pandas 3
参考资料：https://mp.weixin.qq.com/s/9z3JVBkZpasC_F0ar_7JJA
删除多列：df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True)
转换数据类型：df[col_float] = df[col_float].astype('float32')
替换：num_encode = {'col_1' : {'YES':1, 'NO':0}, 'col_2' : {'WON':1, 'LOSE':0, 'DRAW':0}} df.replace(num_encode, inplace=True)
df['col_1'].replace('\n', '', regex=True, inplace=True)
df['col_1'].replace(' &#.*', '', regex=True, inplace=True)删除字符串开头的空格：df[col] = df[col].str.lstrip()
两列连接，得到新的列：
字符串转时间：df.insert(loc=2, column='timestamp', value=pd.to_datetime(df.transdate, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'))
1 engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。
2 df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型，以及缺失情况：
3 使用Pandas时，尽量避免用行的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快
4 1)增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式
2) 用drop函数制定删除对应的列，axis = 1表示针对列的操作，删除多列用[col1,col2,col3]
3) 选取某一列: df['列名']即可 选取多列：df[['第一列','第二列','第三列'..]]
4 简单的更改：df['旧列名'] = 某个值或者某列值，就完成了对原列数值的修改。
改多列：df2[['aa','cc']]=90
5 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"
小Z温馨提示：我们最初用df2.info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，
在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str格式，int64对应的就是int格式，float64对应的就是float格式即可
6 字符串转数字
df2['cc']=df2['cc'].astype(float)
7 字符串转时间
df2['dd']=pd.to_datetime(df2['dd'])
8 基于位置（数字）的索引：含首不含尾
选行
选列
选行和列
9 基于名称（标签）的索引
选行
选列
选行和列
在pandas中，要表示同时满足，各条件之间要用"&"符号连接，条件内部最好用括号区分；如果是“或”的关系（满足一个即可），则用“|”符号连接：
10 指定读取哪个sheet页
11 纵向合并（一般是有相同的列，有几列不一样也没事）
12 横向合并
left和rgiht分别对应着需要连接的左表和右表，left_index与right_index是当我们用索引连接时指定的参数，利用列进行连接时，用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”
左连接（left）和右连接（right），我们可以直观理解为哪边的表是老大，谁是老大，就听谁的（所有行全部保持），先看左连接，左表h1原封不动，右边根据左表进行合并，如果存在相关的名字，就正常返回数据，如果不存在（韩梅梅、李雷），就返回空(NAN)值；右连接就是听右表的，左表有则返回无则为空。
外连接是两张表妥协的产物，我的数据全保留，你的也全保留，你有我无的就空着，你无我有的也空着
12 去空： dropna函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除
可以设置subset参数，例如dropna(subset = ['city'])，来指定当一行中的city字段为空时，才会被删除
13 去重 ：drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行 对某行去重：subset
14 排序：df2.sort_values(['cc','bb'],ascending=False)
15 分组求和：
对分组后的某些列求和
16 不让分组的列变成索引
不让分组的列变成索引
也可以通过reset_index()实现不让分组的列变成索引
17 切分（分桶）操作常用于一维数组的分类和打标（给数据分区间，并给每一区间打标签）
18 apply()
