pandas常用函数汇总

pandas的DataFrame对象，本质上是 二维矩阵 ，跟常规二维矩阵的差别在于前者额外指定了每一行和每一列的 名称 。这样内部数据抽取既可以用“ 行列名称（对应loc[]方法） ”，也可以用“矩阵下标（ 对应iloc[]方法 ）”两种方式进行。

下面具体说明：

（以下程序均在Jupyter notebook中进行，部分语句的print()函数省略）

首先生成一个DataFrame对象：

DataFrame对象生成时除了必须指定data参数外，用户还可以指定两个参数columns（列名）和index（行名，注意这里的index不仅可以是数字，也可以是用户指定的任何数据类型，如字母）， 如果不指定，则行列名默认都采用0、1、2…… 。

下图说明了前面的情况：

loc[行标签名/[行标签名list]，列标签名/[列标签名list]]，即有两个输入参数，第一个指定行名，第二个指定列名。当只有一个参数时，默认是行名（即抽取整行），所有列都选中。

loc[行位置/[行位置list]，列位置/[列位置list]]，也有两个输入参数，第一个指定行位置，第二个指定列位置。当只有一个参数时，默认是行位置（即抽取整行），所有列都选中。

上述loc[]和iloc[]都只接收了1个参数“语文”或者“0”，因此默认都表示行信息，而列则全部被选中，即抽取'语文'这整一行数据。','表示将两个参数隔开（如果有两个参数的话），':'这里表示选择中所有列。当只有一个输入参数时，python默认','和':'既可写上也可省略。注意：参数['语文']或[0]中只有一个对象时（即只有一行），[]也可以省略，如果有多个对象（即多行）则必须加上[]。此外还需注意，加上[]表示抽取的结果无论是一个数据，一行数据，还是一列数据，他都是DataFrame对象；不加[]时，如果选中的是一行或者一列数据，则是Series对象，如果是一个单独的数据，则是该数据本身的类型。

例2和例1唯一的差别是，第一个参数指定了多行一起输出，此时必须用[]将各行名或者下标括起来，否则出错。后面的','和':'同例1，可省略。注意：原始数据的行顺序是：语文、数学、英语、政治，这里的提取顺序是['英语','语文','政治']，而输出也是'英语','语文','政治'，可见输出顺序和参数指定顺序是一致的，而非按原始顺序输出。

例3依然是接受1个参数，列参数没有，后面的','和':'同例1，可省略。连续参数用‘start:end’的方式指定行范围。注意：这里不能用[]将其括起来，否则出错。此外用行列名连续取值时，比如['语文':'政治']会把'政治'所在行也取出来，而利用矩阵下标时，0:3只取0,1,2对应的三行，最后一行不会取出；但是如果行列标签名本身就是整数0,1,2……，而不是文字或者其他类型，那么在使用连续行列标签名取数据时，最后一行或者列是不会被取出的。

抽取整列的方式跟抽取整行在参数设置上完全一样。loc[]和iloc[]两个方法默认列为第二个参数， 因此抽取整列时，都必须带上':,'作为区分前面行参数的‘分隔符’，否则出错 。

同时抽取分部行和列的情况，就是把上述单独抽取行和列的方式合并起来用。抽取整个DataFrame对象则是loc[:,:]或iloc[:,:]，虽然这么做没啥意义。

（1）DataFrame对象的loc[,]和iloc[,]方法用于抽取数据，loc[,]用行列的标签名作为参数，iloc[,]用二维矩阵元素的网格下标作为参数。

（2）两个方法都接受两个参数，第一个是“行标签”或者“矩阵行号”，第二个是“列标签”或者“矩阵列号”。

（3）两种方法当只指定一个输入参数时，都默是跟“行”相关，而“列”则全部被选中。如何行和列都需要指定时，中间用“逗号,”隔开，这非常重要，否则出错。

（4）当需要选中所有行的某几列时，行参数可以省略，列参数需要指定，此时列参数前面必须带上“,:”，形如loc[:,列参数]，iloc[:,列参数]。

（5）loc[,]和iloc[,]设置了一个还是两个输入参数，关键看有没有“,”将两个参数分开，且要区分逗号是一个参数的内部逗号，还有用于分隔行列参数的逗号。

（6）对于两个参数的概念区分，loc['语文','数学']这表示输入了两个参数，行参数是‘语文’，列参数是‘数学’，对于上面的表格而言这是错的，因为没有叫‘数学’的列，应写为[['语文','数学']]，即‘数学’也是行参数的一部分，['语文','数学']整体作为一个行参数，这里的逗号不是用以分隔行和列，仅仅是行list里面的逗号。[['语文','数学']]=[['语文','数学'],]=[['语文','数学'],:]，都表示只有一个行参数，列全部选中。

import

xlrddata

=

xlrdopen_workbook('excelFilexls')table

=

datasheets()[0]

#通过索引顺序获取table

=

datasheet_by_index(0)

#通过索引顺序获取table

=

datasheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取

鼠标选中a1格，按住左键，向下拖到最后一格，就选中一列。如果继续横向拖，就能选中一个区域。

鼠标选中a1格，按住左键，向左拖到最后一格，就选中了一行，继续向下拖，也可以选中一个区域。

楼上说的是键盘 *** 作法，我说的是鼠标 *** 作法。

首先把需要筛选的列转化为pandascorestringsStringMethods,然后再用contains函数来得到布尔值的 （因为直接取行/列为Series对象，而不能直接对Series对象使用contains）Series：

筛选可以直接利用[ ]来完成：

同理，可以使用str函数来对DataFrame的的行/列做对于字符串的 *** 作：

sstrlower()

sstrupper()

sstrlen()

sstrstrip()

sstrsplit(' ')

sstrreplace('@','$')

sstrcount()

sstrstartswith()

sstrendswith()

sstrfind()

sstrfindall()

sstrswapcase()

sstrisupper()

sstrislower()

sstrisnumeric()

上篇，我们讲了python使用openpyxl库来做 *** execl表。实际使用中，个人认为openpyxl适合读写某个单独或少量的表格比较合适。如果是数组类的数据和execl表格交互，就需要遍历了。

这篇，我们介绍另一个库——pandas

上干货；

参考链接：

>

pandas读取前100行用时半个小时。使用Python进行数据分析之前，需要预先导入相对应的功能库。数据分析最常用的库包括用于数值计算的numpy，基于numpy构建的用于科学计算的Pandas库，用于数据可视化的matplotlib和提供各种 *** 作系统功能接口的OS库。我们将这几个库导入到python中， import后是导入库的名称 as后是库的简称。例如pandas库的简称是pd，在后面的代码中看到pd就表示这个 *** 作使用了pandas库

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