参考：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html

https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html

十分钟搞定pandas

#需要导入以下所需要的包

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

一、创建对象

1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series, pandas会默认创建整型索引：

#创建一个序列

s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])


s


0    1.0

1    3.0

2    5.0

3    NaN

4    6.0

5    8.0

dtype: float64

2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个数据帧DataFrame：

#创建一个时间范围，周期为6

dates = pd.date_range('20130101',periods=6)


dates


DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',

               '2013-01-05', '2013-01-06'],

              dtype='datetime64[ns]', freq='D')


#创建一个6行5列的数据帧，行名称为日期，列属性名称为ABCDE，内容由randn函数创建,

#若不存在 index=dates , 则行名用1,2,3等数字表示；若不存在 columns=list('ABCDE')，则列属性名称也用1,2,3等数字表示

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,5),index=dates,columns=list('ABCDE'))


df

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-01 -0.964738 -0.613643 0.111717 -0.355337 -0.395985
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560
2013-01-04 -0.362915 -1.069098 -0.567669 -0.234415 0.585418
2013-01-05 0.761135 -2.116771 0.745177 0.851333 -0.624389
2013-01-06 0.052822 -0.689503 -0.401462 1.050330 -1.098080

3、使用传递的可转换序列的字典对象创建数据帧DataFrame:

#创建数据帧，每个字典的关键字表示列属性，键值对应列属性的value

df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,

                     'B' : pd.Timestamp('20130102'),

                     'C' : pd.Series(1,index=list(range(5)),dtype='float32'),

                     'D' : np.array([3] * 5,dtype='int32'),

                     'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train","sss"]),

                     'F' : 'foo' })


df2

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
4 1.0 2013-01-02 1.0 3 sss foo 
#查看数据帧中各类数据类型，只能用于查看字典形成的数据帧，用randn形成的数据帧不能使用该命令，否则出错

df2.dtypes


A           float64

B    datetime64[ns]

C           float32

D             int32

E          category

F            object

dtype: object


#df2. <TAB>

如你所见, 列 A, B, C, 和 D 也是自动完成标签. E 也是可用的; 为了简便起见,后面的属性显示被截断.

二、查看数据

1、查看帧顶部和底部行

#df.head(5)表示查看数据帧df的头五行，默认为5，也可看头3行

df.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-01 -0.964738 -0.613643 0.111717 -0.355337 -0.395985
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560
2013-01-04 -0.362915 -1.069098 -0.567669 -0.234415 0.585418
2013-01-05 0.761135 -2.116771 0.745177 0.851333 -0.624389 
#df.tail(3)表示查看数据帧df的尾3行，默认为5

df.tail(3)

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-04 -0.362915 -1.069098 -0.567669 -0.234415 0.585418
2013-01-05 0.761135 -2.116771 0.745177 0.851333 -0.624389
2013-01-06 0.052822 -0.689503 -0.401462 1.050330 -1.098080

2、显示数据帧的索引，列和底层numpy数据

#取出数据帧df的索引项，即行名称

df.index


DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',

               '2013-01-05', '2013-01-06'],

              dtype='datetime64[ns]', freq='D')


#取出数据帧df的属性列名称

df.columns


Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')


#取出数据帧df中的内容，这一点很重要，能够将数据帧的行索引项名称和列属性项名称去掉

df.values


array([[-0.96473798, -0.61364267,  0.11171683, -0.35533705, -0.39598527],

       [ 0.8982796 , -1.44752742, -1.39084675,  0.3447475 , -0.47642425],

       [ 0.19954556,  1.27767394, -0.63427023,  0.01498146, -0.0285603 ],

       [-0.36291476, -1.06909798, -0.56766898, -0.23441501,  0.58541824],

       [ 0.7611348 , -2.11677119,  0.74517694,  0.85133303, -0.62438946],

       [ 0.05282224, -0.68950339, -0.4014616 ,  1.05032997, -1.09808038]])

3、描述显示数据快速统计摘要

#描述数据帧df中的内容的一些统计项，包括数目、均值、标准差、最小最大值及其中间值

df.describe()

type(df)


pandas.core.frame.DataFrame

4、转置数据

#将行列进行转化，包括索引项、列属性项以及其中的内容

df.T

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
2013-01-01 00:00:00 2013-01-02 00:00:00 2013-01-03 00:00:00 2013-01-04 00:00:00 2013-01-05 00:00:00 2013-01-06 00:00:00
A -0.964738 0.898280 0.199546 -0.362915 0.761135 0.052822
B -0.613643 -1.447527 1.277674 -1.069098 -2.116771 -0.689503
C 0.111717 -1.390847 -0.634270 -0.567669 0.745177 -0.401462
D -0.355337 0.344747 0.014981 -0.234415 0.851333 1.050330
E -0.395985 -0.476424 -0.028560 0.585418 -0.624389 -1.098080

5、按轴排序

#若axis=1,则行索引项不变，列属性项进行竖轴转换，内容不改变；若axis=0，则列属性项不变，行索引项进行横轴转换，内容不改变；默认为axis=0，即横轴转换

# ascending=Flase 必须存在，否则数据帧不作任何改变

df.sort_index(axis=1, ascending=False)

