上一篇讲了numpy，除此之外，还有一个工具我们一定会使用，那就是pandas。如果说numpy中数据存储形式是列表的话，那么pandas中数据的存储形式更像是字典。为什么这么说呢？因为pandas中的数据每一行每一列都有名字，而numpy中没有。本文主要介绍pandas的基本使用方法，更多高级用法大家可以参考 pandas官方文档
一、pandas的安装及导入
安装：命令行中输入以下代码
pip3 install pandas
导入：为了简便，这里使用pd作为pandas的缩写（因为pandas依赖numpy，所以在使用之前需要安装和导入numpy）
import numpy as np
import pandas as pd
二、新建pandas列表、矩阵及其属性
创建方法：
pd.Series：创建pandas列表
pd.date_range：创建pandas日期列表
pd.DataFrame：创建pandas矩阵
矩阵属性
dtypes：数据类型
index：行名
columns：列名
values：数据值
describe()：实值数据列的统计数据
T：矩阵的倒置
sort_index(axis=, ascending=)：矩阵排序{axis：0(行排序)，1(列排序)}{ascending：True(升序)，False(降序)}
sort_values(by=, ascending=)：按某一列的值排序{by：列名}
s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 23, 3])
dates = pd.date_range('20180708', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2 = pd.DataFrame({
'a':pd.Series([1, 2, 3, 4]),
'b':pd.Timestamp('20180708'),
'c':pd.Categorical(['cate1', 'cate2', 'cate3', 'cate4'])
})
print(df2)
print(df2.dtypes)
print(df2.index)
print(df2.columns)
print(df2.values)
print(df2.describe())
print(df2.T)
print(df2.sort_index(axis=1, ascending=False))
print(df2.sort_index(axis=0, ascending=False))
print(df2.sort_values(by='a', ascending=False))
三、pandas选择数据
.列名：选择某一列
[列名]：选择某一列
[start : end]：选择行索引以start开头，end - 1结尾的数据
[行名start：行名end]：选择行名以start开头，end结尾的数据
loc[行名选择, 列名选择]：根据行名和列名选择数据
iloc[行索引选择, 列索引选择]：根据行索引和列索引选择数据
ix[行 名/索引 选择，列 名/索引 选择]：混合 名/索引 选择数据
[布尔表达式]：根据布尔表达式结果选择数据，只有当布尔表达式为真时的数据才会被选择
dates = pd.date_range('20180709', periods=3)
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.A)
print(df['A'])
print(df[2:3])
print(df['20180709':'20180710'])
# loc: select by label
print(df.loc['20180711'])
print(df.loc[:,['B','C']])
# iloc : select by position
print(df.iloc[1:3, 2:4])
print(df.iloc[[0, 2], 2:4])
# ix : mixed selection
print(df.ix[[0, 2], ['B']])
# Boolean indexing
print(df[df.A > 3])
四、pandas设置数据值
首先选择数据，然后直接通过赋值表达式，即可将选择的数据设置为相应的值
dates = pd.date_range('20180709', periods=3)
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df.loc['20180709', 'B'] = 666
df.iloc[2, 2] = 999
df.ix['20180709', 3] = 777
df.A[df.A > 3] = 888
df['F'] = np.nan
print(df)
五、pandas处理NaN值
dropna(axis=, how=)：丢弃NaN数据，{axis：0(按行丢弃)，1(按列丢弃)} {how：'any'(只要含有NaN数据就丢弃)，'all'(所有数据都为NaN时丢弃)}
fillna(value=)：将NaN值都设置为value的值
isnull()：对每各元素进行判断是否是NaN，返回结果矩阵
np.any(matrix) == value：判断matrix矩阵中是否有value值
np.all(matrix) == value：判断matrix矩阵中是否所有元素都是value值
dates = pd.date_range('20180709', periods=5)
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df.iloc[3, 3] = np.nan
print(df.dropna(axis=1, how='all')) # how = {'any', 'all'}
print(df.fillna(value=666))
print(df.isnull())
print(np.any(df.isnull()) == True)
print(np.all(df.isnull()) == True)
六、pandas读取数据、导出数据
根据数据的格式，pandas提供了多种数据读取和导出的方法，如：
读取数据：read_csv、read_table、read_fwf、read_clipboard、read_excel、read_hdf
导出数据：to_csv、to_table、to_fwf、to_clipboard、to_excel、to_hdf
df = pd.read_csv('Q1.csv')
print(df)
df.to_csv('Q1_pandas.csv')
七、pandas合并数据
concat方法
第一个参数：需要合并的矩阵
axis：合并维度，0：按行合并，1：按列合并
join：处理非公有 列/行 的方式，inner：去除非公有的 列/行，outer：对非公有的 列/行 进行NaN值填充然后合并
ignore_index：是否重排行索引
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'], index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)), columns=['B', 'C', 'D', 'E'], index=[1, 2, 3])
print(pd.concat([df1, df2], join='outer', ignore_index=True)) # join = {'outer', 'inner'}
print(pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index]))
print(df1.append([df2], ignore_index=True))
