一、数据读取

1. pd.read_csv()/df.to_csv()

2. pd.read_excel()/df.to_excel()：可以写到具体的sheet

3. pd.read_json()/()df.to_json()

4. pd.read_html()：返回列表形式，列表中数据为数据帧

5. pd.read_clipboard()

6. 数据库读取： import pymysql from sqlalchemy import create_engine import sqlalchemydb= pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="230400",db="test",port=3306) engine = create_engine('mysql+pymysql://root:230400@localhost/test?charset=utf8') df.to_sql('', engine,index=False,if_exists='replace') #保存 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:230400@localhost/test?charset=utf8') pd.read_sql('', engine)#读取

二、数据查看

1. df.head()/df.tail()

2. df.sample()：随机采样

3. df.shape：形状

4. df.info()：缺失情况，数据类型

5. df.describe()：统计描述性信息，可查看数值型和类别型

6. df.T：转置

7. df.values：值，数组

8. df.index：行索引

9. df.columns：列索引

10. df.dtypes:数据类型

三、索引设置和修改

1. df.set_index()：将某列设置索引

2. df.reset_index()：恢复默认索引

3. df.reindex()：重新索引

4. df.index=[] #覆盖

5. df.columns=[] #覆盖

6. df.rename(columns = {'':''}, inplace=True)：修改某列的名字

四、缺失值和重复值处理

1. df.isnull()/df.notnull()：缺失值判断

2. df.isnull().sum()

3. df.dropna()：删除，指定某列

4. df.fifillna():填充

5. df.duplicated()：重复值

6. df.duplicated().sum()

7. df.drop_duplicates()：重复值删除

8. df.replace()：替换

五、选择和过滤

1. df['A']：选择列

2. df.loc['a':'c']；选择行，显示索引，两边闭合

3. df.loc['a':'c',['A','C']]

4. df.loc['a':'c','A':'C']

5. df.iloc[3:5]

6. df.iloc[1:3,2:4]：隐式，左闭右开

7. df[df['A'].notull()] #选择A列非空的所有行

8. df.loc[df['A']>0,df.loc['a']>0] #a行大于零的所有列，A列大于0的所有行

六、行列的增加和删除

1. df.loc['d']=[4,4,4]：增加行

2. df['four']=[3,4,5]：增加列

3. df.drop(['one','two'],axis=0)

4. df.pop()

5. df.insert() ：插入

七、拼接与合并

1. df = df.append(df1)：纵向拼接

2. pd.concat([df1, df2], axis=1)：可以横向拼接和纵向拼接

3. pd.merge(left, right, on='key')：主键合并 4. df1.join(df2)

八、统计和排序

1. S.value_counts() ：计数

2. S.nlargest()# .nsmallest

3. S.unique()：唯一值，取值

4. S.nunique()：取值数量

5. df.nlargest(2,'A')

6. df.sum()/df.mean()/df.var()/data.count()：默认按照列进行处理

7. df.sort_index()：按照索引（行索引和列索引）排序

8. df.sort_values()：按照值排序，多重排序

九、重塑与轴向旋转

1. df.stack()

2. df.unstack()

3. df.pivot(index=None, columns=None, values=None)

十、数据运算

1. s1+s2 2. df1+df

2：索引自动对齐

3. s.map() 映射

4. s.apply()

5. df.apply()

6. df.applymap()

十一、数据类型变换

1. s.astype(str)

2. pd.to_numeric()

3. pd.to_datetime()：转换为时间戳

十二、分组运算

1. df.groupby().mean() #std,var,min,max,sum

2. df.groupby().apply(lambda x: ): 分组填充；分组排序，返回排序后的前n

3. df.groupby().agg([np.mean]) #标准的函数，std，var，min,max

4. df.groupby().agg([ptp])#自定义函数

5. df.groupby().agg([np.mean,ptp]) #多个聚合函数

6. df.pivot_table() #透视表，先groupby，再求mean，可以指定

7. pd.crosstab() #交叉表，统计的是分组的频率

十三、字符串序列操作

1. s.str.len() #字符串长度

2. s.str.lower() #.upper().title() .capitalize() .swapcase()

3. s.str.get(2) #返回元素

4. s.str.fifind('e')#s.str.index('')#返回索引

5. s.str.fifindall("") #正则表达式提取

6. s.str.match("[a-d]")#判断是否匹配

7. s.str.islower()#.isupper().isspace().isalpha().isnumeric()

8. s.str.startswith()#.endswith()

9. s.str.contains()

10. s.str.ljust()#.rjust().center()

11. s.str.strip()

12. str.replace(regex=False)

13. s.str.split() #split() 切分字符串

14. s.str.slice(1,3)#切片

15. s.str.cat(sep=' ')

16. s.str.repeat()

17. s.str.count()

十四、时间序列处理

1. pd.Timestamp(1594282374.596097,unit='s')#处理单个

2. pd.to_datetime(["2019-12-10","2019/12/11","2019/12/12"])#处理序列

3. pd.date_range('2011-1-20', '2011-1-30',freq='D') #产生序列

4. s.dt.year()#.month.day.date.weekday.time.

5. df.loc["2017"]#选择

6. df.resample()#重采样

7. pd.Timedelta('02:05:00').seconds/3600 #Timedelta对象有属性：weeks、days、seconds、 milliseconds、microseconds和nanoseconds等