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
E D C B A
2013-01-01 -0.395985 -0.355337 0.111717 -0.613643 -0.964738
2013-01-02 -0.476424 0.344747 -1.390847 -1.447527 0.898280
2013-01-03 -0.028560 0.014981 -0.634270 1.277674 0.199546
2013-01-04 0.585418 -0.234415 -0.567669 -1.069098 -0.362915
2013-01-05 -0.624389 0.851333 0.745177 -2.116771 0.761135
2013-01-06 -1.098080 1.050330 -0.401462 -0.689503 0.052822

6、按值排序

#df.sort_values(columns='B')

df.sort_values(by='B')   #一开始是columns指定列排序，现在改为了by进行排序

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-05 0.761135 -2.116771 0.745177 0.851333 -0.624389
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-04 -0.362915 -1.069098 -0.567669 -0.234415 0.585418
2013-01-06 0.052822 -0.689503 -0.401462 1.050330 -1.098080
2013-01-01 -0.964738 -0.613643 0.111717 -0.355337 -0.395985
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560

三、选择器

注释: 标准Python / Numpy表达式可以完成这些互动工作, 但在生产代码中, 我们推荐使用优化的pandas数据访问方法, .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix.

1、读取

（1）选择单列，这会产生一个序列，等价与df.A

df['A']


2013-01-01   -0.964738

2013-01-02    0.898280

2013-01-03    0.199546

2013-01-04   -0.362915

2013-01-05    0.761135

2013-01-06    0.052822

Freq: D, Name: A, dtype: float64

（2）使用 [] 选择行切片，若想进行列切片，可以先将数据帧进行转置，然后切片，最后转换回来

#只能进行行切片，不能做列切片；

df[0:3]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-01 -0.964738 -0.613643 0.111717 -0.355337 -0.395985
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560 
df['20130102':'20130104']

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560
2013-01-04 -0.362915 -1.069098 -0.567669 -0.234415 0.585418

2、使用标签选择

更多标签选择

（1）使用标签获取横截面

#获取数据帧的某一行，此处若写成 df.loc[dates[0]], 则出现错误

df.loc[dates[0]]


A   -0.964738

B   -0.613643

C    0.111717

D   -0.355337

E   -0.395985

Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: float64

（2）使用标签选择多轴

#取出两个列属性的所有行

df.loc[:,['A','B']]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B
2013-01-01 -0.964738 -0.613643
2013-01-02 0.898280 -1.447527
2013-01-03 0.199546 1.277674
2013-01-04 -0.362915 -1.069098
2013-01-05 0.761135 -2.116771
2013-01-06 0.052822 -0.689503

（3）显示标签切片，包含两个端点

#取出数据帧中的3行2列

df.loc['20130102':'20130104',['A','B']]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B
2013-01-02 0.898280 -1.447527
2013-01-03 0.199546 1.277674
2013-01-04 -0.362915 -1.069098

（4）降低返回对象维度

#通过选取某一行，提取出该行的列属性值，从而达到降低维度的作用

df.loc['20130102',['A','B']]


A    0.898280

B   -1.447527

Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: float64


#取出数据帧的行列名称---标签，取其中的内容

df.loc['20130102',['A','B']].values


array([ 0.8982796 , -1.44752742])

（5）获取标量值

#获取某一行某一列的值，行列用对应标签取出

df.loc[dates[0],'A']


-0.9647379819614053

（6）快速访问并获取标量数据（同上面的方法一样）

df.at[dates[0],'A']


-0.9647379819614053

3、按位置选择 —— 对应按标签选择

（1）传递整数选择位置

#这里只需要指明第3行，即可取出；对应前面的df.loc[date[0]]，需要指明行的属性的第0行

df.iloc[3]


A   -0.362915

B   -1.069098

C   -0.567669

D   -0.234415

E    0.585418

Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64

（2）使用整数片段，效果类似 numpy / python

df.iloc[3:5,0:2]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B
2013-01-04 -0.362915 -1.069098
2013-01-05 0.761135 -2.116771

（3）使用整数偏移定位列表，效果类似于 numpy / python 样式

超级重要，正好解决燃眉之急

#直接就可以取出自己想要取出的某一行某一列，相当有用

df.iloc[[1,2,4],[0,2]]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A C
2013-01-02 0.898280 -1.390847
2013-01-03 0.199546 -0.634270
2013-01-05 0.761135 0.745177

（4）显示行切片——爆裂所有列

df.iloc[1:3,:]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
A B C D E
2013-01-02 0.898280 -1.447527 -1.390847 0.344747 -0.476424
2013-01-03 0.199546 1.277674 -0.634270 0.014981 -0.028560

（5）显示列切片——保留所有行

df.iloc[:,1:3]

.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

}

.dataframe thead th {

    text-align: right;

}
B C
2013-01-01 -0.613643 0.111717
2013-01-02 -1.447527 -1.390847
2013-01-03 1.277674 -0.634270
2013-01-04 -1.069098 -0.567669
2013-01-05 -2.116771 0.745177
2013-01-06 -0.689503 -0.401462

（6）显示获取一个值

#取出第一行第一列的数值

df.iloc[1,1]


-1.4475274167250514

（7）快速访问一个标量——等同上个方法

df.iat[1,1]


-1.4475274167250514

十二、导入和保存数据

导入csv文件时，添加列名的方式为：

x0=pd.read_csv(input_file, header=None, names=Feature)

若数据以tab分隔，则读取时可以去除的方式，如下：

df = pd.read.csv('../input/data_train.csv', sep='\t', encoding='GBK')

可以用sep参数进行去除；

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