python数据分析学习之-pandas功能大纲

Pandas基础和应用

1. 常用的数据对象

1. Series对象-一维数组

pd.Series(data,index)

data可以是数组，列表，字典，index即为列名称

当data是字典时，列名称由key来充当

series有Index和value两个基本属性

1. dataframe对象-二维数据

1. 创建dataframe

pd.DataFrame(data,index,columns)

data可以是嵌套列表，二维数组，字典，或dataframe对象

index是索引对象，类数组对象

columns是列索引

1. 数据转换

包括从csv,dict,items,records

1. Panel对象-三维数据

pd.Panel(data,items,major_axis,minor_axis)

data可以是三维数组，嵌套列表，字典等。

items axis=0

major axis=1

minot axis=2

1. 索引对象

1. Index对象

创建索引pd.Index(["yuwen","shuxue"])

1. Multiindex

1. 数据索引和切片

Series.iloc[1]按位置读取

Series.loc[1:3]

1. Dataframe转为numpy

Dataframe.vaues即可，切片方式基本与二维数组一致

1. 文件读写操作

可以直接读csv,安装模块去读hdf5(大文件)

1. 轴向链接
2. 合并函数
3. 按条件选择np.where.a.combine_first
4. 分组运算（split apply combine）

df.groupby("cs").sum

聚合多种统计与运算

df.groupby("cs").aggregate(["mean","sum"])

filter过滤

transform 改变了原数据的值

1. apply

apply 增加一列，参数是函数

1. 矢量化字符串