在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。
另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？
下面主要给你讲下Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。
数据结构Series 和 Dataframe
Series
Series 是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，这也是和字典结构最大的不同。因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。
Series 的两个基本属性有两个基本属性：index 和 values。在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。
例子：
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
x1 = Series([1,2,3,4])
x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print (x1)
print (x2)
运行结果：
10 1
21 2
32 3
43 4
5dtype: int64
6a 1
7b 2
8c 3
9d 4
10dtype: int64
这个例子中，x1 中的 index 采用的是默认值，x2 中 index 进行了指定。我们也可以采用字典的方式来创建 Series，比如：
例子：
d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
2x3 = Series(d)3print (x3 )
运行结果：
1a 1
2b 2
3c 3
4d 4
5dtype: int64
DataFrame
DataFrame 类型数据结构类似数据库表。
它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。
我们虚构一个考试的场景，想要输出几位英雄的考试成绩：
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df1= DataFrame(data)
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
print (df1)
print (df2)
在后面的案例中，我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例，
列索引是 [‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是 [‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong’, ‘DianWei’]，所以 df2 的输出是：
English Math Chinese
ZhangFei 65 30 66
GuanYu 85 98 95
ZhaoYun 92 96 93
HuangZhong 88 77 90
DianWei 90 90 80
在了解了 Series 和 DataFrame 这两个数据结构后，我们就从数据处理的流程角度，来看下他们的使用方法。
Pandas 允许直接从 xlsx，csv 等文件中导入数据，也可以输出到 xlsx, csv 等文件，非常方便。
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))
score.to_excel('data1.xlsx')
print (score)
需要说明的是，在运行的过程可能会存在缺少 xlrd 和 openpyxl 包的情况，到时候如果缺少了，可以在命令行模式下使用“pip install”命令来进行安装。
数据清洗
数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节，Pandas 也为我们提供了数据清洗的工具，在后面数据清洗的章节中会给你做详细的介绍，这里简单介绍下 Pandas 在数据清洗中的使用方法。
还是以上面这些英雄人物的数据为例。
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
在数据清洗过程中，一般都会遇到以下这几种情况，下面我来简单介绍一下。
1. 删除 DataFrame 中的不必要的列或行：
Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。
df2 = df2.drop(columns=['Chinese'])
想把“张飞”这行删掉。
df2 = df2.drop(index=['ZhangFei'])
2. 重命名列名 columns，让列表名更容易识别：
如果你想对 DataFrame 中的 columns 进行重命名，可以直接使用 rename(columns=new_names, inplace=True) 函数，比如我把列名 Chinese 改成 YuWen，English 改成 YingYu。
# inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。
df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True)
3. 去重复的值：
数据采集可能存在重复的行，这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。
df = df.drop_duplicates() # 去除重复行
4. 格式问题：
这是个比较常用的操作，因为很多时候数据格式不规范，我们可以使用 astype 函数来规范数据格式，比如我们把 Chinese 字段的值改成 str 类型，或者 int64 可以这么写：
df2['Chinese'].astype('str')
df2['Chinese'].astype(np.int64)
数据间的空格
有时候我们先把格式转成了 str 类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数：
# 删除左右两边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip)
# 删除左边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip)
# 删除右边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip)
如果数据里有某个特殊的符号，我们想要删除怎么办？同样可以使用 strip 函数，比如 Chinese 字段里有美元符号，我们想把这个删掉，可以这么写：
df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$')
大小写转换：
大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下：
# 全部大写
df2.columns = df2.columns.str.upper()
# 全部小写
df2.columns = df2.columns.str.lower()
# 首字母大写
df2.columns = df2.columns.str.title()
查找空值：
数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。比如，我们输入一个数据表如下：
姓名 语文 英语 数学
张飞 66 65
关羽 95 85 98
赵云 95 92 96
黄忠 90 88 77
典韦 80 90 90
如果我们想看下哪个地方存在空值 NaN，可以针对数据表 df进行df.isnull():结果如下
姓名 语文 英语 数学
0 False False False True
1 False False False False
2 False False False False
3 False False False False
4 False False False False
如果我想知道哪列存在空值，可以使用 df.isnull().any()，结果如下：
姓名 False
语文 False
英语 False
数学 True
使用 apply 函数对数据进行清洗
apply 函数是 Pandas 中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。
比如我们想对 name 列的数值都进行大写转化可以用：
df['name'] = df['name'].apply(str.upper)
我们也可以定义个函数，在 apply 中进行使用。比如定义 double_df 函数是将原来的数值 *2 进行返回。然后对 df1 中的“语文”列的数值进行 *2 处理，可以写成：
