pip install pandasimport pandas as pdpd.read_csv(filename)：從csv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
使用axis=0對整一列進行操作，使用axis=1表示對整一行進行操作。
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.head(n)：檢視dataframe物件的前n行
df.tail(n)：檢視dataframe物件的最後n行
df.shape()：檢視行數和列數
df.info()：檢視索引、資料型別和記憶體資訊
df.describe()：檢視數值型列的匯**計
series.value_counts(dropna=false)：檢視series物件的唯一值和計數
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
series.iloc[0]：按位置選取資料
series.loc['index_one']：按索引選取資料
df.iloc[0,:]：返回第一行（第一行，所有列）
df.iloc[0,0]：返回第一列的第乙個元素
df.columns = ['a','b','c']：重新命名列名
pd.isnull()：檢查dataframe物件中的空值，並返回乙個boolean陣列
pd.notnull()：檢查dataframe物件中的非空值，並返回乙個boolean陣列
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
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
df[df[col] > 0.5]：選擇col列的值大於0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序資料，預設公升序排列
df.sort_values(col2, ascending=false)：按照列col1降序排列資料
df.sort_values([col1,col2], ascending=[true,false])：先按列col1公升序排列，後按col2降序排列資料
df.groupby(col)：返回乙個按列col進行分組的groupby物件
df.groupby([col1,col2])：返回乙個按多列進行分組的groupby物件
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1進行分組後，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：建立乙個按列col1進行分組，並計算col2和col3的最大值的資料透視表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分組的所有列的均值
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：對df1的列和df2的列執行sql形式的join
df.describe()：檢視資料值列的匯**計
df.mean()：返回所有列的均值
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
df = pd.dataframe([1
,2,3
,4,5
], index=[10
,52,24
,158
,112
], columns=
['s'])
df.sort_index(inplace=
true
)
data=
df=pd.dataframe(data,index=[1
,2,3
,4])
print
(df)
one two three1-
1.118689
1.0 zhangsan2-
0.101978
2.0 李四3-
1.914434
3.0999
40.588127
4.00.1
df = df[
['three'
,'one'
,'two']]
#### 交換多列
print
(df)
three one two
1 zhangsan -
1.118689
1.02 李四 -
0.101978
2.03
999-
1.914434
3.04
0.10.588127
4.0
5分鐘了解docker
一 概念 開源的應用容器引擎，打包開發者的應用及依賴包在乙個可移植的容器中，相當於沙箱。docker允許開發人員在單個作業系統上隔離和執行多個應用程式，而不是為伺服器上的每個應用程式專用乙個虛擬機器。這是通過將應用程式隔離在單獨的容器中來實現的，這些應用程式雖然被容器分隔開，但是卻可以共享作業系統和...
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