Pandas中DataFrame基本函数使用

1构造函数

DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框

2属性和数据

DataFrame.axes                                #index: 行标签；columns: 列标签
DataFrame.as_matrix([columns])                #转换为矩阵
DataFrame.dtypes                              #返回数据的类型
DataFrame.ftypes                              #返回每一列的 数据类型float64:dense
DataFrame.get_dtype_counts()                  #返回数据框数据类型的个数
DataFrame.get_ftype_counts()                  #返回数据框数据类型float64:dense的个数
DataFrame.select_dtypes([include, include])   #根据数据类型选取子数据框
DataFrame.values                              #Numpy的展示方式
DataFrame.axes                                #返回横纵坐标的标签名
DataFrame.ndim                                #返回数据框的纬度
DataFrame.size                                #返回数据框元素的个数
DataFrame.shape                               #返回数据框的形状
DataFrame.memory_usage()                      #每一列的存储

3类型转换

DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])       #转换数据类型
DataFrame.copy([deep])                        #deep深度复制数据
DataFrame.isnull()                            #以布尔的方式返回空值
DataFrame.notnull()                           #以布尔的方式返回非空值

4索引和迭代

```python
DataFrame.head([n])                           #返回前n行数据
DataFrame.at                                  #快速标签常量访问器
DataFrame.iat                                 #快速整型常量访问器
DataFrame.loc                                 #标签定位，使用名称
DataFrame.iloc                                #整型定位，使用数字
DataFrame.insert(loc, column, value)          #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据
DataFrame.iter()                              #Iterate over infor axis
DataFrame.iteritems()                         #返回列名和序列的迭代器
DataFrame.iterrows()                          #返回索引和序列的迭代器
DataFrame.itertuples([index, name])           #Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple.
DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)      #Label-based “fancy indexing” function for DataFrame.
DataFrame.pop(item)                           #返回删除的项目
DataFrame.tail([n])                           #返回最后n行
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])  #Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.
DataFrame.isin(values)                        #是否包含数据框中的元素
DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])    #条件筛选
DataFrame.mask(cond[, other, inplace, …])     #Return an object of same shape as self and whose corresponding entries are from self where cond is False and otherwise are from other.
DataFrame.query(expr[, inplace])              #Query the columns of a frame with a boolean expression.

5二元运算

DataFrame.add(other[,axis,fill_value])        #加法，元素指向
DataFrame.sub(other[,axis,fill_value])        #减法，元素指向
DataFrame.mul(other[, axis,fill_value])       #乘法，元素指向
DataFrame.div(other[, axis,fill_value])       #小数除法，元素指向
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …])    #真除法，元素指向
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …])   #向下取整除法，元素指向
DataFrame.mod(other[, axis,fill_value])       #模运算，元素指向
DataFrame.pow(other[, axis,fill_value])       #幂运算，元素指向
DataFrame.radd(other[, axis,fill_value])      #右侧加法，元素指向
DataFrame.rsub(other[, axis,fill_value])      #右侧减法，元素指向
DataFrame.rmul(other[, axis,fill_value])      #右侧乘法，元素指向
DataFrame.rdiv