引言
众所周知，python的pandas库对于数据框的处理具有极其简化的强大功能，官方document中涉及的功能(function)更是有好几百个，要想做好数据处理的工作，那么你必须熟练掌握pandas中的各种操作，做到得心应手，拿来即用。本文针对我最近在处理数据的时候，掌握到的一些关于pandas的行和列操作的使用方法，我决定将它大概总结出来，分享给大家，也希望能帮助大家提升对数据处理的操作。本文的代码环境是Python3+Anaconda，推荐使用
内容
- 查看数据框
- 列切片
- 按列排序
- 合并数据框
- 分组Groupby
- 设置结果显示限制
- 读取写入excel
一、查看数据框的常用操作
1、查看dataframe的前n行或尾n行
df=pandas.Dataframe(columns=[],index=[],data=[]) ##创建一个Dataframe
df.head(n=10) ## 显示前n行的数据
df.tail(n=10) ## 显示尾n行的数据
2、查看索引名，列名，values
df.index ##返回df的行索引值，是一个array
df.columns ##返回df的列名，是一个array
df.values ##返回df的所有值，是一个2D array
3、查看dataframe的一些统计特性
df.describe('all') ##统计每列的min, max,mean,std,quantile
df.dtypes ##返回每列数据的类型
df.T ##转置数据框
df.sort_index(axis=1,ascending=False) ##按索引排序所有列，升序或者降序
二、常用的列切片操作
1、取一列的所有数据
df['column_name'] ##利用列名直接取某一列
df[df.columns[index]] ##适合于你不知道列名，但是知道它在第几列
2、根据位置取行列数据df.loc
df.loc[index] ##根据行的位置，取特定行数据（列全取）
df.loc[[index],['a','b']] ##取index行的，ab两列数据
df.loc[[index],'a':'b'] ##取index行的，列名为'a' 到 列名为 'b'的所有列
##总之，列不能通过索引来取数
3、根据索引位置来取数df.iloc
df.iloc[0:10,0:10] ##切片后面的值取不到，即col_index=10,row_indx=10取不到
df.iloc[[0,5,10],[1,8,10]] ##可按照需求，选择特定的行和列
##总之iloc之内的数据都是数字，不能是行名列名
4、根据条件，逻辑值索引取数
df[df.A>0] ##取出A列中大于0的数，
df[df['A'].isin(['one','two'])] ##取出A列中包含'one','two'的数据,这个功能很强大，##可以帮助我们filter出符合条件的数据。
5、给列赋值
df['A']=np.array([1]*len(df)) ##用数组给某列赋值
df.loc[:,['a','c']]=[] ##根据位置赋值
##知道如何取数，就能轻松给数据框赋值啦。
三、按列排序
df.sort_values(by='column_Name',ascending=True) ##按某列升序排序
df.sort_index(axis=1,ascending=True) ##索引排序
四、合并操作
1、将数据框的行或列合并（concat）
pd.concat([df1[:],df2[:],...],axis=0) ##按列拼接数据，要求列数和列名一样
pd.concat([df1,df2,...],axis=1）##按行拼接数据，行数和行索引相同
##如果数据结构不一样，可以选择join="inner","outer",..sql中的操作
2、append将一行或多行数据添加
df.append(df1[:],ignore_index=True) ##将会重新设定index
3、将多个dataframe整合在一起Merge
df.merge(df1,on=['column_name',...],how=inner) ##内联表，根据主键来拼接
how="inner","left","right","outer"分别表示内连接，左连接，右连接，外连接。
##具体如何连接，大家去温习一下sql中的表连接操作吧.
五、分组操作Groupby
1、Groupby for splitting 把数据分成已有的几种类别
grouped=df.groupby(key) ##将某个主键按照类别分组，默认是列主键
grouped=df.groupby(key,axis=1) ##按照某个key分组，行操作
grouped=df.groupby([key1,key2,...]) ##可以依次group多个key。
grouped.groups ##返回分组的结果
grouped.get_group('a') ## 选择其中一个分组的类别，查看该类别的数据
2、Groupby for aggregation 分组聚合
grouped.aggregate(np.sum) ##分组求和，常见操作
grouped.size() ##分组统计数量
grouped.describe() ##分组查看描述统计结果
3、Groupby for applying 分组求各种函数
grouped.agg([np.sum,np.std,np.mean]) ##同时求和，均值方差。
grouped.apply(lambda x: function(x)) ##可以接上apply函数，进行自定义操作
4、Groupby for filtering 分组过滤数据
grouped.filter(lambda x : len(x)>2,dropna=True) ##类似这种filter操作
##根据自己需求，都能够相应地实现。
六、设置结果显示限制
很多情况下，我们查看数据操作的结果时，很多想要的行或列数据由于输出限制，而无法看到，这时，我们可以重新设置显示结果的限制条件，来获得更多想查看的数据结果。
pd.set_option("display.height",200) ##设置显示结果的高度
pd.set_option("display.max_seq_items",200) ##设置序列显示的最大个数
pd.set_option("display.max_columns",120) ##设置数据框显示的列数
pd.set_option("display.max_rows",50) ##设置数据框显示的行数
七、数据框写入excel或者csv
很多情况下，你的分析汇总结果需要保存到excel文件中，发给你的上司。因此这项技能你必须学会。基本的函数使用如下：
##先是读取数据
pd.read_csv(file_path,header=,sep=',',index_col=,...) ##常用的取数据函数
pd.read_excel(file_path,sheetName='',startcol=,startrow=,header=,...)
##保存数据相对规范的话是如下代码：
writer=pd.ExcelWriter('excel name.xlsx') ##新建一个excel
df.to_excel(writer,sheetName='dfName',startcol=,startrow=,...)
writer.save()