随笔

Pandas–sort_values

## 参数    
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')  
#### 参数说明    
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照索引排序，即纵向排序，如果为1，则是横向排序    
by:str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"；  
ascending:布尔型，True则升序，可以是[True,False]，即第一字段升序，第二个降序  
inplace:布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框  
kind:排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心  
na_position : {‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面  

pandas中.value_counts()的用法

value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。
value_counts()是Series拥有的方法，一般在DataFrame中使用时，需要指定对哪一列或行使用

import pandas as pd
import numpy as np
filepath='C:\python\data_src\GFSCOFOG_03-05-2018 03-04-36-54_timeSeries\GFSCOFOG_CHA.csv'
data = pd.read_csv(filepath,encoding='utf-8')

corr()

data.corr() #相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数
data.corr()[u’好’] #只显示“好”与其他感情色彩的相关系数
data[u’好’].corr(data[u’哭’]) #两个感情色彩的相关系数