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Pandas笔记目录

速查笔记

使用实例

Pandas-数据导入

(未完成)

 

Pandas-数据探索

  • 基础属性
    • shape
    • indexs
    • columns
    • values
    • dtype/dtypes  
  • 汇总和计算描述统计
    • count()
    • value_count()
    • describe()  
    • head()
    • tail()

 

Pandas-数据整理

  • 丢弃值
    • drop()
  • 缺失值处理
    • isnull() & notnull()
    • dropna()
    • fillna()  
  • 值替换
    • replace()
    • get_dummies() 
  • 重复值处理
    • duplicated()
    • is_unique()
    • unique()
    • drop_duplicated()
  • 排序&排名
    • sort_index()
    • rank()  
  • 索引设置
    • reindex()
    • set_index()
    • reset_index()
    • stack() & unstack()
  • 修改列名
    • rename()

【转载】使用pandas进行数据清洗

  • 数据表中的重复值
    • duplicated()
    • drop_duplicated()
  • 数据表中的空值/缺失值
    • isnull()&notnull()
    • dropna()
    • fillna()
  • 数据间的空格
    • 查看数据中的空格
    • 去除数据中的空格
    • 大小写转换
  • 数据中的异常和极端值
    • replace()
  • 更改数据格式
    • astype()
    • to_datetime()
  • 数据分组
    • cut()
  • 数据分列
    • split()

Pandas-数据选取

  • []
  • where 布尔查找
  • isin
  • query
  • loc
  • iloc
  • ix
  • map与lambda
  • contains

【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序

  • sort()
    • 对单列数据进行排序
    • 对多列数据进行排序
    • 获取金额最小前10项
    • 获取金额最大前10项
  • Loc
    • 单列数据筛选并排序
    • 多列数据筛选并排序
    • 按筛选条件求和(sumif, sumifs)
    • 按筛选条件计数(countif, countifs)
    • 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs)
    • 按筛选条件获取最大值和最小值

【转载】使用Pandas进行数据提取

  • set_index()
  • ix
    • 按行提取信息
    • 按列提取信息
    • 按行与列提取信息
  • 提取特定日期的信息
  • 按日期汇总信息
    • resample()

Pandas-多表操作

  • merge
  • join
  • concat
  • append
  • combin_first

【转载】使用Pandas进行数据匹配

merge()介绍

  • inner模式匹配
  • lefg模式匹配
  • right模式匹配
  • outer模式匹配

NaN值匹配模式

Pandas-数据聚合与分组运算

(未完成)

  • 图解“split-apply-combine”
  • 数据的分类split:
    • groupby()
      • 以column进行分组
      • 以index进行分组
      • 分组遍历 
  • 数据的应用apply:
    • aggregate() 
    • agg()
  • 数据的转译tansformaton:
    • transform()
  • 数据的过滤filteration:
    • filter()
  • 数据透视表
    • pivot()
    • pivot_table()
    • crosstab()

【转载】使用Pandas创建数据透视表

  • pandas.pivot_table()
    • 创建简单的数据透视表
    • 增加一个行维度(index)
    • 增加一个值变量(value)
    • 更改数值汇总方式
    • 增加数值汇总方式
    • 增加一个列维度(columns)
    • 增加多个列维度 
    • 增加数据汇总值

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