Pandas操作
基础操作
1.修改列名
data.columns=["columns1","columns2","columns3"]
2.找出空值所在行
data[data['column1'].isnull()]
#或者
result=data[data.isnull().T.any()]
注意isnull()的结果需要求转置之后，才能进行any()操作
非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求any()计算的结果，输出为列的Series
转置: frame3.isnull().T.any()，得到的每一行求any()计算的结果，输出为行的Series
3.找出某列非空所在行
result=data[data['column1'].notnull()]
4.找出含有特定字符所在行
res=data[data['choice'].str.contains("<img")]
时间操作
1.将字符串转为日期
brand['Date2']=pd.to_datetime(brand['Date'],format="%Y%m%d")
2.将年份和月份组合在一起的一种方法是对它们进行整数编码，例如：2014年8月的201408。在整个列中，您可以这样做：
df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)
3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year() 和 pandas.Series.dt.month()
df['Year'] = df['Joined date'].dt.year
df['Month'] = df['Joined date'].dt.month
4.日期时间间隔运算
使用datetime里的timedelta函数
import datetime
from datetime import timedelta
#相加天数
df['time_list']+timedelta(days=1)
#相减天数
df['time_list']-timedelta(days=1)
#相加小时
df['time_list']+timedelta(hours=5)
#按周计算
df['time_list']-timedelta(weeks=5)
月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样
合并操作
1.merge
result=pd.merge(table1,table2,how='left',on='column1')
how参数
left为左连接
right为右连接
inner为内连接,合并公有的
outer为全连接
2.concat
相同字段的表首尾相接
frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)
