Pandas速查手冊中文版

本文翻譯自文章：pandas cheat sheet - python for data science，同時新增了部分註解。

關鍵縮寫和包匯入

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

pd.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

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

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

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

s.loc['index_one']：按索引選取資料

df.iloc[0,:]：返回第一行

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.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

np.exp(b)：e的冪次方，e是乙個常數為2.71828

np.sqrt(b):求b的開方

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本文翻譯自文章 pandas cheat sheet python for data science 同時新增了部分註解。對於資料科學家，無論是資料分析還是資料探勘來說，pandas是乙個非常重要的python包。它不僅提供了很多方法，使得資料處理非常簡單，同時在資料處理速度上也做了很多優化，使得和...

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