pandas两个数据结构Series与DataFrame使用

seires 对象

1.创建一个series对象 Series()

语法：s=pd.Series(data,index=index)

参数说明：　

data：表示数据，支持Python字典、多维数组、标量值（即只有大小，没有方向的量。也就是说，只是一个数值，如s=pd.Series(5)）　

index：表示行标签（索引）　

返回值：Series对象

注意：data参数是多维数组时，index的长度必须与data长度一致，如果没有指定index参数，会自动创建数值型索引（从0~data数据长度-1）

2.手动设置series索引

手动设置series索引通过index参数设置，index=[]

3.series位置索引

位置索引是从0开始的，以此类推

import pandas as pd
s1=pd.Series([88,60,75])
print(s1[0])

运行结果 ：88 

注意：series不能使用[-1]定位索引

4.series标签索引

Series标签索引与位置索引方法类似，用[ ]表示，里面是索引名称，注意index的数据类型是字符串，如果需要获取多个标签索引值，用[[ ]]表示

5.series切片索引

用标签索引做切片，包头包尾（即包含索引开始位置的数据，也包含索引结束位置的数据）

用位置索引做切片，和list列表用法一样，包头不包尾（即包含索引开始位置的数据，不包含索引结束位置的数据）

s2=pd.Series([88,60,75,34,68])
print(s2[1:4])

运行结果：1 60 2 75 3 34  

6.获取series索引和值

获取Series索引和值主要使用Series的index和values方法

import pandas as pd
s1=pd.Series([88,60,75])
print(s1.index)
print(s1.values)

 运行结果：RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) [88 60 75]

---

DataFrame对象

1.创建一个DataFrame对象

语法：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)

参数说明：　

data：表示数据，可以是ndarray数组、Series对象、列表、字典等。　

index：表示行标签（索引）。

columns：列标签（索引）。　

dtype：每一列数据的数据类型，其与Python数据类型有所不同，如object数据类型对应的是Python的字符型

通过二维数组创建数据

data=[[1,2,3,4],[3,4,5,6],[4,5,6,7]]
index=[0,1,2]
columns=['语文','数学','英语','地理']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
df

通过字典创建

pd.DataFrame({columns:[data数据]}，index=[])

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.DataFrame({
    '语文':[110,106,88],
    '数学':[65,57,43],
    '英语':[78,89,90]
},index=[0,1,2])
df

注意：字典中的value值只能是一维数组或单个的简单数据类型，如果是数组，要求所有数组长度一致；如果是单个数据，则每行都添加相同数据。

2.导入外部数据

1.导入.xls或.xlsx文件   导入Excel文件 read_excel()

参数：

io：字符串，.xls或.xlsx文件路径或类文件对象。　

sheet_name：None、字符串、整数、字符串列表或整数列表，默认值为0。字符串用于工作表名称，整数为索引表示工作表位置，字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表

header：指定作为列名的行，默认值为0，即取第一行的值为列名。数据为除列名以外的数据；若数据不包含列名，则设置header=None。　

names：默认值为None，要使用的列名列表。　

index_col：指定列为行索引，默认值为None，索引0是DataFrame的行标签。

usecols：int、list列表或字符串，默认值为None。　如果为None，则解析所有列。　如果为int，则解析最后一列。　如果为list列表，则解析列号列表的列。　如果为字符串，则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表（例如“A:E”或“A,C,E:F”）。范围包括双方。　

df2=pd.read_excel('1.xlsx',usecols=['姓名','生日','班级'])
df2

 

 

squeeze：/skwiːz/ 布尔值，默认值为False，如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。　

dtype：列的数据类型名称或字典，默认值为None。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}。　

nrows:/rəʊz/导入前多少行

skiprows：省略指定行数的数据，从第一行开始。

skipfooter：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始

df2=pd.read_excel('1.xlsx',sheet_name=1)
df2

2.导入.csv文件  .txt文件 read_csv()

