網上的有個別不對 實際敲了一下 有補充了點常用的
環境ide： anaconda python3.7
在這個速查手冊中，我們使用如下縮寫：
df：任意的pandas dataframe物件
s：任意的pandas series物件
同時我們需要做如下的引入：
import pandas as pd
import numpy as np
匯入資料
pd.read_csv(filename)：從csv檔案匯入資料
pd.read_table(filename)：從限定分隔符的文字檔案匯入資料
pd.read_excel(filename)：從excel檔案匯入資料
pd.read_sql(query, connection_object)：從sql表/庫匯入資料
pd.read_json(json_string)：從json格式的字串匯入資料
pd.read_html(url)：解析url、字串或者html檔案，抽取其中的tables**
pd.read_clipboard()：從你的貼上板獲取內容，並傳給read_table()
pd.dataframe(dict)：從字典物件匯入資料，key是列名，value是資料
匯出資料
df.to_csv(filename)：匯出資料到csv檔案
df.to_excel(filename)：匯出資料到excel檔案
df.to_sql(table_name, connection_object)：匯出資料到sql表
df.to_json(filename)：以json格式匯出資料到文字檔案
建立測試物件
pd.dataframe(np.random.rand(20,5))：建立20行5列的隨機數組成的dataframe物件
pd.series(my_list)：從可迭代物件my_list建立乙個series物件
df.index = pd.date_range(『1900/1/30』, periods=df.shape[0])：增加乙個日期索引
資料選取
df[col]：根據列名，並以series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以dataframe形式返回多列
s.iloc[0]：按位置選取資料 支援索引、切片
s.loc[『index_one』]：按索引選取資料 沒看懂這是什麼鬼
df.iloc[0,:]：返回第一行 冒號表示從頭到尾，可以指定切片長度
df.iloc[0,0]：返回第一列的第乙個元素
df.iloc[:,0]: 返回第一列資料
資料清理
df.columns = [『a』,『b』,『c』]：重新命名列名
pd.isnull().any()：檢查dataframe物件中的空值，並返回乙個boolean陣列
pd.notnull().any()：檢查dataframe物件中的非空值，並返回乙個boolean陣列
pd[pd.notnull() == true] 過濾所有的空值
pd[pd.列名.notnull() == true] 過濾本列中是空值得資料
df.dropna()：刪除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：刪除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：刪除所有小於n個非空值的行
df.fillna(x)：用x替換dataframe物件中所有的空值
s.astype(float)：將series中的資料型別更改為float型別
s.replace(1,『one』)：用『one』代替所有等於1的值 測試中將浮點數替換int 整列變成int型別
s.replace([1,3],[『one』,『three』])：用』one』代替1，用』three』代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns=)：選擇性更改列名
df.set_index(『column_one』)：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重新命名索引
資料統計
df.describe()：檢視資料值列的匯**計
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列與列之間的相關係數
df.count()：返回每一列中的非空值的個數
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位數
df.std()：返回每一列的標準差 離散度
數值越大表示資料越散
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