1、DataFrame的创建
DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。
DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。
根据字典创建
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
frame = pd.DataFrame(data)
frame
#输出
pop state year
0 1.5 Ohio 2000
1 1.7 Ohio 2001
2 3.6 Ohio 2002
3 2.4 Nevada 2001
4 2.9 Nevada 2002DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值：
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt'])
frame2
#输出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 NaN
two 2001 Ohio 1.7 NaN
three 2002 Ohio 3.6 NaN
four 2001 Nevada 2.4 NaN
five 2002 Nevada 2.9 NaN使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引:
pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame3 = pd.DataFrame(pop)
frame3
#输出
Nevada Ohio
2000 NaN 1.5
2001 2.4 1.7
2002 2.9 3.6我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的ndarray
frame2.values
#输出
array([[2000, 'Ohio', 1.5, 0],
[2001, 'Ohio', 1.7, 1],
[2002, 'Ohio', 3.6, 2],
[2001, 'Nevada', 2.4, 3],
[2002, 'Nevada', 2.9, 4]], dtype=object)读取文件
读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示：
其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。
2、DataFrame轴的概念
在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。
3、DataFrame一些性质
索引、切片
我们可以根据列名来选取一列，返回一个Series:
frame2['year']
#输出
one 2000
two 2001
three 2002
four 2001
five 2002
Name: year, dtype: int64我们还可以选取多列或者多行：
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = ['Ohio','Colorado','Utah','New York'],columns=['one','two','three','four'])
data[['two','three']]
#输出
two three
Ohio 1 2
Colorado 5 6
Utah 9 10
New York 13 14
#取行
data[:2]
#输出
one two three four
Ohio 0 1 2 3
Colorado 4 5 6 7当然，在选取数据的时候，我们还可以根据逻辑条件来选取：
data[data['three']>5]
#输出
one two three four
Colorado 4 5 6 7
Utah 8 9 10 11
New York 12 13 14 15pandas提供了专门的用于索引DataFrame的方法，即使用ix方法进行索引,不过ix在最新的版本中已经被废弃了，如果要是用标签，最好使用loc方法，如果使用下标，最好使用iloc方法：
#data.ix['Colorado',['two','three']]
data.loc['Colorado',['two','three']]
#输出
two 5
three 6
Name: Colorado, dtype: int64
data.iloc[0:3,2]
#输出
Ohio 2
Colorado 6
Utah 10
Name: three, dtype: int64修改数据
可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列，此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上:
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt'])
frame2
frame2['debt']=16.5
frame2
#输出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 16.5
two 2001 Ohio 1.7 16.5
three 2002 Ohio 3.6 16.5
four 2001 Nevada 2.4 16.5
five 2002 Nevada 2.9 16.5也可以使用一个列表来修改，不过要保证列表的长度与DataFrame长度相同：
frame2.debt = np.arange(5)
frame2
#输出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 0
two 2001 Ohio 1.7 1
three 2002 Ohio 3.6 2
four 2001 Nevada 2.4 3
five 2002 Nevada 2.9 4可以使用一个Series，此时会根据索引进行精确匹配：
val = pd.Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five'])
frame2['debt'] = val
frame2
#输出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 NaN
two 2001 Ohio 1.7 -1.2
three 2002 Ohio 3.6 NaN
four 2001 Nevada 2.4 -1.5
five 2002 Nevada 2.9 -1.7重新索引
使用reindex方法对DataFrame进行重新索引。对DataFrame进行重新索引，可以重新索引行，列或者两个都修改，如果只传入一个参数，则会从新索引行：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=[1,4,5],columns=['Ohio','Texas','California'])
frame2 = frame.reindex([1,2,4,5])
frame2
#输出
Ohio Texas California
1 0.0 1.0 2.0
2 NaN NaN NaN
4 3.0 4.0 5.0
5 6.0 7.0 8.0
states = ['Texas','Utah','California']
frame.reindex(columns=states)
#输出
Texas Utah California
1 1 NaN 2
4 4 NaN 5
5 7 NaN 8填充数据只能按行填充，此时只能对行进行重新索引：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])
frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill')
#frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill',columns=states) 报错丢弃指定轴上的值
可以使用drop方法丢弃指定轴上的值，不会对原DataFrame产生影响
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])
frame.drop('a')
#输出
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
frame.drop(['Ohio'],axis=1)