常用参数说明：　

filepath_or_buffer：字符串，文件路径，也可以是URL链接。　

sep、delimiter：字符串，分隔符。

header：指定作为列名的行，默认值为0，即取第1行的值为列名。数据为除列名以外的数据；若数据不包含列名，则设置header=None。　

names：默认值为None，要使用的列名列表。　

index_col：指定列为索引列，默认值为None，索引0是DataFrame的行标签。　

usecols：int、list列表或字符串，默认值为None。　如果为None，则解析所有列。　如果为int，则解析最后一列。　如果为list列表，则解析列号列表的列。　如果为字符串，则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表（例如“A:E”或“A,C,E:F”）。范围包括双方。　dtype：列的数据类型名称或字典，默认值为None。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}

parse_dates：布尔类型值、int类型值的列表、列表或字典，默认值为False。可以通过parse_dates参数直接将某列转换成datetime64日期类型。例如，df1=pd.read_csv('1月.csv', parse_dates=['订单付款时间'])。　

parse_dates为True时，尝试解析索引。　

parse_dates为int类型值组成的列表时，如[1,2,3]，则解析1、2、3列的值作为独立的日期列。　

parse_date为列表组成的列表，如[[1,3]]，则将1、3列合并，作为一个日期列使用。

df=pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',parse_dates=[0,1,2,3])
df

parse_date为字典时，如{'总计'：[1, 3]}，则将1、3列合并，合并后的列名为“总计”。　

encoding：字符串，默认值为None，文件的编码格式。Python常用的编码格式是UTF-8。　中文编码：'gbk'

df=pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk')
df

3.导入html文件 read_html()

常用参数说明：　

io：字符串，文件路径，也可以是URL链接。网址不接受https，可以尝试去掉https中的s后爬取

match：正则表达式，返回与正则表达式匹配的表格。　

flavor：/ˈfleɪvə(r)/解析器默认为lxml。　

header：指定列标题所在的行，列表list为多重索引。　

index_col：指定行标题对应的列，列表list为多重索引。　

encoding：字符串，默认为None，文件的编码格式。

2.数据抽取 loc（）和iloc（）

区别：

loc属性：以列名（columns）和行名（index）作为参数，当只有一个参数时，默认是行名，即抽取整行数据，包括所有列

iloc属性：以行和列位置索引（即0，1，2，…)作为参数，0表示第1行，1表示第2行，以此类推。当只有一个参数时，默认是行索引，即抽取整行数据，包括所有列

抽取多行数据

通过loc属性和iloc属性指定行名和行索引即可实现抽取任意多行数据

df1=df.loc[['小明','小兰']]
df1

df1=df.iloc[[0,2]]
df1

如果想要连续的抽取多行数据，使用“：”

df1=df.loc['小明':'小兰']
df1

抽取指定行和列

df.loc/iloc[行，列]，如果想要获取所有行或者列，可以使用：获取

df1=df[['语文','数学']]
df1

df1=df.loc[:,['语文','数学']]
df1

df1=df.iloc[:,[0,2]]
df1

 按指定条件抽取数据

df1=df.loc[(df['语文']>100)&(df['数学']>80)]
df1

3.数据的增加、修改和删除

1.1增加数据

按列增加数据 ：

（1）直接位DataFrame对象赋值

（2）使用loc属性在DataFrame对象的最后一列增加一条数据

（2）在指定位置插入一列  insert（）方法  df.insert(添加位置的索引，列名，要插入的数据)

按行添加数据

df1=df.loc['钱多多']=[100,90,98,89,87,78]
df

 

按行增加数据：

（1）增加一行，直接赋值

（2）增加多行数据，append（）

1.2 修改数据

修改行标题 columns

（1）直接给要修改的数据赋值即可，即使修改一条数据，也要将所有的列标题全部写上

（2）rename（）方法修改标题

参数inplace为True，表示直接修改df，否则，修改的只是返回后的数据

df1=df.rename(columns={'语文':'语文（上）'},inplace=True)
df

修改列标题 index

（1）直接给index赋值

df.loc['小红']=[98,98,87,76,67,56]
df

（2）使用rename（）

df1=df.rename({'小明':'趣多多'},axis=0,inplace=True)
df

修改数据 使用loc和iloc属性

1.3删除数据 drop()

参数说明：　

labels：表示行标签或列标签。　

axis：axis = 0，表示按行删除；

axis = 1，表示按列删除。

默认值为0，即按行删除。　

index：删除行，默认值为None。　

columns：删除列，默认值为None。

level：针对有两级索引的数据。level = 0，表示按第1级索引删除整行；level = 1表示按第2级索引删除整行，默认值为None。　inplace：可选参数，对原数组做出修改并返回一个新数组。默认值为False，如果值为True，那么原数组直接就被替换。　

errors：参数值为ignore或raise，默认值为raise，如果值为ignore（忽略），则取消错误。

参数inplace为True，表示直接修改df，否则，修改的只是返回后的数据

df1=df.drop(index=df[df['画画']==98].index,inplace=True)
df

4.数据清洗

1.1缺失值查看处理

缺失值查看 info( )  isnull()  notnull()

