import pandas as pd
1 创建空Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=('a', 'b', 'c'))
df
2 添加一行Series数据
先创建Series
s1 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
s1
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
s2 = pd.Series({'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}, name='new')
s2
a 4
b 5
c 6
Name: new, dtype: int64
一定要用等号赋值才有效果
df = df.append(s1, ignore_index=True) # Series没有name时，ignore_index=True
df
df = df.append(s2)
df
3 获取列数据中某个值的索引
b列中值为4的index为new
df[(df['b'] == 5)].index[0]
'new'
len(df[(df['b'] == 4)].index)
0
如果没有这个值
len(df[(df['b'] == 100)].index)
0
4 选取某些列（行）
output = df.loc(axis=1)['a', 'c'] # axis=0选取行 loc通过标签索引
output
output = df.iloc(axis=1)[0:2] # iloc通过下标索引
output
当只选了一列（行）时，返回Series
将一列的值转化为列表
df.loc(axis=1)['a'].values.tolist()
[1, 4]
5 对列数据统一处理
df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x*4) # 可以使用其它函数
df
6 使用索引
6.1 根据下标索引
df.iloc[0, 0]
4
df.iloc[0, 0] = df.iloc[1, 0] + 1
df
|
a |
b |
c |
| 0 |
17 |
2 |
3 |
| new |
16 |
5 |
6 |
6.2 根据标签索引
df.loc['new', 'a']
16
6.3 根据下标和标签索引
df.loc[0, 'a']
17
7 修改索引
7.1 设置列标签
df.columns = ['a', 'c', 'b']
df
|
a |
c |
b |
| 0 |
17 |
2 |
3 |
| new |
16 |
5 |
6 |
7.2 设置index
df.index = [2, 1]
df
7.3 重设index（从0开始）
df = df.reset_index(drop=True) # drop=True表示不保留原来的index
df
7.4 按照某一列的值排序
df = df.sort_values(by='a') # 按照a列的值从小到大排序
df
8 滑动窗口rolling
对某一列进行滑动窗口操作
先添加一行数据
df = df.append(pd.Series({'a': 4, 'b': 7, 'c': 8}), ignore_index=True)
df
|
a |
c |
b |
| 0 |
16 |
5 |
6 |
| 1 |
17 |
2 |
3 |
| 2 |
4 |
8 |
7 |
window = 2 # 窗口大小为2
output = df['c'].rolling(window).mean() # 取平均值 标签默认取窗口右端
output
0 NaN
1 3.5
2 5.0
Name: c, dtype: float64
window = 3
output = df['c'].rolling(window).mean(center=True) #标签取窗口中间
output
0 NaN
1 5.0
2 NaN
Name: c, dtype: float64
9 计算标准差
每一列计算标准差
df.std(axis=0)
a 7.234178
c 3.000000
b 2.081666
dtype: float64
10 获取行数和列数
df.shape[0] # 行数
3
df.shape[1] # 列数
3
11 参考资料
Pandas 根据值查索引
Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）
pandas: transfer Int64Index to int 将Int64Index转换为int类型
python——修改Dataframe列名的两种方法
如何将dataframe单列的int类型转化为str类型
Pandas对一列做运算
pandas.DataFrame.reset_index
Is it possible to append Series to rows of DataFrame without making a list first?
如何获取Dataframe的行数和列数
Pandas把dataframe或series转换成list
Pandas的Series的创建
pd.Series转list并读取值
Pandas入门之rolling滑动窗口
Pandas DataFrame.std()函数
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