def double_df(x):
return 2*x
df1[u'语文'] = df1[u'语文'].apply(double_df)
我们也可以定义更复杂的函数，比如对于 DataFrame，我们新增两列，其中’new1’列是“语文”和“英语”成绩之和的 m 倍，'new2’列是“语文”和“英语”成绩之和的 n 倍，我们可以这样写：
def plus(df,n,m):
df['new1'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * m
df['new2'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * n
return df
df1 = df1.apply(plus,axis=1,args=(2,3,))
其中 axis=1 代表按照列为轴进行操作，axis=0 代表按照行为轴进行操作，args 是传递的两个参数，即 n=2, m=3，在 plus 函数中使用到了 n 和 m，从而生成新的 df。
自定义函数apply
def search_hundredth(train_content):
hundredth=train_content.loc[99]
return hundredth
search_func=train_content.apply(search_hundredth)
print(search_func)
数据统计
在数据清洗后，我们就要对数据进行统计了。Pandas 和 NumPy 一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值 NaN，会自动排除。
常用的统计函数包括：
count() 统计个数，空值NaN不计算
describe() 一次性输出多个统计指标，包括：count,mean,std,min,max 等
min() 最小值
max() 最大值
sum() 总和
mean() 平均值
median() 中位数
var() 方差
std() 标准差
argmin() 统计最小值的索引位置
argmax() 统计最大值的索引位置
idxmin() 统计最小值的索引值
idxmax() 统计最大值的索引值
表格中有一个 describe() 函数，统计函数千千万，describe() 函数最简便。它是个统计大礼包，可以快速让我们对数据有个全面的了解。下面我直接使用 df1.descirbe() 输出结果为：
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
print df1.describe()
运行结果:
Image text
数据表合并
有时候我们需要将多个渠道源的多个数据表进行合并，一个 DataFrame 相当于一个数据库的数据表，那么多个 DataFrame 数据表的合并就相当于多个数据库的表合并。
比如我要创建两个 DataFrame：
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
1. 基于指定列进行连接
比如我们可以基于 name 这列进行连接。
`df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')`
运行结果:
2. inner 内连接
inner 内链接是 merge 合并的默认情况，inner 内连接其实也就是键的交集，在这里 df1, df2 相同的键是 name，所以是基于 name 字段做的连接：
`df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner')`
运行结果:
3. left 左连接
左连接是以第一个 DataFrame 为主进行的连接，第二个 DataFrame 作为补充。
`df3 = pd.merge(df1, df2, how='left')`
运行结果:
4. right 右连接
右连接是以第二个 DataFrame 为主进行的连接，第一个 DataFrame 作为补充。
`df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')`
运行结果:
5. outer 外连接
外连接相当于求两个 DataFrame 的并集。
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
运行结果:
如何用 SQL 方式打开 Pandas
Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。
不过也会有很多人记不住这些 Pandas 的命令，相比之下还是用 SQL 语句更熟练，用 SQL 对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。
事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。
这里给你介绍个工具：pandasql
pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数：一个 SQL 查询语句，还有一组环境变量 globals() 或 locals()。这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：import pandas as pd
例子：
from pandas import DataFrame
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
sql = "select * from df1 where name ='ZhangFei'"
print pysqldf(sql)
运行结果：
data1 name
0 0 ZhangFei
上面这个例子中，我们是对“name='ZhangFei”“的行进行了输出。当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？
它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为：
lambda argument_list: expression
这里 argument_list 是参数列表，expression 是关于参数的表达式，会根据 expression 表达式计算结果进行输出返回。
在上面的代码中，我们定义了：
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
在这个例子里，输入的参数是 sql，返回的结果是 sqldf 对 sql 的运行结果，当然 sqldf 中也输入了 globals 全局参数，因为在 sql 中有对全局参数 df1 的使用。
读取文件里的内容
以csv的格式读取文件里的内容
train_content=pd.read_csv("train.csv")
显示pd_content的前面三行(不包括列名字)
print(train_content.head(3)
pivot_table函数
pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc
index index代表索引，每个pivot_table必须拥有一个index。
Values Values可以对需要的计算数据进行筛选
Aggfunc aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值，可以设置多个 如： [aggfunc=[np.sum,np.mean]] 此时会显示np.sum和np.mean统计出来的数据。
Columns Columns类似Index可以设置列层次字段，它不是一个必要参数，作为一种分割数据的可选方式。
#以 Pclass(船舱)为索引 查看不同船舱人员的平均存活率Survived。
train_survived=train_content.pivot_table(index="Pclass",values="Survived")
# 查看不同船舱的收费均值是多少
train_age_fare=train_content.pivot_table(index="Pclass",values=["Age","Fare"])
# 查看不同船舱人员的的人均年龄
train_survived=train_content.pivot_table(index="Pclass",values="Age")
icol和col 取范围
iloc和loc的区别是 iloc只能跟整数，而loc可以跟数字
print(train_content.iloc[83,3]) #找的是除title以外的第84行，因为数组默认是从0开始向上增长的
print(train_content.iloc[82:83,3:5]) #去尾的83不包括 5不包括
print(train_content.iloc[82:84,3:6]) #去尾的83不包括 5不包括
print(train_content.loc[83,"Age"])