1.2缺失值删除处理 dropna()

how='all'，删除所有空行

df.dropna(how='all',inplace=True)
df

1.3缺失值填充处理 fillna()

将NaN填充为0

df['第一周']=df['第一周'].fillna(0)
df

1.4重复值处理 drop_duplicates()

（1）判断是否重复 duplicated()

（2）去除全部的重复数据 drop_duplicates() 默认保留一行

（3）去除指定列的重复数据  drop_duplicates(['列名'])

（4）保留重复行中的最后一行drop_duplicates(['行名'],keep='last')

keep有三个值，keep=first，表示保留第一次出现的重复行

keep为另外两个取值，即last和False时，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行

（5）直接删除，保留一个副本

 inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示删除重复项后生成一个副本

异常值的检测与处理

检测方法：

（1）给定一个范围进行判断，不在范围内的视为异常值

  (2)均方差

  (3)箱型图

数值替换 replace()  where()

to_repalce:指定需要替换的原值，可以是字符型，正则表达式，列表，series，整数，浮点数或None，例如{‘V1’:n1,'v2':n2}表示使用n1,n2替换掉原来的v1,v2,这时的value必须为None

value：指定用于替换的新值

inplace：True修改原始数据，False仅修改视图

limit：限制向前，向后填充的最大个数

regex：默认False，若为True则to_palce必须为一个字符串

注意：where（）替换的是不满足条件的数据

5.索引设置

索引作用：更加方便的查找数据，提升查询性能

1.1重新设置索引 reindex()

常用参数说明：　

labels：标签，可以是数组，默认值为None（无）。　

index：行索引，默认值为None。　

columns：列索引，默认值为None。

axis：轴，axis=0表示行，axis=1表示列。默认值为None。　

method：默认值为None，重新设置索引时，选择插值（一种填充缺失数据的方法）方法，其值可以是None、bfill/backfill（向后填充）、ffill/pad（向前填充）等。　

fill_value：缺失值要填充的数据。如缺失值不用NaN填充，而用0填充，则设置fill_value=0即可

1.2对Series对象重新设置索引 reindex()

reindex()方法根据新索引进行了重新排序，并且对缺失值自动填充NaN。如果不想用NaN填充，则可以为fill_value参数指定值，如0

而对于一些有一定顺序的数据，我们可能需要插值（插值是一种填充缺失数据的方法）来填充缺失的数据，可以使用method参数

method=‘ffill'向前填充

method=’bfill‘向后填充

1.3对DataFrame对象重新设置索引 reindex()

对于DataFrame对象，reindex()方法用于修改行索引和列索引

1.4设置某列为行索引 set_index()

drop=True 会保留索引值， drop=False会删除索引值

如果要重新设置索引可以使用reset_index()方法，在删除缺失数据后重新设置索引

6.数据的排序和排名

1.1数据排序 sort_values()

sort_values()方法可以根据指定行／列进行排序

参数说明：　

by：要排序的名称列表。

axis：轴，axis=0表示行，axis=1表示列。默认值为0，即按行排序。　

ascending：升序或降序排序，布尔值，指定多个排序可以使用布尔值列表。默认值为True。　

inplace：布尔值，默认值为False，如果值为True，则就地排序。　

kind：指定排序算法，值为quicksort（快速排序）、mergesort（混合排序）或heapsort（堆排），默认值为quicksort。　

na_position：空值（NaN）的位置，值为first空值在数据开头，值为last空值在数据最后，默认值为last。　

ignore_index：布尔值，是否忽略索引，值为True标记索引（从0开始按顺序的整数值），值为False则忽略索引

df1=df.sort_values(by='销量',ascending=False)
df1

1.2按多列数据排序

多列排序是按照给定列的先后顺序进行排序的 by

df1=df.sort_values(by=['图书名称','销量'])
df

1.3按行数据排序

按行排序的数据类型要一致，否则会出现错误提示

数据排名 rank()

参数说明：　

axis：轴，axis=0表示行，axis=1表示列。默认值为0，即按行排序。　

method：表示在具有相同值的情况下所使用的排序方法。设置值如下。　

average：默认值，平均排名。

min：最小值排名。　

max：最大值排名。　

first：按值在原始数据中的出现顺序分配排名。　

df['最小值排名']=df['销量'].rank(method="min",ascending=False)
df

dense：密集排名，类似最小值排名，但是排名每次只增加1，即排名相同的数据只占一个名次

numeric_only：对于DataFrame对象，如果设置值为True，则只对数字列进行排序。　

na_option：空值的排序方式，设置值如下。　

keep：保留，将空值等级赋值给NaN值。　

top：如果按升序排序，则将最小排名赋值给NaN值。　

bottom：如果按升序排序，则将最大排名赋值给NaN值。　

ascending：升序或降序排序，布尔值，指定多个排序可以使用布尔值列表。默认值为True。　

pct：布尔值，是否以百分比形式返回排名。默认值为False

Pandas统计分析

数据计算

1.1求和函数sum()

参数说明：　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　

skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。

level：表示索引层级，默认值为None。　

numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

min_count：表示执行操作所需的数目，整型，默认值为0。　

**kwargs：要传递给函数的附加关键字参数

返回值：返回Series对象或DataFrame对象

1.2求均值（mean()函数）

参数说明：　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　

skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。　

level：表示索引层级，默认值为None。　

numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

kwargs：要传递给函数的附加关键字参数。　

返回值：返回Series对象或DataFrame对象

1.3求最大值 max()

参数说明：　

**axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　

skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。　

**level：表示索引层级，默认值为None。　

**numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

kwargs：要传递给函数的附加关键字参数。

1.4求最小值 min()

参数说明：　

**axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。　

**level：表示索引层级，默认值为None。　

**numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

kwargs：要传递给函数的附加关键字参数

1.5求中位数 median（）

参数说明：　

**axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。　

**level：表示索引层级，默认值为None。　

**numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

kwargs：要传递给函数的附加关键字参数。　

返回值：返回Series对象或DataFrame对象

1.6求众数 mode（）

axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为0。　

numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为False。如果值为True，则仅适用于数字列。　

dropna：是否删除缺失值，布尔型，默认值为True

1.7求方差 var（）

参数说明：　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列，默认值为None（无）。　skipna：布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。　

level：表示索引层级，默认值为None。　

ddof：整型，默认值为1。自由度，计算中使用的除数是N-ddof，其中N表示元素的数量。　

numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为None。　

kwargs：要传递给函数的附加关键字参数

1.8标准差 std()

std()函数的参数与var()函数一样

1.9 求分位数quantile()

参数说明：　

q：浮点型或数组，默认为0.5（50%分位数），其值为0～1。　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列。默认值为0。　

numeric_only：仅数字，布尔型，默认值为True。　

interpolation：内插值，可选参数[{‘linear’,‘lower’,‘higher’,‘midpoint’,‘nearest’}]用于指定要使用的插值方法，当期望的分位数为数据点i～j时。　

linear：i+(j-i)×分数，其中分数是指数被i和j包围的小数部分。　

lower：i。　

higher：j。　

nearest：i或j二者以最近者为准。　

midpoint：(i+j)/2。　

数据格式化

设置小数位数 round()

该函数可以实现四舍五入，而它的decimals参数则用于设置保留小数的位数，设置后数据类型不会发生变化，依然是浮点型

参数说明:

decimals：每一列四舍五入的小数位数，整型、字典或Series对象。如果是整数，则将每一列四舍五入到相同的位置。否则，将字典和Series舍入到可变数目的位置；如果小数是类似于字典的，那么列名应该在键中；如果小数是级数，列名应该在索引中。没有包含在小数中的任何列都将保持原样。非输入列的小数元素将被忽略。　

args：附加的关键字参数。　

kwargs：附加的关键字参数

自定义函数：为DataFrame对象中的各个浮点数保留两位小数

df.applymap(lambda x:'%.2f'%x)

设置百分比 apply()  map()  format()

利用自定义函数将数据进行格式化处理，处理后的数据就可以从浮点型转换成带指定小数位数的百分比数据

设置千位分隔符

注意：设置千位分隔符后，对于程序来说，这些数据将不再是数值型，而是数字和逗号组成的字符串，如果由于程序需要再变成数值型就会很麻烦，因此设置千位分隔符要慎重

数据分组统计 

分组统计 groupby()

groupby()函数用于将数据按照一列或多列进行分组，一般与计算函数结合使用，实现数据的分组统计

语法：DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,observed=False)

