一 統計彙總函式：
import pandas as pd
s = pd.series()
s.min
s.max
s.sum
s.mean
s.count # 非缺失元素的個數
s.size #所有元素的個數
s.median
s.var
s.std
s.quantile #計算任意分位數
s.cov #計算協方差
s.corr #計算相關係數
s.skew #計算偏度
s.kurt #計算峰度
s.describe
s.groupby
s.aggregate
s.argmin
s.argmax
s.any
s.all
s.value_counts
s.cumsum #計算累計和
s.cumprod #計算累計積
s.pct_change #計算後乙個元素與前乙個元素的比率
二 資料清洗函式
s.duplicated #判斷序列元素是否重複,返回與序列長度一樣的布林值
s.drop_duplicates #刪除重複值
s.hasnans # 判斷序列是否存在缺失值,true or false
s.isnull #判斷序列元素是否缺失,返回與序列長度一樣的布林值
s.notnull
s.dropna
s.fillna
s.ffill #使用缺失值的前乙個元素填充
s.bfill #使用缺失值的後乙個元素填充
s.dtypes
s.astype
pd.to_datetime
s.factorize #將字串序列 轉化為數值
s.sample
s.where #基於條件判斷的值替換
s.replace #按值替換 不可使用正則
s.str.replace #按值替換 可使用正則
s.str.split.str
三 資料篩選
s.isin
s.between
s.loc
s.iloc
s.compress #條件判斷
s.nlargest #搜尋最大的n個元素
s.nsmallest #搜尋最小的n個元素
s.str.findall #子串查詢，可使用正則
四 繪圖與元素級函式
s.hist #直方圖
s.plot #基於kind引數繪製餅圖，折線圖，箱線圖
s.map #元素對映
五 時間序列函式
s = pd.date_range('1/1/2012','2/1/2012',freq='d')
s.date #獲取日期
s.time #獲取時間
s.year
s.month
s.day
s.hour
s.minute
s.second
s.quarter #獲取季度
s.weekday #返回數值型的星期幾
s.weekday_name #返回字元型的星期幾
s.week #返回一年中的第幾周
s.dayofyear #返回一年中的第幾天
s.daysinmonth #返回月對應的最大天數
s.is_month_start
s.is_month_end
s.is_quarter_start
s.is_quarter_end
s.is_year_start
s.is_year_end
s.is_leap_year #判斷是否為閏年
六 其他函式
s.diff #一階差分
s.round #元素的四捨五入
s.sort_values
s.sort_index
s.to_dict 轉化為字典
s.tolist #轉化為列表
s.unique #元素去重
Pandas 的實用方法
1.想要刪除資料中有空數值的一行 df df.dropna print df 2.pandas讀取含有中文檔案時 df pd.read csv csv delimiter names encoding utf 8 print df 3.pandas 對index或者某一列進行全體排序 df df.s...
實用Pandas操作記錄
from lxml import etree 檔案路徑 f e web crawler https免費http ip 第1頁https.html 生成html頁面的字串 html table text etree.tostring etree.parse f,etree.htmlparser dec...
Pandas使用實用技巧
常見的需求是將某一列根據指定的分隔符拆分成多列。現有需求，根據指定的分隔符將其拆分為多行。例 df a b 0 a f 1b c h g 2d k 3 e l 現需要將其拆分為 df a b 0 a f 1b h 1c g 2d k 3 e l 實現過程如下 df pd.dataframe dfa ...