1.DataFrame常用属性、函数以及索引方式
1.1DataFrame简介
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。
为不存在的列赋值会创建新列。
>>> del frame['xxx'] # 删除列
1.2DataFrame常用属性
属性 | 说明 |
values | DataFrame的值 |
index | 行索引 |
index.name | 行索引的名字 |
columns | 列索引 |
columns.name | 列索引的名字 |
ix | 返回行的DataFrame |
ix[[x,y,...], [x,y,...]] | 对行重新索引，然后对列重新索引 |
T | frame行列转置 |
| |
1.3DataFrame常用函数
1.3.1函数 | 说明 |
DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) DataFrame(二维ndarray) DataFrame(由数组、列表或元组组成的字典) DataFrame(NumPy的结构化/记录数组) DataFrame(由Series组成的字典) DataFrame(由字典组成的字典) DataFrame(字典或Series的列表) DataFrame(由列表或元组组成的列表) DataFrame(DataFrame) DataFrame(NumPy的MaskedArray) | 构建DataFrame 数据矩阵，还可以传入行标和列标 每个序列会变成DataFrame的一列。所有序列的长度必须相同 类似于“由数组组成的字典” 每个Series会成为一列。如果没有显式制定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 各内层字典会成为一列。键会被合并成结果的行索引。 各项将会成为DataFrame的一行。索引的并集会成为DataFrame的列标。 类似于二维ndarray 沿用DataFrame 类似于二维ndarray，但掩码结果会变成NA/缺失值
|
df.reindex([x,y,...], fill_value=NaN, limit) df.reindex([x,y,...], method=NaN) df.reindex([x,y,...], columns=[x,y,...],copy=True) | 返回一个适应新索引的新对象，将缺失值填充为fill_value，最大填充量为limit 返回适应新索引的新对象，填充方式为method 同时对行和列进行重新索引，默认复制新对象。 |
df.drop(index, axis=0) | 丢弃指定轴上的指定项。 |
| |
1.3.2排序函数 | 说明 |
df.sort_index(axis=0, ascending=True) df.sort_index(by=[a,b,...]) | 根据索引排序 |
| |
1.3.3汇总统计函数 | 说明 |
df.count() | 非NaN的数量 |
df.describe() | 一次性产生多个汇总统计 |
df.min() df.min() | 最小值 最大值 |
df.idxmax(axis=0, skipna=True) df.idxmin(axis=0, skipna=True) | 返回含有最大值的index的Series 返回含有最小值的index的Series |
df.quantile(axis=0) | 计算样本的分位数 |
df.sum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mean(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.median(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mad(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.var(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.std(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.skew(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.kurt(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumsum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummin(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummax(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumprod(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.diff(axis=0) df.pct_change(axis=0) | 返回一个含有求和小计的Series 返回一个含有平均值的Series 返回一个含有算术中位数的Series 返回一个根据平均值计算平均绝对离差的Series 返回一个方差的Series 返回一个标准差的Series 返回样本值的偏度（三阶距） 返回样本值的峰度（四阶距） 返回样本的累计和 返回样本的累计最大值 返回样本的累计最小值 返回样本的累计积 返回样本的一阶差分 返回样本的百分比数变化 |
| |
| |
1.3.4计算函数 | 说明 |
df.add(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.sub(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.div(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.mul(df2, fill_value=NaN, axist=1) | 元素级相加，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相减，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相除，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相乘，对齐时找不到元素默认用fill_value |
df.apply(f, axis=0) | 将f函数应用到由各行各列所形成的一维数组上 |
df.applymap(f) | 将f函数应用到各个元素上 |
df.cumsum(axis=0, skipna=True) | 累加，返回累加后的dataframe |
1.4DataFrame索引方式
索引方式 | 说明 |
df[val] | 选取DataFrame的单个列或一组列 |
df.ix[val] | 选取Dataframe的单个行或一组行 |
df.ix[:,val] | 选取单个列或列子集 |
df.ix[val1,val2] | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
reindex方法 | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
xs方法 | 根据标签选取单行或者单列，返回一个Series |
icol、irow方法 | 根据整数位置选取单列或单行，并返回一个Series |
get_value、set_value | 根据行标签和列标签选取单个值 |
运算：默认情况下，Dataframe和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到的Dataframe的列，沿着列一直向下传播。若索引找不到，则会重新索引产生并集。
2.DataFrame常用属性例程
3.DataFrame常用函数DataFrame()/reindex()/drop()
4.DataFrame排序函数
5.DataFrame汇总统计函数
6.DataFrame计算函数
7.DataFrame常用索引方式例程
df.reindex()+df.xs()+df.iloc[] + df.get_value() + df.get_values() + df.set_value()
1.DataFrame常用属性、函数以及索引方式
1.1DataFrame简介
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。
为不存在的列赋值会创建新列。