参数说明：　

by：映射、字典或Series对象、数组、标签或标签列表。如果by是一个函数，则对象索引的每个值都调用它；如果传递了一个字典或Series对象，则使用该字典或Series对象值来确定组；如果传递了数组ndarray，则按原样使用这些值来确定组。　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列。默认值为0。　

level：表示索引层级，默认值为None（无）。　

as_index：布尔型，默认值为True，返回以组标签为索引的对象。　

sort：对组进行排序，布尔型，默认值为True。　

group_keys：布尔型，默认值为True，调用apply()函数时，将分组的键添加到索引以标识片段。　

squeeze：布尔型，默认值为False。如果可能，减少返回类型的维度；否则返回一致类型。　

observed： bool, default False 布尔型, 观察者, 默认为False。当以石斑鱼为分类时，才会使用该参数。如果参数值为True，则仅显示分类石斑鱼的观测值；如果参数值为False，则显示分类石斑鱼的所有值。

按照多列分组，就用[]包裹写多个列即可

对分组数据进行迭代

for name,group in df.groupby('分类'):

        print(name)

        print(group)

name是groupby()函数中“一级分类”的值，group是分组后的数据。如果groupby()函数对多列进行分组，那么需要在for循环中指定多列。

聚合函数 agg()

主要通过groupby()函数与agg()函数实现,可以同时进行多个操作

数据移位 shift()

语法：DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)

参数说明：　

periods：表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1，1表示移动一次。注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后是没有对应值的，赋值为NaN。　

freq：可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间索引，而数据值没有发生变化。　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列。默认值为0

数据转换

一列数据转换为多列数据  split()

语法：Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

参数说明：　

pat：字符串、符号或正则表达式，字符串分割的依据，默认以空格分割字符串。　

n：整型，分割次数，默认值是-1，0或-1都将返回所有拆分。　

expand：布尔型，分割后的结果是否转换为DataFrame，默认值是False

join()方法与split()方法结合

　以逗号分隔多种产品数据

df = df.join(df['宝贝标题'].str.split(', ', expand=True))

将DataFrame中的tuple（元组）类型数据分隔成多列

使用apply()函数对元组进行分隔

行列转换 stack()

stack()方法

将原来的列索引转换成最内层的行索引

DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)

参数说明：　

level：索引层级，定义为一个索引或标签，或索引或标签列表，默认值是-1。　

dropna：布尔型，默认值是True

unstack()方法

unstack()方法与stack()方法相反，它是stack()方法的逆操作，即将最内层的行索引转换成列索引

语法：

DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None)

参数说明：　

level：索引层级，定义为一个索引或标签，或索引或标签列表，默认值是-1。　

fill_value：整型、字符串或字典，如果unstack()方法产生丢失值，则用这个值替换NaN。

pivot()方法

pivot()方法针对值进行操作

语法：

DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)

参数说明：　

index：字符串或对象，可选参数。列用于创建新DataFrame数据的索引。如果没有，则使用现有索引。　

columns：字符串或对象，列用于创建新DataFrame的列。　

values：列用于填充新DataFrame的值，如果未指定，则将使用所有剩余的列，结果将具有分层索引列

DataFrame转换为字典 to_dict()

DataFrame转换为字典主要使用DataFrame对象的to_dict()方法，以索引作为字典的键（key），以列作为字典的值（value）

DataFrame转换为列表 tolist()

DataFrame转换为元组  tuple()

Excel转换为HTML网页格式 to_html()

首先使用read_excel()方法导入Excel文件，然后使用to_html()方法将DataFrame数据导出为HTML格式，这样便实现了Excel转换为HTML格式

数据合并

数据合并 merge()

语法：

pandas.merge(right,how='inner',on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,sort= False,suffixes=('x','y'),copy=True,indicator=False,validate=None)

