又忘记pandas的操作了吗

• 显示dataframe所有列数 pd.options.display.max_columns = None 
• 显示dataframe所有行数 pd.options.display.max_rows = None或者pd.set_option('display.max_rows',None)
• dataframe 初始化
• temp = pd.DataFrame(columns=['Area','time','AQI'],data=[(1,'2014/5/1 0:00',118)])
• 修改dataframe的值air_data.loc[air_data.station_id==(air_data.groupby(['station_id']).size()).index[i],'Area']==area[i]
• dataframe处理缺省值有NULL时，直接train_data = train_data.fillna(method='ffill')没有效果，要先把null转成Nan

用train_data = train_data.convert_objects(convert_numeric=True)即可

 

• python print中带有两个参数格式化输出时

• 将参数用括号括起后（如下所示），问题就解决了。

  1. def a(x,y):

  2. print("%s : %s "%(x,y))

  3.  

 

不同的索引

loc——通过行标签索引行数据 
iloc——通过行号索引行数据 

ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合

https://blog.csdn.net/hecongqing/article/details/61927615

 

print df.columns.size#列数df.shape[1]

print df.iloc[:,0].size#行数 3 df.shape[0]

 

统计某一列各个值得数量情况

Area1_data['date'].value_counts()

(useful.loc[useful.values>16]).sort_index()

 

读取文目录下我所有文件的名称】path = os.listdir('data/')
print (path)

 

dataframe合并

join

 

concat

 

 

 

 

//列拼接 axis不能少

pd_wind2 = pd.concat([pd_wind2,pd_wind_direction5], axis=1)

 

 

取前几列

X=allElectornicsData.ix[:,:-1]

 

离散数据onehot

1.pd.get_dummies(all_df['MSSubClass'],prefix='MSSubClass').head()

2.from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
dayofweek_ohe = OneHotEncoder(sparse=False).fit_transform(dataset[['dayofweek']]) 
pd_dayofweek = pd.DataFrame(dayofweek_ohe,columns=['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'])
pd_dayofweek.head()

#把所有离散值做one-hot处理
all_dummy_df = pd.get_dummies(dataset)
all_dummy_df

 

获取datagrame的列名DataFrame.columns.values.tolist()

 

统计某行或者某列数值出现的次数

我们可以用pandas库自带的统计值函数，这样效率更高，代码如下：

1. zero_col_count = dict(df[0].value_counts())#统计第0列元素的值的个数

2. three_row_count = dict(df.loc[3].value_counts())#统计第3行元素的值的个数

 

 

#筛选某个值在某个列表中
df = df[df['subject_1'].isin([1, 2, 13, 18, 25])]

 

Dataframe.apply(func=f,axis=1)f函数记得return 

axis=1表示以dataframe的行输入

上面的数据本身，所以需要重新赋值pois = pois.apply(func=defineType,axis=1)