1、数据读取前五行方法：
1）pandas读取时限定行数：此方法只将前5行读入到内存中，所以比较快速。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('sub_customer.csv',nrows=5)
2）head函数：也是pandas中的用法，不过这个用法需要将大量数据存入到内存中，然后才会读其中的前5行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('sub_customer.csv')
data.head(5)
3）循环读取前五行方法：最原始的方法，非常耗时。
N = int(raw_input('Enter a line number : >> '))
Filename = raw_input('Enter a file path: >> ')
file = open(Filename,'r')
lineNum = 0
for line in file.readlines()[0:N]:
print line
file.close()
2、for-in的两层循环方法：
以下会将二维数据输出成一个二维的数组：
data = [[i for i in j if j!='null'] for j in data]
以下会将二维数组输出成一个一维的数组：
data = [i for i in [j for j in data if j !='null']]
3、分批读取文件的方法：
1）txt分块读取的方法：
import time
# https://blog.csdn.net/weixin_43790560/article/details/88587123
def read_in_chunks(filePath, chunk_size=10*10):
file_object = open(filePath)
time.sleep(2)
while True:
chunk_data = file_object.read(chunk_size)
if not chunk_data:
break
yield chunk_data
if __name__ == "__main__":
path = '/Users/livan/PycharmProjects/data/Page Data/Facebook Insights Data Export - Visit Beijing - 2014-07.xml'
for chunk in read_in_chunks(path):
print(chunk)
2）pandas也有分块读取数据的方法：
loop = true
chunkSize = 10000
path = '../data/result.csv'
reader = pd.read_csv(path, iterator = True, dtype=str)
while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunkSize).fillna('nan')
except StopIteration:
loop = False
print('iteration is stopped~')
4、pandas中dataframe的集合运算：交集、并集、差集，左右连接~
第一种处理方法：
交集：
#方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print tmp #[2, 5] #方法二 list(set(a).intersection(set(b))
#方法二比方法一快很多！
并集：
list(set(a).union(set(b)))
补集：
list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a中没有的
第二种处理方法：
df1 = pd.DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '男'],
['c', 11, '女'],
['a', 10, '女'],
['c', 11, '男']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
df2 = pd.DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '女']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
# 取交集：
print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex']))
# 取并集：
print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'], how='outer'))
how参数是连接方式：
how = 'inner'是内连接，即共同列的交集形成结果；
how = 'outer'是外连接，即共同列的并集形成结果；
how='left'，dataframe的链接方式为左连接，我们可以理解基于左边位置dataframe的列进行连接，参数on设置连接的共有列名。
how='right'，dataframe的链接方式为左连接，我们可以理解基于右边位置dataframe的列进行连接，参数on设置连接的共有列名。
# 取差集(从df1中去掉df2中存在的行)：
# 下面需要有两次赋值追加append，因为一次时是取两个数据不同时存在的数据，
# 是两个的合集，但是再添加一次就可以将df2中的数据去除掉，就会得到df1中的独立存在的数据。
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.append(df2)
df3 = df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'],keep=False)
5、pandas中concat拼接：
# 增加行拼接：
data = pd.concat([df1, df2])
# 增加列拼接：
data = pd.concat([df1, df2], axis=1)
data = data.reset_index(drop=True)
print(data)
dup_data = data['sex'].drop_duplicates()
print(dup_data)
6、pandas数据去重：unique、drop_duplicates的函数：
# 去重复：
df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'])
# 简单方法：
df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]
# 使用duplicated 查看 重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0 0.0
4 1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来 去重
'''
Price Seqno Symbol time
0 1623.0 0.0 APPL 1473411962
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
Price Seqno Symbol time
3 1623.0 0.0 APPL 1473411963
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
7、to_csv()函数中，如果是长数字，需要在后面添加‘\t’，以保证数字转化成字符串：
df1 = pd.DataFrame([['a', 10, '男'],
['b', 11, '男'],
['c', 11, '女'],
['a', 10, '女'],
['c', 11, '男']],
columns=['name', 'age', 'sex'])
df1['a'] = [str(i)+'\t' for i in df1['a']]
此时再进行to_csv的函数时，长数据就不会变成科学计数法。
8、pandas中增加、删除行和列：
2）增加列：Insert()
函数可以指定插入位置，和插入列名称
https://www.cnblogs.com/guxh/p/9420610.html
9、常用函数：
1) lambda函数：匿名函数
数据会以参数的形式完整传给x，y，而后经过x+y运算循环呈现在x,y中；
add = lambda x, y : x+y add(1,2) # 结果为3