参数说明：　

right：合并对象，DataFrame对象或Series对象。　

how：合并类型，参数值可以是left（左合并）、right（右合并）、outer（外部合并）或inner（内部合并），默认值为inner。各个值的说明如下。　

left：只使用来自左数据集的键，类似于SQL左外部联接，保留键的顺序。　

right：只使用来自右数据集的键，类似于SQL右外部联接，保留键的顺序。　

outer：使用来自两个数据集的键，类似于SQL外部联接，按字典顺序对键进行排序。　

inner：使用来自两个数据集的键的交集，类似于SQL内部连接，保持左键的顺序。

on：标签、列表或数组，默认值为None。DataFrame对象连接的列或索引级别名称。也可以是DataFrame对象长度的数组或数组列表。

left_on：标签、列表或数组，默认值为None。要连接的左数据集的列或索引级名称，也可以是左数据集长度的数组或数组列表。　

right_on：标签、列表或数组，默认值为None。要连接的右数据集的列或索引级名称，也可以是右数据集长度的数组或数组列表。　left_index：布尔型，默认值为False。使用左数据集的索引作为连接键。如果是多重索引，则其他数据中的键数（索引或列数）必须匹配索引级别数。

right_index：布尔型，默认值为False，使用右数据集的索引作为连接键。　

sort：布尔型，默认值为False，在合并结果中按字典顺序对连接键进行排序。如果值为False，则连接键的顺序取决于连接类型how参数。　

suffixes：元组类型，默认值为('x','y')。当左侧数据集和右侧数据集的列名相同时，数据合并后列名将带上“x”和“y”后缀。　

copy：是否复制数据，默认值为True。如果值为False，则不复制数据。　

indicator：布尔型或字符串，默认值为False。如果值为True，则添加一个列以输出名为_Merge的DataFrame对象，其中包含每一行的信息。如果是字符串，将向输出的DataFrame对象中添加包含每一行信息的列，并将列命名为字符型的值。　

validate：字符串，检查合并数据是否为指定类型。可选参数，其值说明如下。　one_to_one或“1:1”：检查合并键在左、右数据集中是否都是唯一的。　one_to_many或“1:m”：检查合并键在左数据集中是否唯一。　many_to_one或“m:1”：检查合并键在右数据集中是否唯一。　many_to_many或“m:m”：允许，但不检查

数据合并 concat（）

语法：

pandas.concat(objs,axis=0,join='outer',ignore_index: bool = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: bool = False, sort: bool = False, copy: bool = True)

参数说明：　

objs：Series、DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递一个字典，则排序的键将用作键参数。　

axis：axis=1表示行，axis=0表示列。默认值为0。　

join：值为inner（内连接）或outer（外连连接），处理其他轴上的索引方式。默认值为outer。　

ignore_index：布尔值，默认值为False，保留索引，索引值为0，…，n-1。如果值为True，则忽略索引。　

keys：序列，默认值为None。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。　

levels：序列列表，默认值为None。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）；否则，它们将从键推断。　

names：list列表，默认值为None。结果层次索引中的级别的名称。　

verify_integrity：布尔值，默认值为False。检查新连接的轴是否包含重复项。　

sort：布尔值，默认值为True（1.0.0以后版本默认值为False，即不排序）。如果连接为外连接（join='outer'），则对未对齐的非连接轴进行排序；如果连接为内连接（join='inner'），则该参数不起作用。

copy：是否复制数据，默认值为True，如果值为False，则不复制数据

（1）表结构相同的数据直接合并，表首尾相接

（2）当合并的数据列名不一致时，可以设置参数axis=1，concat（）将数据对齐，然后进行合并，缺失的数据用NaN填充

（3）交叉合并，在代码中加上join参数，如果值为inner，结果是两张表的交集，如果值是outer，

结果是两张表的并集

数据导出

导出.xlsx文件 to_excel()

参数说明：　

excel_writer：字符串或ExcelWriter对象。　

sheet_name：字符串，默认值为Sheet1，包含DataFrame的表的名称。　

na_rep：字符串，默认值为' '。缺失数据的表示方式。　

float_format：字符串，默认值为None，格式化浮点数的字符串。　

columns：序列，可选参数，要编辑的列。　

header：布尔型或字符串列表，默认值为True。列名称，如果给定字符串列表，则表示它是列名称的别名。　

index：布尔型，默认值为True，行名（索引）。　

index_label：字符串或序列，默认值为None。如果需要，可以使用索引列的列标签；如果没有给出，标题和索引为True，则使用索引名称；如果数据文件使用多索引，则需使用序列。

startrow：指定从哪一行开始写入数据。　

startcol：指定从哪一列开始写入数据。　

engine：字符串，默认值为None，指定要使用的写引擎，如openpyxl或xlsxwriter。也可以通过io.excel.xlsx.writer、io.excel.xls.writer和io.excel.xlsm.writer进行设置。　

merge_cells：布尔型，默认值为True。　

encoding：指定Excel文件的编码方式，默认值为None。　

inf_rep：字符串，默认值为“正”，表示无穷大。　

verbose：布尔型，默认值为True。在错误日志中显示更多信息。　

freeze_panes：整数的元组，长度2，默认值为None。指定要冻结的行列

导出csv文件  to_csv()

