pandas 3
参考资料:https://mp.weixin.qq.com/s/9z3JVBkZpasC_F0ar_7JJA
删除多列:df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True)
转换数据类型:df[col_float] = df[col_float].astype('float32')
替换:num_encode = {'col_1' : {'YES':1, 'NO':0}, 'col_2' : {'WON':1, 'LOSE':0, 'DRAW':0}} df.replace(num_encode, inplace=True)
df['col_1'].replace('\n', '', regex=True, inplace=True)
df['col_1'].replace(' &#.*', '', regex=True, inplace=True)
删除字符串开头的空格:
df[col] = df[col].str.lstrip()
两列连接,得到新的列:
字符串转时间:df.insert(loc=2, column='timestamp', value=pd.to_datetime(df.transdate, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'))
1 engine是使用的分析引擎,读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。
2 df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型,以及缺失情况:
3 使用Pandas时,尽量避免用行的思维来处理数据,要逐渐养成一种列向思维,每一列是同宗同源,处理起来是嗖嗖的快
4 1)增加一列,用df['新列名'] = 新列值的形式
2) 用drop函数制定删除对应的列,axis = 1表示针对列的操作,删除多列用[col1,col2,col3]
3) 选取某一列: df['列名']即可 选取多列:df[['第一列','第二列','第三列'..]]
4 简单的更改:df['旧列名'] = 某个值或者某列值,就完成了对原列数值的修改。
改多列:df2[['aa','cc']]=90
5 字符串类型是最常用的格式之一了,Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样,唯一不同的是需要在操作前加上".str"
小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型的列都返回的是object格式,
在常规实际应用中,我们可以先理解为object对应的就是str格式,int64对应的就是int格式,float64对应的就是float格式即可
6 字符串转数字
df2['cc']=df2['cc'].astype(float)
7 字符串转时间
df2['dd']=pd.to_datetime(df2['dd']) 8 基于位置(数字)的索引:含首不含尾
选行
选列
选行和列
9 基于名称(标签)的索引
选行
选列
选行和列
在pandas中,要表示同时满足,各条件之间要用"&"符号连接,条件内部最好用括号区分;如果是“或”的关系(满足一个即可),则用“|”符号连接:
10 指定读取哪个sheet页
11 纵向合并(一般是有相同的列,有几列不一样也没事)
12 横向合并
left和rgiht分别对应着需要连接的左表和右表,left_index与right_index是当我们用索引连接时指定的参数,利用列进行连接时,用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”
左连接(left)和右连接(right),我们可以直观理解为哪边的表是老大,谁是老大,就听谁的(所有行全部保持),先看左连接,左表h1原封不动,右边根据左表进行合并,如果存在相关的名字,就正常返回数据,如果不存在(韩梅梅、李雷),就返回空(NAN)值;右连接就是听右表的,左表有则返回无则为空。
外连接是两张表妥协的产物,我的数据全保留,你的也全保留,你有我无的就空着,你无我有的也空着
12 去空: dropna函数默认删除所有出现空值的行,即只要一行中任意一个字段为空,就会被删除
可以设置subset参数,例如dropna(subset = ['city']),来指定当一行中的city字段为空时,才会被删除
13 去重 :drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行 对某行去重:subset
14 排序:df2.sort_values(['cc','bb'],ascending=False)
15 分组求和:
对分组后的某些列求和
16 不让分组的列变成索引
不让分组的列变成索引
也可以通过reset_index()实现不让分组的列变成索引
17 切分(分桶)操作常用于一维数组的分类和打标(给数据分区间,并给每一区间打标签)
18 apply()
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