北冥有鱼的博客

它可以替换单个值、列表中的多个值、正则表达式匹配的值，甚至可以使用字典指定复杂的替换规则。它是一个非常常用的数据清理工具，可以根据索引或标签删除指定的行或列。Keep：支持'first', 'last', ``False``，默认为first，表示要保留的数据，False是表示都不保留。ignore_index=True ：是否生成新的索引,新索引使用系统默认的整型索引。axis=0：表示沿着指定的轴拼接（默认为0，表示行方向；ignore_index：是否生成新的索引,新索引使用系统默认的整型索引。

iloc表示计算机系统记忆的索引(从0开始的整型递增数字)，不支持的修改的索引，相当于EXCEL中的行号和列号，用法：DataFrame.iloc()[行索引,列索引]使用时可以省去括号 ，loc()[] 同 loc[] ，iloc()[] 同 iloc[]，[]中均可传两个参数，[行参数,列参数]loc表示自定义或系统默认索引，支持修改的索引，用法：DataFrame.loc()[行索引或行名称或条件,列名称]tail： 获取后n行，有一个参数n，默认=5，为后五行，可以自定义设置。

对于顺序数据(索引必须是单调递增或递减的),如时间序列或数值作为索引时，重建索引时会需要进行插值或填值处理，使用method参数进行设置。"backfill"和"bfill", 表示后项值填充；"ffill"和 "pad"，表示前项值填充。默认的缺失值为nan，可通过fill_value参数指定自定义的缺失值。重建索引时，如果索引值不存在就会引入缺失值。

Pandas是Python高效且强大的数据分析库。它是基于NumPy的数据分析模块,它提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需的工具。Pandas有:Series、DutaFrame和Panel三种数据结构。Series类似于数组，DataFrame类似于表格的二维数组，Panel可以视为Excel的多表单Sheet。方便测试，这里写两个方法用来产生随机列表和字典。