pandas[2]

分組操作

GroupBy

DataFrame.groupby
DataFrame.groupby

參數	描述
by	映射，功能，標籤或標籤列表，用於確定groupby的組。如果by是函數，則調用對象索引的每個值。如果傳遞了dict或Series，則將使用Series或dict VALUES來確定組（系列的值首先對齊;請參閱.align()方法）。如果傳遞了ndarray，則使用這些值來確定組。標籤或標籤列表可以通過列傳遞到組self。請注意，元組被解釋為（單個）鍵。
axis	int，默認值為0
level	int，level name或其序列，默認為None，如果軸是MultiIndex（分層），則按特定級別或級別分組
as_index	boolean，默認為True，對於聚合輸出，返回以組標籤作為索引的對象。僅與DataFrame輸入相關。as_index = False實際上是“SQL風格”的分組輸出
sort	布爾值，默認為True，對組鍵進行排序。關閉它可以獲得更好的性能。請注意，這不會影響每個組內的觀察順序。groupby保留每個組中的行順序。
group_keys	布爾值，默認為True，調用apply時，將組鍵添加到索引以標識片段
squeeze	boolean，默認為False，如果可能，減少返回類型的維度，否則返回一致類型
observe	布爾值，默認為False，這僅適用於任何groupers屬於分類如果為真，如果為False：顯示分類groupers的所有值。

GroupBy 可以將數據分組以便後續操作。

簡單示例:GroupBy
使用seaborn下載數據 GroupBy可以用於迭代以'key'columns分組將星期分組各組數量
套用計算方法(groupby不能直接套用numpy方法)

只取tip列
多列分組
取得將day的sun與sat改為hailday的數組
自訂義分組
將索引重新對應多重索引資料建立多重索引資料分組若要按index可以使用.T轉置資料

Aggregation聚合(匯集)

DataFrame.aggregate
DataFrame.aggregate（func，axis = 0，* args，** kwargs ）
aggregate操作

Applying(函數應用)

DataFrame.apply
DataFrame.apply（func，axis = 0，broadcast = None，raw = False，reduce = None，result_type = None，args =（），** kwds ）
建立數據 apply操作1 apply操作2 apply的lambda操作(x=a,y=10,z=0)

Transformation(轉換)

分組或列上的轉換返回索引大小與被分組的索引相同的對象。轉換應該返回與數據大小相同的結果。
DataFrame.transform
DataFrame.transform(func, *args, **kwargs)
建立數據 transform操作1 transform操作2

Categorical(分類)

pandas.Categorical
pandas.Categorical(values, categories=None, ordered=None, dtype=None, fastpath=False)

創建

string(字串)

Pandas的字串處理大部分接受正則表達式(另一個連結)，Pandas提供了很多字串處理函數，如下:

String handling
Series.str.capitalize()	將Series / Index中的字符串轉換為大寫。
Series.str.cat([others, sep, na_rep, join])	使用給定的分隔符連接Series / Index中的字符串。
Series.str.center(width[, fillchar])	使用附加字符填充系列/索引中字符串的左側和右側。
Series.str.contains(pat[, case, flags, na, …])	測試模式或正則表達式是否包含在系列或索引的字符串中。
Series.str.count(pat[, flags])	計算系列/索引的每個字符串中模式的出現次數。
Series.str.decode(encoding[, errors])	使用指定的編碼解碼系列/索引中的字符串。
Series.str.encode(encoding[, errors])	使用指定的編碼對系列/索引中的字符串進行編碼。
Series.str.endswith(pat[, na])	測試每個字符串元素的結尾是否與模式匹配。
Series.str.extract(pat[, flags, expand])	對於系列中的每個主題字符串，從正則表達式pat的第一個匹配中提取組。
Series.str.extractall(pat[, flags])	對於系列中的每個主題字符串，從正則表達式pat的所有匹配中提取組。
Series.str.find(sub[, start, end])	返回Series / Index中每個字符串中的最低索引，其中子字符串完全包含在[start：end]之間。
Series.str.findall(pat[, flags])	在系列/索引中查找所有出現的模式或正則表達式。
Series.str.get(i)	從指定位置的每個組件中提取元素。
Series.str.index(sub[, start, end])	返回每個字符串中的最低索引，其中子字符串完全包含在[start：end]之間。
Series.str.join(sep)	使用傳遞的分隔符連接包含在Series / Index中的元素的列表。
Series.str.len()	計算系列/索引中每個字符串的長度。
Series.str.ljust(width[, fillchar])	使用附加字符填充系列/索引中字符串的右側。
Series.str.lower()	將Series / Index中的字符串轉換為小寫。
Series.str.lstrip([to_strip])	從左側的系列/索引中的每個字符串中刪除空格（包括換行符）。
Series.str.match(pat[, case, flags, na, …])	確定每個字符串是否與正則表達式匹配。
Series.str.normalize(form)	返回Series / Index中字符串的Unicode普通表單。
Series.str.pad(width[, side, fillchar])	在系列/索引中填充字符串，並在指定的一側添加一個字符。
Series.str.partition([pat, expand])	在第一次出現sep時拆分字符串，並返回包含分隔符之前的部分的3個元素，分隔符本身以及分隔符之後的部分。
Series.str.repeat(repeats)	按指定的次數複製系列/索引中的每個字符串。
Series.str.replace(pat, repl[, n, case, …])	用一些其他字符串替換Series / Index中出現的pattern / regex。
Series.str.rfind(sub[, start, end])	返回Series / Index中每個字符串中的最高索引，其中子字符串完全包含在[start：end]之間。
Series.str.rindex(sub[, start, end])	返回每個字符串中的最高索引，其中子字符串完全包含在[start：end]之間。
Series.str.rjust(width[, fillchar])	使用附加字符填充系列/索引中字符串的左側。
Series.str.rpartition([pat, expand])	在最後一次出現sep時拆分字符串，並返回包含分隔符之前的部分的3個元素，分隔符本身以及分隔符之後的部分。
Series.str.rstrip([to_strip])	從右側的系列/索引中的每個字符串中刪除空格（包括換行符）。
Series.str.slice([start, stop, step])	從系列/索引中的每個元素切片子串
Series.str.slice_replace([start, stop, repl])	用另一個值替換字符串的位置切片。
Series.str.split([pat, n, expand])	在給定的分隔符/分隔符周圍拆分字符串。
Series.str.rsplit([pat, n, expand])	通過給定的分隔符字符串拆分Series / Index中的每個字符串，從字符串的末尾開始並向前工作。
Series.str.startswith(pat[, na])	測試每個字符串元素的開頭是否與模式匹配。
Series.str.strip([to_strip])	從左側和右側剝離系列/索引中每個字符串的空白（包括換行符）。
Series.str.swapcase()	將Series / Index中的字符串轉換為swapcased。
Series.str.title()	將系列/索引中的字符串轉換為標題。
Series.str.translate(table[, deletechars])	通過給定的映射表映射字符串中的所有字符。
Series.str.upper()	將Series / Index中的字符串轉換為大寫。
Series.str.wrap(width, **kwargs)	將Series / Index中的長字符串換行，以長度小於給定寬度的段落格式化。
Series.str.zfill(width)	使用0填充Series / Index中字符串的左側。
Series.str.isalnum()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否為字母數字。
Series.str.isalpha()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是字母。
Series.str.isdigit()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否為數字。
Series.str.isspace()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是空格。
Series.str.islower()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是小寫。
Series.str.isupper()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是大寫。
Series.str.istitle()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是標題。
Series.str.isnumeric()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否都是數字。
Series.str.isdecimal()	檢查Series / Index中每個字符串中的所有字符是否為十進制。
Series.str.get_dummies([sep])	用sep拆分Series中的每個字符串，並返回一個虛擬/指示變量框。

Date(日期)

python的Date和Time功能
python的Date和Time官方文檔1
python的Date和Time官方文檔2
numpy日期
pandas時間序列/日期功能

時間類型
時間偏移週期

別名	描述
B	工作日頻率
C	自定義工作日頻率
D	日曆日頻率
W	每週頻率
M	月末頻率
SM	半月結束頻率（15日和月末）
BM	營業月結束頻率
CBM	自定義營業月結束頻率
MS	月開始頻率
SMS	半月開始頻率（第1和第15）
BMS	營業月開始頻率
CBMS	自定義營業月開始頻率
Q	四分之一結束頻率
BQ	業務季度結束頻率
QS	季度開始頻率
BQS	業務季開始頻率
A, Y	年終頻率
BA, BY	業務年度結束頻率
AS, YS	年開始頻率
BAS, BYS	營業年度開始頻率
BH	營業時間頻率
H	每小時頻率
T, min	每分鐘的頻率
S	每秒頻率
L, ms	毫秒
U, us	微秒
N	納秒

建立
轉換

讀寫檔案

Pandas讀寫文檔

Format Type	Data Description	Reader	Writer
text	CSV	read_csv	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	Local clipboard	read_clipboard	to_clipboard
binary	MS Excel	read_excel	to_excel
binary	HDF5 Format	read_hdf	to_hdf
binary	Feather Format	read_feather	to_feather
binary	Parquet Format	read_parquet	to_parquet
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	Python Pickle Format	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQL	Google Big Query	read_gbq	to_gbq

csv

1)讀
pandas.read_csv
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’, ‘, delimiter=None, header=‘infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression=‘infer’, thousands=None, decimal=b’.’, lineterminator=None, quotechar=’"’, quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

2)寫
DataFrame.to_csv
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ‘, na_rep=’’, float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode=‘w’, encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar=’"’, line_terminator=’\n’, chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal=’.’)
Series.to_csv
Series.to_csv(path=None, index=True, sep=’, ‘, na_rep=’’, float_format=None, header=False, index_label=None, mode=‘w’, encoding=None, compression=None, date_format=None, decimal=’.’)

3)讀寫範例
原始資料: