本文的主要內容是基於中國大學mooc（慕課）中的「python資料分析與視覺化」課程進行整理和總結。
改變series和dataframe物件。
d.reindex(index=['c5','c4','c3','c2','c1'])城市 環比 同比 定基
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c1 北京 101.5 120.7 121.4
d.reindex(columns=['定基','同比','環比','城市'])定基 同比 環比 城市
c1 121.4 120.7 101.5 北京
c2 122.5 120.6 101.2 上海
c3 122.4 120.1 101.3 廣州
c4 1210.0 119.5 100.9 深圳
c5 122.3 120.1 100.5 瀋陽
.reindex(index=none,columns=none,…)的引數
引數說明
index,columns
新的行列自定義索引
fill_value
重新索引中，用於填充缺失位置的值
method
填充方法，ffill當前值向前填充，bfill向後填充
limit
最大填充量
copy
預設true，生成新的物件，false時，新舊相等不複製
d =
d = pd.dataframe(d,index=['c1','c2','c3','c4','c5'])
d
城市 環比 同比 定基
c1 北京 101.5 120.7 121.4
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
newc = d.columns.insert(4,'新增')
newd = d.reindex(columns=newc,fill_value=200)
newd
城市 環比 同比 定基 新增
c1 北京 101.5 120.7 121.4 200
c2 上海 101.2 120.6 122.5 200
c3 廣州 101.3 120.1 122.4 200
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0 200
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3 200
方法說明
連線乙個index物件，生成乙個新的index物件
.difference(idx)
計算差集，產生新的index物件
.intersection(idx)
計算交集
.union (idx)
計算並集
.delete(loc)
刪除位置loc處的元素
.insert(loc,e)
在位置loc處增加乙個元素e
d =
d = pd.dataframe(d,index=['c1','c2','c3','c4','c5'])
d
城市 環比 同比 定基
c1 北京 101.5 120.7 121.4
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
d.columns.delete(2)index(['城市', '環比', '定基'], dtype='object')d.index.insert(5,'c6')index(['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5', 'c6'], dtype='object')d =
d = pd.dataframe(d,index=['c1','c2','c3','c4','c5'])
d
城市 環比 同比 定基
c1 北京 101.5 120.7 121.4
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
newc = d.columns.delete(2)
newc
index(['城市', '環比', '定基'], dtype='object')newi = d.index.insert(5,'c6')
newi
newi
index(['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5', 'c6'], dtype='object')
nd = d.reindex(index=newi,columns=newc).ffill()
nd
城市 環比 定基
c1 北京 101.5 121.4
c2 上海 101.2 122.5
c3 廣州 101.3 122.4
c4 深圳 100.9 1210.0
c5 瀋陽 100.5 122.3
c6 瀋陽 100.5 122.3
刪除：drop
d =
d = pd.dataframe(d,index=['c1','c2','c3','c4','c5'])
d
城市 環比 同比 定基
c1 北京 101.5 120.7 121.4
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
d.drop('c1')城市 環比 同比 定基
c2 上海 101.2 120.6 122.5
c3 廣州 101.3 120.1 122.4
c4 深圳 100.9 119.5 1210.0
c5 瀋陽 100.5 120.1 122.3
d.drop('環比',axis=1)城市 同比 定基
c1 北京 120.7 121.4
c2 上海 120.6 122.5
c3 廣州 120.1 122.4
c4 深圳 119.5 1210.0
c5 瀋陽 120.1 122.3
Pandas庫的資料型別運算
算術運算根據行列索引，補齊後進行運算，不同索引之間不進行運算，運算預設產生浮點數 補齊時預設填充nan 空值 二維和一維，一維和零維 實數 進行廣播運算 採用 符號進行的二元運算會產生新的物件 標籤相同的行和列進行運算，不同的補齊後運算，補齊的值為nan，nan與任何元素運算都是nan。方法說明 a...
Pandas庫的Series資料型別及其操作詳解
series資料型別 有一組一維陣列和索引組成 1.0 自動索引 如下 所示 當只給定值，不給定索引的時候，系統將會自動補齊索引 import pandas as pd a pd.series 1 2,3 4 a01 1223 34dtype int642.0 自定義索引 如下 所示 給定倆組資料，...
Pandas的DataFrame資料型別
pandas的dataframe資料型別 縱軸表示不同索引axis 0,橫軸表示不同列axis 1 dataframe型別建立 1.從二維ndarray物件建立 import pandas as pd import numpy as np d pd.dataframe np.arange 10 re...