#输出
Texas California
a 1 2
c 4 5
d 7 8算术运算
DataFrame在进行算术运算时会进行补齐，在不重叠的部分补足NA：
df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns = list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])
df1 + df2
#输出
b c d e
Colorado NaN NaN NaN NaN
Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN
Oregon NaN NaN NaN NaN
Texas 9.0 NaN 12.0 NaN
Utah NaN NaN NaN NaN可以使用fill_value方法填充NA数据，不过两个df中都为NA的数据，该方法不会填充：
df1.add(df2,fill_value=0)
#输出
b c d e
Colorado 6.0 7.0 8.0 NaN
Ohio 3.0 1.0 6.0 5.0
Oregon 9.0 NaN 10.0 11.0
Texas 9.0 4.0 12.0 8.0
Utah 0.0 NaN 1.0 2.0函数应用和映射
numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象:
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])
np.abs(frame)
#输出
b c d
Ohio 0.367521 0.232387 0.649330
Texas 3.115632 1.415106 2.093794
Colorado 0.714983 1.420871 0.557722另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
f = lambda x:x.max() - x.min()
frame.apply(f)
#输出
b 3.830616
c 2.835978
d 2.743124
dtype: float64
frame.apply(f,axis=1)
#输出
Ohio 1.016851
Texas 4.530739
Colorado 2.135855
dtype: float64
def f(x):
return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
frame.apply(f)
#输出
b c d
min -0.714983 -1.415106 -0.649330
max 3.115632 1.420871 2.093794元素级的Python函数也是可以用的,使用applymap方法:
format = lambda x:'%.2f'%x
frame.applymap(format)
#输出
b c d
Ohio 0.37 -0.23 -0.65
Texas 3.12 -1.42 2.09
Colorado -0.71 1.42 -0.56排序和排名
对于DataFrame,sort_index可以根据任意轴的索引进行排序，并指定升序降序
frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three','one'],columns=['d','a','b','c'])
frame.sort_index()
#输出
d a b c
one 4 5 6 7
three 0 1 2 3
frame.sort_index(1,ascending=False)
#输出
d a b c
one 4 5 6 7
three 0 1 2 3DataFrame也可以按照值进行排序：
#按照任意一列或多列进行排序
frame.sort_values(by=['a','b'])
#输出
d a b c
three 0 1 2 3
one 4 5 6 7汇总和计算描述统计
DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴，同时，也可以使用describe函数查看基本所有的统计项：
df = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])
df.sum(axis=1)
#输出
one 9.25
two -5.80
dtype: float64
#Na会被自动排除，可以使用skipna选项来禁用该功能
df.mean(axis=1,skipna=False)
#输出
a NaN
b 1.300
c NaN
d -0.275
dtype: float64
#idxmax返回间接统计，是达到最大值的索引
df.idxmax()
#输出
one b
two d
dtype: object
#describe返回的是DataFrame的汇总统计
#非数值型的与数值型的统计返回结果不同
df.describe()
#输出
one two
count 3.000000 2.000000
mean 3.083333 -2.900000
std 3.493685 2.262742
min 0.750000 -4.500000
25% 1.075000 -3.700000
50% 1.400000 -2.900000
75% 4.250000 -2.100000
max 7.100000 -1.300000DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵，同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。
frame1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),index=list('abc'),columns=list('abc'))
frame1.corr
#输出
<bound method DataFrame.corr of a b c
a 1.253773 0.429059 1.535575
b -0.113987 -2.837396 -0.894469
c -0.548208 0.834003 0.994863>
frame1.cov()
#输出
a b c
a 0.884409 0.357304 0.579613
b 0.357304 4.052147 2.442527
c 0.579613 2.442527 1.627843
#corrwith用于计算每一列与Series的相关系数
frame1.corrwith(frame1['a'])
#输出
a 1.000000
b 0.188742
c 0.483065
dtype: float64处理缺失数据
Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：
isnull方法用于判断数据是否为空数据；
fillna方法用于填补缺失数据；
dropna方法用于舍弃缺失数据。
上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：
data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]])
data.dropna()
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0对DataFrame来说，dropna方法如果发现缺失值，就会进行整行删除，不过可以指定删除的方式，how=all，是当整行全是na的时候才进行删除,同时还可以指定删除的轴。
data.dropna(how='all',axis=1,inplace=True)
data
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN 6.5 3.0DataFrame填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式：
data.fillna({1:2,2:3})
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 2.0 3.0
2 NaN 2.0 3.0
3 NaN 6.5 3.0
data.fillna(method='ffill')
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 6.5 3.0
2 1.0 6.5 3.0
3 1.0 6.5 3.0