参数说明：　

path_or_buf：要保存的路径及文件名。　

sep：分隔符，默认值为","。　

na_rep：指定空值的输出方式，默认值为空字符串。　

float_format：浮点数的输出格式，要用双引号括起来。　

columns：指定要导出的列，用列名列表表示，默认值为None。　

header：是否输出列名，默认值为True。　

index：是否输出索引，默认值为True。　

index_label：索引列的列名，默认值为None。　

mode：Python写入模式，默认值为w。　

encoding：编码方式，默认值为utf-8。　

compression：压缩模式，默认值为infer。　

quoting：导出.csv文件是否用引号，默认值为0，表示不加双引号；如果值为1，则每个字段都会加上引号，数值也会被当作字符串看待。

quotechar：引用字符，当quoting=1时可以指定引号字符为双引号（" "）或单引号（' '）。　

line_terminator：换行符，默认值为\n。

chunksize：一次写入.csv文件的行数，当DataFrame对象数据特别大时需要分批写入。　

date_format：日期输出格式。　

doublequote：是否添加双引用符，默认值为True。　

escapechar：设置转义字符。　

decimal：可识别十进制分隔符的字符。　

errors：指定如何处理编码和解码错误，默认值为strict（严格的）

导出多个sheet

导出多个Sheet，应首先使用pd.ExcelWriter()方法打开一个Excel文件，然后再使用to_excel()方法导出指定的Sheet

日期数据处理

DataFrame的日期数据转换 to_datetime()

参数说明：　

arg：字符串、日期时间、字符串数组。　

errors：值为ignore、raise或coerce，具体说明如下，默认值为ignore，即忽略错误。　

ignore：无效的解析将返回原值。　

raise：无效的解析将引发异常。　

coerce：无效的解析将被设置为NaT，即无法转换为日期的数据将被转换为NaT。　

dayfirst：第一个为天，布尔型，默认值为False。例如02/09/2020，如果值为True，则解析日期的第一个为天，即2020-09-02；如果值为False，则解析日期与原日期一致，即2020-02-09。　

yearfirst：第一个为年，布尔型，默认值为False。例如14-Feb-20，如果值为True，则解析日期的第一个为年，即2014-02-20；如果值为False，则解析日期与原日期一致，即2020-02-14。　

utc：默认值为None。返回utc即协调世界时间。　

box：布尔值，默认值为True，如果值为True，则返回DatetimeIndex；如果值为False，则返回ndarray。　

format：格式化显示时间的格式。字符串，默认值为None。　

exact：布尔值，默认值为True。如果为True，则要求格式完全匹配；如果为False，则允许格式与目标字符串中的任何位置匹配。　

unit：默认值为None，参数的单位（D、s、、ms、μs、ns）表示时间的单位。　

infer_datetime_format：默认值为False。如果没有格式，则尝试根据第一个日期时间字符串推断格式。　

origin：默认值为unix。定义参考日期。数值将被解析为单位数。　

cache：默认值为False。如果值为True，则使用唯一、转换日期的缓存应用日期时间转换。在解析重复日期字符串，特别是带有时区偏移的字符串时，可能会产生明显的加速。只有在至少有50个值时才使用缓存。越界值的存在将使缓存不可用，并可能减慢解析速度

df['时间']=df['时间'].apply(lambda x:str(x))
df['转化后日期']=pd.to_datetime(df['时间'])
df

计算100天之后 

df['100天后']=df['转化后日期']+pd.Timedelta(100,'D')
df

 

组合日期要求：　

必选：year、month、day。　

可选：hour、minute、second、millisecond（毫秒）、microsecond（微秒）、nanosecond（纳秒）

列出2022年每个月

data=pd.date_range('2022',periods=12,freq='M')
data

dt对象的使用

Series.dt()

dt对象提供了year、month、day、dayofweek、dayofyear、is_leap_year、quarter、weekday_name等属性和方法。

（1）获取年、月、日

df['年'],df['月'],df['日']=df['日期'].dt.year,df['日期'].dt.month,df['日期'].dt.day

（2）从日期判断出所处星期数

df['星期几']=df['日期'].dt.day_name()

