pandas笔记-DataFrame(1)

1、构建

DataFrame() # 二维、大小可变、潜在异构的表格数据。

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2、属性和基础数据

DataFrame.index # DataFrame的行索引
DataFrame.columns # DataFrame的列索引
DataFrame.dtypes # DataFrame每一列的数据类型
DataFrame.info() # DataFrame的信息描述
DataFrame.select_dtypes() # 基于列的数据类型，选择/排除DataFrame的数据集
DataFrame.values # 返回DataFrame的Numpy表示形式。
DataFrame.axes # 返回DataFrame的行列索引的列表形式
DataFrame.ndim # 返回axes/array的维度数
DataFrame.size # 返回对象中元素的数量
DataFrame.shape # 返回DataFrame维度的元组表示
DataFrame.memory_usage() # 返回每列的内存使用情况
DataFrame.empty # 指示DataFrame是否是空
DataFrame.set_flags() # 此方法返回一个新对象，该对象是与输入有相同数据的视图。改变输入或输出值将反映在另一个值中。

3、转化

DataFrame.astype() # 改变数据类型
DataFrame.convert_dtypes() # 将列转换为最可能的数据类型，支持pd.NA
DataFrame.infer_objects() # 尝试指出更好的列的类型
DataFrame.copy() # 对象的索引及数据做一个副本
DataFrame.bool() # 返回Series/DataFrame的bool型

4、索引、迭代

DataFrame.head() # 返回前n行
DataFrame.at # 返回row/column 标签对对应的值
DataFrame.iat # 返回row/column 标签对的整数位置对应的值
DataFrame.loc # 接受行和列的标签数组，或bool array 返回对应的值
DataFrame.iloc # 纯粹基于整数位置的按位置选择数据。
DataFrame.insert() # 插入列数据在特殊的位置
DataFrame.__iter__() # 返回一个在信息轴上的迭代器
DataFrame.items() # 迭代DataFrame列，返回一个元组，该元组的列名和内容为Series。
DataFrame.iteritems() # 迭代DataFrame列，返回一个元组，该元组的列名和内容为Series。
DataFrame.keys() # 这是Series的索引，DataFrame的列。
DataFrame.iterrows() # 以（索引、序列）对的形式迭代DataFrame行。
DataFrame.itertuples() # 以命名元组的形式迭代DataFrame行。
DataFrame.lookup() # 用于DataFrame的基于标签的“花式索引”功能。给定行和列标签的等长数组，返回对应于每个（行，列）对的值数组。
DataFrame.pop() # 返回item并从frame中删除。如果未找到，则引发KeyError。
DataFrame.tail() # 返回后n行
DataFrame.xs() # 从Series/DataFrame返回横截面。
DataFrame.get() # 获取指定键的item
DataFrame.isin() # 是否每个元素都在DataFrame
DataFrame.where() # 返回条件为False的值
DataFrame.mask() # 替代条件为True的值
DataFrame.query() # 用bool表达式查询DataFrame的列

5、二元算子函数

DataFrame.add() # 加法
DataFrame.sub() # 减法
DataFrame.mul() # 乘法
DataFrame.div() # 除法
DataFrame.truediv() # 浮动除法
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …]) # 整除
DataFrame.mod() # 取模
DataFrame.pow() # 指数幂
DataFrame.dot() # 矩阵乘法
DataFrame.radd() # 加法
DataFrame.rsub() # 减法
DataFrame.rmul() # 乘法
DataFrame.rdiv() # 除法
DataFrame.rtruediv() # 浮动除法
DataFrame.rfloordiv()  # 整除
DataFrame.rmod() # 取模
DataFrame.rpow() # 指数幂
DataFrame.lt() # 小于
DataFrame.gt() # 大于
DataFrame.le() # 小于等于
DataFrame.ge() # 大于等于
DataFrame.ne() # 不等于
DataFrame.eq() # 等于 
DataFrame.combine() # 合并DataFrame
DataFrame.combine_first(other) # 合并DataFrame