pandas

pandas  基于numpy创建的

主要功能
    具备对其功能的数据结构DataFrame,Series
    集成时间序列功能
    提供丰富的数学运算和操作
    灵活处理缺失数据

 

series
dataframe
日期

 

Series 

 

Series 可以使用numpy的基础功能

 

 

 

 # series整数索引问题

Series 数据对齐

可能出现问题    　　都不是修改元数据，会新生成一份数据
缺失数据


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DataFrame

列的类型是一致的。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

，，，

   

dataframe 的切片和索引

切片之后    可以reset_index(drop=True)重新设置索引

 

 

 dataframe数据对齐

sr.fillna(0)
sr.dropna()　　# s删掉nan 的行
sr.dropna(how='all') # 这一行都是nan才删掉，默认any

sr.dropna(axis=0,where='any')删除一列
sr.isnull()
sr.notnull()

 常用函数

 

df.mean()　　# 每个元素的平均数(即按列)
df.mean(axis=1)　　# 按行求平均值

df.sum()　　 每个元素的和(即按列)
df.sum(axis=1)按行求和

排序：
1、按值排序

 

2、按行排序

有NAN的默认排在最后

3、按索引排序
df.sort_index()

 

 日期

 

 

 

 

 

 

 

 读取csv文件

有列名
pd.read_tocsv('****.csv'，index_col=“指定标签”，parse_dates=True)　　# 
pd.read_tocsv('****.csv'，index_col=“指定标签”，parse_dates=['dae列‘，])　　# 

无列明
会把第一行当成列名
pd.read_csv('****.csv',header=None,names=['a',])