pandas基本函数

读写csv文件

• 写入 
  df.to_csv(filename)
• 读取 
  pd.read_csv(filename,header=0) #保留列属性，header=None不读列属性

缺失值处理

• 去掉包含缺失值的行 
  df.dropna(how=’any’)
• 对缺失值进行填充 
  df.fillna(value=5)

选择行或列

• df.iloc[3] #第四行
• df.iloc[:,3] #第四列
• df.iloc[3:5,0:2] #第四到六行，第一到三列

• df.iloc[[4,5,6],[0,1,2]] #第四到六行，第一到三列

• df[] #这是对行进行切片

统计

• df.describe() #描述
• df.head() #头五行
• df.tail() #尾五行
• df.T #转置
• df.sort(columns=’B’)# 对轴进行排序
• df.mean() #对每列求均值 通过axis=0/1 确定行列

映射

• df.apply(function) #通过自定义函数，应用于df中 
  例如：df.apply(lambda x:x.max()-x.min()) #求得每列最大减最小，通过axis=1 进行行操作

合并

• pd.concat(list) #list各元素为各个DateFrame 
  例如 pieces = [df[:3],df[3:6],df[6]]；pd.concat(pieces)

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