（3）从日期判断所处季度

df['季度']=df['日期'].dt.quarter

（4）从日期判断是否为年底最后一天

df['是否年底']=df['日期'].dt.is_year_end

获取日期区间的数据

df['日期']  df['开始日期'：'结束日期']

按时期统计数据

（1）按年统计数据 df1.resample('AS').sum()

（2）按季度统计数据  df2.resample('Q').sum()

（3）按月度统计数据  df1.resample('M').sum()

（4）按星期统计数据  df1.resample('W').sum()

（5）按天统计数据   df1.resample('D').sum()

df.index=pd.to_datetime(df.index)
df.resample('D').sum
df

按时期统计并显示数据

（1）按年统计并显示数据  df2.resample('AS').sum().to_period('A')

（2）按季度统计并显示数据    Q_df=df2.resample('Q').sum().to_period('Q')

（3）按月统计并显示数据   df2.resample('M').sum().to_period('M')

（4）按星期统计并显示数据（前5条数据）  df2.resample('W').sum().to_period('W').head()

时间序列

重采样 Resample()

参数说明：　

rule：字符串，偏移量表示目标字符串或对象转换。　

how：用于产生聚合值的函数名或数组函数。例如mean、ohlc和np.max等，默认值为mean，其他常用的值为first、last、median、max和min。　

axis：整型，表示行列，axis=0表示列，axis=1表示行。默认值为0，即表示列。　

fill_method：升采样时所使用的填充方法，ffill()方法（用前值填充）或bfill()方法（用后值填充），默认值为None。　

closed：降采样时，时间区间的开和闭，与数学里区间的概念一样，其值为right或left，right表示左开右闭（即左边值不包括在内），left表示左闭右开（即右边值不包括在内），默认值为right左开右闭。　

label：降采样时，如何设置聚合值的标签。例如，10:30—10:35会被标记成10:30还是10:35，默认值为None。　

convention：当重采样时，将低频率转换到高频率所采用的约定，其值为start或end，默认值为start。　

kind：聚合到时期（period）或时间戳（timestamp），默认聚合到时间序列的索引类型，默认值为None。　

loffset：聚合标签的时间校正值，默认值为None。例如，-1s或Second(-1)用于将聚合标签调早1秒。　

limit：向前或向后填充时，允许填充的最大时期数，默认值为None。

base：整型，默认值为0。对于均匀细分1天的频率，聚合间隔的“原点”。例如，对于5min频率，base的范围可以是0～4。　

on：字符串，可选参数，默认值为None。对DataFrame对象使用列代替索引进行重新采样。列必须与日期时间类似。　

level：字符串或整型，可选参数，默认值为None。用于多索引，重新采样的级别名称或级别编号，级别必须与日期时间类似

降采样处理

降采样是周期由高频率转向低频率

df=pd.read_excel('date.xlsx')
df['时间']=df['时间'].apply(lambda x:str(x))
df['转化后日期']=pd.to_datetime(df['时间'])
df1=df.set_index('转化后日期')
df1.resample('W').sum().head()

升采样处理

升采样是周期由低频率转向高频率

3种填充方法。　

不填充。空值用NaN代替，使用asfreq()方法。　

用前值填充。用前面的值填充空值，使用ffill()方法或者pad()方法。为了方便记忆，ffill()方法可以使用它的第一个字母“f”代替，代表forward，向前的意思。　

用后值填充，使用bfill()方法，可以使用字母“b”代替，代表back，向后的意思。

时间序列数据汇总

resample.ohlc() ohlc()函数返回DataFrame对象，每组数据的open（开）、high（高）、low（低）和close（关）值

移动窗口数据计算  rolling()

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

参数说明：　

window：时间窗口的大小，有两种形式，即int或offset。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量，即向前几个数据；如果使用offset，则表示时间窗口的大小。　

min_periods：每个窗口最少包含的观测值数量，小于这个值的窗口结果为NA。值可以是int，默认值为None。offset情况下，默认值为1。

center：把窗口的标签设置为居中。布尔型，默认值为False，居右。

win_type：窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认值为None。　

on：可选参数。对于DataFrame对象，是指定要计算移动窗口的列，值为列名。　

axis：整型，axis=0表示列，axis=1表示行。默认值为0，即对列进行计算。　

closed：定义区间的开闭，支持int类型的窗口。对于offset类型默认是左开右闭（默认值为right）。可以根据情况指定left。