2) map函数：会根据提供的函数对指定序列做映射
def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2
将第二个参数的列表内容逐一放到square函数中，计算出对应的结果；
map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方
也可以与lambda函数结合使用：
map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) # 可以放置多个参数
3) reduce函数：是返回第一个数与第二个数做add运算，产生的结果再去add第三个数，以此类推。
def add(x, y) : # 两数相加 return x + y reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5 reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数
4) groupby函数：分组处理
几种常用的用法：
4.1）单列分组，然后按照另一列数据计算相应值：data.groupby('race')['age'].mean()
4.2）多列分组，然后按照另一列数据计算相应值：Muldf = df.groupby(['Q','A']).agg('mean')
4.3）多列分组，然后按照多列分别计算相应值：data.groupby('race').agg({'age': np.median, 'signs_of_mental_illness': np.mean})
4.4）所能对接的函数有很多，效果不同：data.groupby('flee')['age'].plot(kind='kde',legend=True,figsize=(20, 5))
5) agg({'tab1':'mean'})函数：主要是用在groupby后面，对每个分组的数据进行计算，里面内嵌字典，可以进行多字段，不同计算方式的操作；
df.groupby('key').agg({'tab1':'mean'})
6) apply(sum)函数：主要用在groupby后面，对每个分组的数据进行计算，功能比agg要多，可以加入自定义的函数；
df.groupby('key').apply(lamdba x: x['v'].sum())
df.groupby('key').apply(sum)
当apply使用自定义的函数时，自定义函数的参数为整个df，然后再在这个df中确定其他字段的处理方式：
1）apply不带参数时：
def reduce(dx):
dx.sum() #在apply中函数不需要加()，但是在其他地方调用函数需要加上()，不要搞混了
return dx
df.groupby('a').apply(reduce)
2）apply带参数时：
def reduce(dx,k,kk):
dx = dx*k+kk
return dx
df.groupby('a').apply(reduce,axis=1,args=(2,1,))
其中axis=1为按行计算，即总数据每行调用一次函数；axis=0为按列计算，即总数据每列调用一次函数；
pandas中使用apply()函数第一组值重复的解决方法：
global flag flag = False def test(x): global flag if flag == False: flag = True return tssf(x) ==此处添加函数
7) filter函数：接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
def is_odd(n): return n % 2 == 1
将[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]中的数据逐一传入is_odd中做运算，过滤结果存入tmplist tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) newlist = list(tmplist) print(newlist)
8) generator函数：迭代器函数
g = (x * x for x in range(10)) # 注意把[]改成()后，不是生成一个tuple，而是生成一个generator
while True:
print(g.__next__())
迭代器需要考虑的有yield关键字：
def foo():
print("starting...")
while True:
res = yield 4
print("res:", res)
g = foo()
运算一次，将结果反馈出来，并且停在yield处：
print(next(g))
传递新的值到yield处，然后往下运行：
print(g.send(7))
9) 三目运算：三目的格式为：条件为真时的结果 if 判段的条件 else 条件为假时的结果
print(x if(x>y) else y)
10) np.where：条件筛选语句：
A = np.array([1, 7, 4, 9, 2, 3, 6, 0, 8, 5])
B = np.where(A%2 == 0, A+1, A-1) # 偶＋1，奇-1
print(B)
10、pandas取数据：
df[['tab1','tab2','tab3']] # 取某一列或者某几列
df[df['size_num']>22.0] #单条件筛选 df[(df['size_num']>22.0) & (df['size_num]<50)] #多条件筛选
# 如果你想包括多个值，把它们放在一个list里面，然后使用isin print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])
print(data.loc[1, :]) # 取一行数据；
print(pd.loc[3:6]) # 类似于python的切片操作，取3：6行
print(data.loc[:, ['a', 'b']]) # 取一列值；
print(data.loc[1, ['a', 'b']]) # 取某行某列值；
print(data.iloc[1, :]) # 取一行数据；
print(data.iloc[:, 1]) # 取一列数据；
条件筛选：
data.loc[np.logical_and(data['type_name']>=5, data['type_name']<=8)].groupby('tab_name')
或者：
data[(data['type_name']>=5)&( data['type_name']<=8)] ：注意此处一定要用符号&进行连接；
pandas插入一列：pd.insert(1, 'a', value='')
11、pandas组内排序问题：
data['ranks'] = data['act_timestamp'].groupby(data['session_id']).rank()
data = data.sort_values(by=['session_id','ranks'], ascending=[True, True])
data['act_timestamp'].groupby(data['session_id'])是一个迭代器，可以根据循环遍历处对应的值；
for group in data.groupby(data['session_id']):
print(group)
https://blog.csdn.net/weixin_43685844/article/details/87913303
11、数据生成到csv文件的乱码问题：
主要有以下两种方案：
1）使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf-8') 查看是否还存在编码问题。
df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8")
2）使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf_8_sig') 查看是否问题依然存在。
df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig")
2、读取csv文件时转化成字符串的问题：
df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', header=None，dtype='str')
12、数据格式修改：
df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)
