初期的时候,可能会先从实例入手,而不是先把所有先备命令学一遍,但下面这几个命令还是经常用的,如果被很长的tutorial吓跑,可以先敲一遍这些命令。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
用dict建立Dataframe
# DataFrame by dict
df2 = pd.DataFrame({'A' : 1.,
'B' : pd.Timestamp('20130102'),
'C' : pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
'D' : np.array([3]*4, dtype='int32'),
'E' : pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
'F' : 'foo'})
df2
生成随机数的矩阵 np.random.randn(6,4)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index = dates, columns = list('ABCD'))
df
对某一列降序排列
df.sort_values(by=['B'], ascending=False)
按index范围取某几行
print df['2013-01-01':'2013-01-04']
print dates
print df.loc[dates[1]]
取某几行几列
df.loc['20130101':'20130103' , ['A','B']]
选择符合某条件的行列
df[df.A>0]
对Null值进行 查找,删除,替换
df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns)+['E'])
df1.loc[dates[0]:dates[1], 'E'] = 1
df1
DataFrame减去序列
# 每一行减去同样的值
print df
print s
df.sub(s, axis='index')
# 每一列减去同样的值
print df
df.sub([1,2,3,4], axis='columns')
Apply:对数据应用函数
# 每一列 最大值-最小值
df.apply(lambda x: x.max()-x.min())
我是 不会停的蜗牛 Alice
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