pandas.series([…]) #建立序列
pandas.date_range(『20200729』,periods=7)# 建立日期序列
pandas.dataframe(…,index=…,columns=…)# 建立制定索引矩陣
a.index#行索引名稱
a.columns#列索引名稱
a.values#矩陣值
a.describe()#描述矩陣
a.t# 反相矩陣
a.sort_index(axis=1,ascending=false)# 按列倒序排序
a.sort_values(by=』…』)#對值排序
a[『a』] or a.a#選擇指定列值
a[…:…]#選擇指定行的值
a.loc[』…』,』…』]#以標籤來選擇值
a.iloc[…,…]#以位置來選擇值
a[a.a>1]#以a列數值大於1值來篩選值
a.iloc[…,…] = 111#以位置來改
a.loc[』…』,』…』] = 111#以標籤來改
a[a.a>1] = 0#以列篩選數值對矩陣全部修改
a.a[a.a>1] = 0#僅對制定列篩選值修改
a.dropna(axis=0,how=『any』) how=#刪掉缺失資料所在的一行
a.fillna(value=0)#將所有缺失資料改為0
a.isnull#判斷是否存在缺失資料
numpy.any(a.isnull())==true#大資料中判斷是否存在資料丟失
#可以讀取的格式
read_csv
read_excel
read_hdf
read_sql
read_json
read_msgpack(experimental)
read_html
read_gbq(experimental)
read_stata
read_sas
read_clipboard
read_pickle
#儲存格式
to_csv
to_excel
to_hdf
to_sql
to_json
to_msgpack(experimental)
to_html
to_gbq(experimental)
to_stata
to_sas
to_clipboard
to_pickle
pandas.merge(a,b,on=』…』)#按照某列索引合併
pandas.merge(a,b,on=[』…』,』…』],how=『inner』)#預設inner交集還有outer並集right以b索引為基準left以a索引為基準
pandas.merge(a,b,on=[』…』,』…』],how=『outer』,indicator=true) #顯示合併方式
pandas.merge(a,b,left_index=true,right_index=true,how=『outer』) #按照行索引合併
pandas.merge(a,b,on=』…』,suffixes=[』…』,』…』],how=『outer』) #增加行索引字尾
import matplotlib.pyplot as plt #顯示資料模組
a.plot()
plt.show()#顯示圖表
a.plot.scatter()
plt.show()#散點圖
還有』bar』,『hist』,『box』,『kde』,ares』,『hexbin』,『pie』
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