print(train_content.loc[82:83,"Name":"Age"]) #还可以跟范围
将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法
dataframe 转列表
1、使用DataFrame中的values方法
df.values
2、使用DataFrame中的as_matrix()方法
df.as_matrix()
3、使用Numpy中的array方法
np.array(df)
pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN
DataFrame.fillna（value = None，method = None，axis = None，inplace = False，limit = None，downcast = None，** kwargs ）
value：标量，字典，系列或DataFrame用于填充孔的值（例如0），或者用于指定每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）使用哪个值的Dict /Series / DataFrame。（不会填写dict / Series / DataFrame中的值）。该值不能是列表。method: {'backfill'，'bfill'，'pad'，'ffill'，None}，默认无 用于填充重新索引的填充孔的方法系列填充/填充axis: {0或'索引'，1或'列'}
例子：
>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
... [3, 4, np.nan, 1],
... [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
... [np.nan, 3, np.nan, 4]],
... columns=list('ABCD'))
>>> df
A B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
用0替换所有NaN元素
>>> df.fillna(0)
A B C D
0 0.0 2.0 0.0 0
1 3.0 4.0 0.0 1
2 0.0 0.0 0.0 5
3 0.0 3.0 0.0 4
我们还可以向前或向后传播非空值。
>>> df.fillna(method='ffill')
A B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 152 3.0 4.0 NaN 5
3 3.0 3.0 NaN 4
将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。
>>> values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
>>> df.fillna(value=values)
A B C D
0 0.0 2.0 2.0 0
1 3.0 4.0 2.0 1
2 0.0 1.0 2.0 5
3 0.0 3.0 2.0 4
只替换第一个NaN元素。
>>> df.fillna(value=values, limit=1)
A B C D
0 0.0 2.0 2.0 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN 1.0 NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
pandas.DataFrame.groupby
groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。
例子：指定以什么为组执行操作
>>> df = pd.DataFrame({'Animal' : ['Falcon', 'Falcon',
'Parrot', 'Parrot'],
. 'Max Speed' : [380., 370., 24., 26.]})
>>> df
Animal Max Speed
0 Falcon 380.0
1 Falcon 370.0
2 Parrot 24.0
3 Parrot 26.0
>>> df.groupby(['Animal']).mean()
Max Speed
Animal
Falcon 375.0
Parrot 25.0
例子2：可以指定显示的内容
print(train_data.groupby(['Pclass'])['Pclass','Survived'].mean())
Pclass Survived
Pclass
1 1.0 0.629630
2 2.0 0.472826
3 3.0 0.242363
print(train_data.groupby(['Pclass'])['Pclass'，'Survived','Age'].mean())
Pclass Survived Age
Pclass
1.0 0.629630 37.048118
2.0 0.472826 29.866958
3.0 0.242363 26.40325
分层索引
我们可以使用level参数对不同级别的层次索引进行分组：
>>> arrays = [['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
... ['Capitve', 'Wild', 'Capitve', 'Wild']]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Animal', 'Type'))
>>> df = pd.DataFrame({'Max Speed' : [390., 350., 30., 20.]},
... index=index)
>>> df
Max Speed
Animal Type1Falcon Capitve 390.0
Wild 350.0
Parrot Capitve 30.0
Wild 20.0
>> df.groupby(level=0).mean()
Max Speed
Animal
Falcon 370.0
Parrot 25.0
>>> df.groupby(level=1).mean()
Max Speed
Type
Capitve 210.0
Wild 185.0
pandas按若干个列的组合条件筛选数据
取年龄等于26，并且存活的数据的数量
print(train_data[(train_data['Age']==29) & (train_data['Survived']==1)].count())
pandas.Series.map
根据输入的对应关系映射系列的值。
用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。
例子：
>>> s = pd.Series(['cat', 'dog', np.nan, 'rabbit'])
>>> s
0 cat
1 dog
2 NaN
3 rabbit
dtype: object
map接受a dict或a Series。除非dict具有默认值（例如），否则将dict转换为未找到的NaN值defaultdict：
>>> s.map({'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'})
0 kitten
1 puppy
2 NaN
3 NaN
dtype: object
它还接受一个功能：
>>> s.map('I am a {}'.format)
0 I am a cat
1 I am a dog
2 I am a nan
3 I am a rabbit
dtype: object
为避免将函数应用于缺失值（并将其保留为 NaN），na_action='ignore'可以使用：
>>> s.map('I am a {}'.format, na_action='ignore')
0 I am a cat
1 I am a dog
2 NaN
3 I am a rabbit
dtype: object
pandas.set_option
可以设置pandas的属性，比如打印出来数据时显示多少列，显示多宽等等，可以一次性设置多个格式如下
例子：
print(pd.set_option('display.max_columns',None,'display.width',10))
python dataframe 获得 列名columns 和行名称 index
dfname._stat_axis.values.tolist() == dfname.index.values.tolist() # 行名称
dfname.columns.values.tolist() # 列名称
总结：
和 NumPy 一样，Pandas 有两个非常重要的数据结构：Series 和 DataFrame。使用 Pandas 可以直接从 csv 或 xlsx 等文件中导入数据，以及最终输出到 excel 表中。
Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。