來自:python那些事
pandas中accessor功能很強大,可以將它理解為一種屬性介面,通過它獲得額外的方法。
下面用**和例項理解一下:
import對於series資料結構使用_accessors方法,我們得到3個物件:cat, str, dt。pandas as pd
pd.series._accessors
1.str物件的使用
series資料型別:str字串\d表示匹配任意數字
關於str物件的2個方法說明:
除了以上用法外,常用的屬性和方法還有.rstrip,.contains,split等,我們通過下面**檢視一下str屬性的完整列表:
2.dt物件的使用
series資料型別:datetime因為資料需要datetime型別,所以下面使用pandas的date_range()生成了一組日期datetime演示如何進行dt物件操作。series.dt.weekday:從日期判斷所處星期數;
time_ser =pd.to_datetime(daterng)for i in
time_ser:
(i.weekday())
或print(daterng[daterng.dt.weekday])
注意:前面是星期數
series.dt.quarter:從日期判斷所處季節;
series.dt.is_year_end:從日期判斷是否處在年底;
print(daterng[daterng.dt.is_year_end])pandas中關於nan的處理
在pandas中有個另類的存在就是nan,解釋是 not a number,不是乙個數字,但是它的型別確是乙個float型別。numpy中也存在關於nan的方法,如 np.nan 對於pandas中nan的處理,簡單的說有以下幾個方法。檢視是否是nan,s1.isnull 和 s1.notnull ...
pandas中關於資料合併join,merge
pandas中資料的合併與sql語句類似。主要有函式merge,join等。merge函式 資料合併,一般是基於通過列索引的資料合併。其有內連線,外連線,左連線,右連線。內連線 取兩組資料的交集。c pd.dataframe 3,2,3 2,3,4 columns list abc b pd.dat...
pandas 中關於loc跟iloc總結
1 兩者對行的處理區別 pandas.loc 1 5 跟pandas.loc 0 4 取出來的資料是一樣的,這是因為,它是先對資料給定標籤,pandas.loc 1 5 是指從1開始給定標籤,pandas.loc 0 4 是指從0開始給定標籤。同理 pandas.iloc 1 5 也是一樣的。兩者在...