>>> del frame['xxx'] # 删除列
1.2DataFrame常用属性
属性 | 说明 |
values | DataFrame的值 |
index | 行索引 |
index.name | 行索引的名字 |
columns | 列索引 |
columns.name | 列索引的名字 |
ix | 返回行的DataFrame |
ix[[x,y,...], [x,y,...]] | 对行重新索引，然后对列重新索引 |
T | frame行列转置 |
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1.3DataFrame常用函数
1.3.1函数 | 说明 |
DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) DataFrame(二维ndarray) DataFrame(由数组、列表或元组组成的字典) DataFrame(NumPy的结构化/记录数组) DataFrame(由Series组成的字典) DataFrame(由字典组成的字典) DataFrame(字典或Series的列表) DataFrame(由列表或元组组成的列表) DataFrame(DataFrame) DataFrame(NumPy的MaskedArray) | 构建DataFrame 数据矩阵，还可以传入行标和列标 每个序列会变成DataFrame的一列。所有序列的长度必须相同 类似于“由数组组成的字典” 每个Series会成为一列。如果没有显式制定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 各内层字典会成为一列。键会被合并成结果的行索引。 各项将会成为DataFrame的一行。索引的并集会成为DataFrame的列标。 类似于二维ndarray 沿用DataFrame 类似于二维ndarray，但掩码结果会变成NA/缺失值
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df.reindex([x,y,...], fill_value=NaN, limit) df.reindex([x,y,...], method=NaN) df.reindex([x,y,...], columns=[x,y,...],copy=True) | 返回一个适应新索引的新对象，将缺失值填充为fill_value，最大填充量为limit 返回适应新索引的新对象，填充方式为method 同时对行和列进行重新索引，默认复制新对象。 |
df.drop(index, axis=0) | 丢弃指定轴上的指定项。 |
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1.3.2排序函数 | 说明 |
df.sort_index(axis=0, ascending=True) df.sort_index(by=[a,b,...]) | 根据索引排序 |
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1.3.3汇总统计函数 | 说明 |
df.count() | 非NaN的数量 |
df.describe() | 一次性产生多个汇总统计 |
df.min() df.min() | 最小值 最大值 |
df.idxmax(axis=0, skipna=True) df.idxmin(axis=0, skipna=True) | 返回含有最大值的index的Series 返回含有最小值的index的Series |
df.quantile(axis=0) | 计算样本的分位数 |
df.sum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mean(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.median(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mad(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.var(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.std(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.skew(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.kurt(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumsum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummin(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummax(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumprod(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.diff(axis=0) df.pct_change(axis=0) | 返回一个含有求和小计的Series 返回一个含有平均值的Series 返回一个含有算术中位数的Series 返回一个根据平均值计算平均绝对离差的Series 返回一个方差的Series 返回一个标准差的Series 返回样本值的偏度（三阶距） 返回样本值的峰度（四阶距） 返回样本的累计和 返回样本的累计最大值 返回样本的累计最小值 返回样本的累计积 返回样本的一阶差分 返回样本的百分比数变化 |
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1.3.4计算函数 | 说明 |
df.add(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.sub(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.div(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.mul(df2, fill_value=NaN, axist=1) | 元素级相加，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相减，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相除，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相乘，对齐时找不到元素默认用fill_value |
df.apply(f, axis=0) | 将f函数应用到由各行各列所形成的一维数组上 |
df.applymap(f) | 将f函数应用到各个元素上 |
df.cumsum(axis=0, skipna=True) | 累加，返回累加后的dataframe |
1.4DataFrame索引方式
索引方式 | 说明 |
df[val] | 选取DataFrame的单个列或一组列 |
df.ix[val] | 选取Dataframe的单个行或一组行 |
df.ix[:,val] | 选取单个列或列子集 |
df.ix[val1,val2] | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
reindex方法 | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
xs方法 | 根据标签选取单行或者单列，返回一个Series |
icol、irow方法 | 根据整数位置选取单列或单行，并返回一个Series |
get_value、set_value | 根据行标签和列标签选取单个值 |
运算：默认情况下，Dataframe和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到的Dataframe的列，沿着列一直向下传播。若索引找不到，则会重新索引产生并集。
2.DataFrame常用属性例程
3.DataFrame常用函数DataFrame()/reindex()/drop()
4.DataFrame排序函数
5.DataFrame汇总统计函数
6.DataFrame计算函数
7.DataFrame常用索引方式例程
df.reindex()+df.xs()+df.iloc[] + df.get_value() + df.get_values() + df.set_value()
