Pandas

1、介绍

开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib和numpy

2、知识点

1、创建DataFrame

pd.DataFrame(ndarray)

2、创建日期

pd.data_range() start--开始日期 end--结束日期 periods--世间跨度 freq--统计时间方式

3、DataFrame介绍

1、dataframe属性

1、对象.shape()--查看形状 2、对象.index()--查看行索引 3、对象.columns()--查看列索引 4、对象.values()--查看值 5、对象.T--转置 6、对象.head()--查看前几行，默认为5 7、对象.tail()--查看末尾几行，默认为5

2、dataframe是指索引

1、修改行列索引：必须整行或者整列去进行修改 2、重设索引 对象.reset_index(drop = False) 设置新的下标索引 drop:默认为False，不删除原来索引，如果为true,删除原来索引值 3、设置新索引:以某列为新的索引 对象.set_index（列） 如果设置索引是两个的是时候就是multiIndex。

4、MultiIndex和panel --类比三位数组

1、MultiIndex

对象.index 对象.index.names

2、panel--已弃用

5、series--一维数组

1、创建

通过ndarray创建 指定索引创建 通过字典创建

2、属性

对象.index 对象.values

3、基本操作

1、索引操作

2、赋值操作

3、排序

排序有两种形式，一种对于索引进行排序，一种对于内容进行排序 1、使用 对象.sort_values(by=,ascending=)给值排序 单个键或者多个键进行排序，默认为升序 ascending=false:降序 ascending=True:升序

2、使用 对象.sort_index给索引排序

3、使用series.sort_values(ascening=True)进行排序

4、运算

1、算术运算

2、逻辑运算

直接判断 逻辑运算函数--query和isin

3、统计函数

4、累计统计函数

函数	所用
cumsum	计算前1/2/3/.../n个数的和
cummax	计算前1/2/3/.../n个数的最大值
cummin	计算前1/2/3/.../n个数的最小值
cumprod	计算前1/2/3/.../n个数的积

5、自定义运算

apply(func,axis=0) func：自定义函数 axis=0：默认为列，=1时为行

5、Pandas画图

pandas,Dataframe.plot(x=None,y=None,kind='line')

kind:表示图的类型 line:折线图 bar:条形图 barh:条形图反转90度 hist:直方图 pie:饼图 scatter:散点图

6、文件读取和存储

1、csv

1.1、read_csv

pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=','(usecols=[]))

filepath_or_buffer；文件路径 sep:以什么符号分割 usecols:指定读取的列名，列表形式

1.2、to_csv保存

DataFrame.to_csv(filepath_or_buffer=None,sep=',',columns=None,header=True,index=True,mode='w',encoding=None)

columns:要保存的列 mode:‘w’重写，‘a’追加 index:是否写进行索引 header:是否写进列索引值