数据分析常用库

matlabplotlib

%matplotlib inline魔法方法

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pandas用法
需要导入以下模块
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, Dataframe

# 实例化对象
df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['bj','sh','gz'],columns=['A','B','C'])

修改数据表中index的值

df1.index = Series(['bj','sh','gz'])

利用map函数修改index(生成新的dataframe)

df1.index.map(str.upper)

利用rename修改所有index和columns

df1.rename(index=str.lower, columns=str.lower)

利用rename修改某个index

df1.rename(index={'BJ':'beijing'}, columns=str.lower)

利用rename修改某个columns

df1.rename(columns={'A':'E'})

将list1中的元素变为字符串对象,通过list得到字符串列表

list_obj = df1.index.map(str, list1)
list2 = list(list_obj)

自定义map函数,并利用函数实现map和rename中index的修改

def test_map(x):
    return x + '_ABC'
df1.index.map(test_map)
# 打印结果为
Index(['BJ_ABC', 'SH_ABC', 'GZ_ABC'], dtype='object')
# rename方法
df1.rename(index=test_map)

merge函数,合并两个df的值,有相同key则合并,没有则为空

pd.merge(df1, df2)

merge参数(on= [inner,outer,left,right])

on='xxx'指定合并的colomns
pd.merge(df1,df2, on='key')
pd.merge(df1,df2,on='key', how='inner')
pd.merge(df1,df2, on='key',how='outer')
pd.merge(df1,df2, on='key',how='left')

未完待续, 敬请期待