)
"""
output:
A B C
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0
5 2.0 2.0 2.0
6 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0
9 2.0 2.0 2.0
10 3.0 3.0 3.0
11 3.0 3.0 3.0
12 3.0 3.0 3.0
13 3.0 3.0 3.0
14 3.0 3.0 3.0
"""
注意一下，join的参数，默认是’outer’：
df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*1, index=[0,1], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*2, index=[0,2], columns=['A', 'B', 'D'])
concate = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')
"""
output:
A B C D
0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 1.0 1.0 1.0 NaN
0 2.0 2.0 NaN 2.0
2 2.0 2.0 NaN 2.0
"""
没有出现的地方就要补NaN了。
如果是’inner’，则只会合并相同名称的列哦：
df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*1, index=[0,1], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*2, index=[0,2], columns=['A', 'B', 'D'])
concate = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
"""
output:
A B
0 1.0 1.0
1 1.0 1.0
0 2.0 2.0
2 2.0 2.0
"""
当axis=1时：
df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*1, index=[0,1], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*2, index=[0,2], columns=['A', 'B', 'D'])
concate = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
"""
output:
A B C A B D
0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0
"""
在pandas1.0.3版本中，已经去掉了join_axes了。
还有一种合并的方法是append，这个和python中的列表一样，只能在最后面进行添加，所以只能进行类似axis=0的合并，并且是outer类型的哦：
df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*1, index=[0,1], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*2, index=[0,2], columns=['A', 'B', 'D'])
df1.append([df1, df2], ignore_index=True)
"""
output:
A B C D
0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 1.0 1.0 1.0 NaN
2 1.0 1.0 1.0 NaN
3 1.0 1.0 1.0 NaN
4 2.0 2.0 NaN 2.0
5 2.0 2.0 NaN 2.0
"""
注意：
1.append并不会改变df1的东西哦，如果要建新的表，需要另外取个名字，除了这个操作外，其余的操作都会直接改变表中的值。
2.append([df1, df2])这个是按顺序加入的哦。
或者使用下面一种形式：
df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,3))*1, index=[0,1], columns=['A', 'B', 'C'])
new_row = pd.Series([3,4,5], index=['A', 'B', 'C']) # 这里要列命名与df1相同，如果不命名，则得到的结果不正确
df1.append(new_row, ignore_index=True)
"""
output:
A B C
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 3.0 4.0 5.0
"""
（15）合并表merge
这个与concat类似，但merge主要用于两组有key列数据的合并：