常用的pandas命令：行列 row,column pandas 基本的数据结构是 Series（数组） 和 DataFrame（类似二维数组）， Pandas 提供了 Index 对象，每个 Series 都会带有一个对应的Index，用来标记不同的元素，Index 的内容不一定是数字，也可以是字母、中文等，它类似于SQL中的主键。

1.Dateframe的查询

（1）loc——loc&iloc函数：

loc函数：通过行索引 “Index” 中的具体标签来取行数据（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号（位置）来取行数据 如： data.loc[‘a’] #即取索引为a的行 data.loc[:,[‘A’]] #取’A’列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']] data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]] 利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行 data.loc[data[‘A’]==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)

data.loc[(data['A‘]==0) & ([data['data_io']>'2018-05-08') ]

（2）isin——使用isin函数根据特定值筛选记录

如：df[df.a.isin([30,54])] #即筛选a值=30或54的记录 如：pi_df = pi_df.loc[~pi_df.index.isin(s_df_main.index)].copy() #从pi_df中筛选index不在s_df_main中的行

（3）at函数

根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。 df.at[3,‘a’] 若列用index，则可用iat函数，如：df.iat(3,‘a’)

（4） 多条件筛选

可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选 df[(df[‘a’] > 30) & (df[‘b’] > 40)] 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录

先取出index，再合并set，进而isin a = valid_i0.reset_index().set_index('cols').index.unique() b= valid_s.reset_index().set_index('cols').index.unique() ab_valid = set(po_valid_i0) | set(po_valid_s) c.set_index('cols', inplace=True) c = c.loc[(c['is_store'] != 1) | (po.index.isin(po_valid))].copy() po.reset_index(inplace=True)```

（5）index 即重置行名

如：df.index=[‘aa’,‘bb’,‘cc’,‘dd’] #即重置行名为aa,bb,cc,dd

2.DataFrame的index、列名等的重置、排序

（1）set_index

设置索引列。 如： new_df_drop_t = df.set_index(‘A’) #设置A列为索引列，同时删去之前的列 new_df_drop_f = df.set_index(‘A’,drop=False) #设置A列为索引列，并不删去之前列

加上inplace='True'，原有表名称发生变化，如mng_wh_info mng_wh_info.set_index('org_id', inplace=True) mng_wh_info.sort_index(inplace=True)

（2）reset_index()

reset_index还原分为两种类型， 第一种是对原DataFrame进行reset， new_reset_index = df.reset_index(drop=False) # 原有的索引不变添加列名index，同时在新列上重置索引 new_reset_index = df.reset_index(drop=True) # 在原有的索引列重置索引，不再另外添加新列

第二种是对使用过set_index()函数的DataFrame进行reset new_reset_index = newdf.reset_index(drop=False) #索引列会被还原为普通列 默认的 new_reset_index = newdf.reset_index(drop=True) #索引会被直接删除

（3）按照某一列的大小进行排序

sort_index() sort_index(axis=0,ascending=True)

参数说明

axis：0按照行名排序；1按照列名排序 ascending：默认True升序排列；False降序排列 如： 将’Date’设置为行索引并按时间排序： app.set_index(‘Date’,inplace=True) app.head()

sort_values()

DataFrame.sort_values(by=[’’], axis=0, ascending=True)

参数说明

axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} by:str or list of str；如果axis=0，那么by=“列名”；如果axis=1，那么by=“行名”； ascending:True升序，可以是[True,False]，即第一字段升序，第二个降序

（4）rename(columns = {……}，inplace=‘True’)改变列名：

如：

第一种修改方法

df_rename = df.rename({'a': 're_a', 'b': 're_b', 'c': 're_c', 'd': 're_d'}, axis='columns') 或者： df_rename({columns='A':'a','B':'b'},inplace='True')

#即把列中的a,b,c,d分别变为re_a,…

第二种修改方法

df_rename = df.rename(index={"07-01": 71, "07-02": 72, "07-03": 73}, columns={'a': 're_a', 'b': 're_b', 'c': 're_c'})

#即把行的index变，把列变为re_a,…

3.数据的清洗

（1）drop_duplicates()

对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 data.drop_duplicates([‘k2’]) #对特定列k2去重

df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=first,inplace=True) #只考虑B列（默认为所有列），keep=first默认保留第一次出现的值 df.drop_duplicates(subset=[a', 'b'], inplace=True) # a列和b列去重

（2）drop() drop([],axis=1,inplace=‘True’)

删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行（列） 如：df.drop([‘oh’,‘te’],axis=1) # 删除oh,te列

（3）dropna()

删除含有空数据的全部行 df4 = df4.dropna(axis=1)# 通过axis参数来删除含有空数据的全部列 df4 = df4.dropna(subset=[“age”, “sex”])# subset参数删除在age和sex中含有空数据的全部行

（4）fillna()

df1.fillna(100) #用常数100填充空格/缺失数据/NAN 通过字典填充不同的常数： df1.fillna({0:10,1:20,2:30})#第1,2,3,列分别填充10,20,30

4.两个DataFrame的合并

（1）append()

（2）concat()沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起

axis是关键，它用于指定是行还是列，axis默认是0,列；1，行 如：

frames = [df1, df2] pd.concat(frames) #拼接df1及df2，上面是df1，下面是df2 pd.concat([df1,df1],ignore_index=True) 默认ignore_index=False，此时后面的DataFrame中的索引直接拼接在后面， 而ignore_index=True的时候，后面的索引直接全部改变成数字。

（3）merge() 通过键拼接列 默认去交集inner

针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。

pd.merge(df1, df2[['a', 'b', 'c']].drop_duplicates(), how='inner'， on=['a', 'b', 'c']) df1，和df2中都存在a，b，c三列，将abc作为公共列予以合并 how=inner,left,right,outer，保留公共，左边表，右边表，都保留的意思

join() 少用

c = a.join(b, how='inner')

5.数据的处理

groupby().sum()

df1=df.groupby(['a','b','c','d','e'])[['quant_io']].sum() 以abcde作为一组，对quant_io求和

groupby().apply()#apply里跟各种函数 如： groupby(‘A’).apply(np.mean)与groupby(‘A’).mean()计算结果是一致的

或： df1=df['quant_io'].apply(np.sign) 符号函数，直接判断quant_io是否为正，0,1 具体 df['qty'][df['qty']<0]=0 df1=df['qty'].apply(np.sign)

其它： （1）[] 选择列，选择行 df[‘A’] 通过name(键)选择列 df[[‘A’,‘B’]] 通过list选择列 df[0:3]通过index所在行选择行 df[‘20130102’:‘20130104’] 通过行index（键）选择行 dataset[(dataset[‘Sex’] == i) & (dataset[‘Pclass’] == j+1)][‘Age’] #布尔运算选择数据，以其他列为条件筛选数据，注意做布尔运算时最好将每个运算用括号括起来，像以下这种就会容易出问题：dataset[dataset[‘TARGET’].notnull() & dataset[‘need_pre’]!=1 ]

加不加[]，生成的类型是不同的 type(data[“A1”]) pandas.core.series.Series type(data[[“A1”]]) pandas.core.frame.DataFrame

类型

df[‘quant_io’] = df[‘quant_io’].astype(int) 强制将quant_io列转换成int整型 df.dtypes 检测dataframe df的类型

创建Dataframe

import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[[1,2,3],[1,10,20]],columns=['x1','x2']) 或 df = pd.DataFrame({'a':['a0','a1'],'b':['b1;,'b2'],'c':['c1','c2','c3']})