摘要：参数： axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,T 阅读全文

摘要：value_counts函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数 ascending=True时,按升序排列. normalize=True时,可计算出不同字符出现的频率,画柱状图统计时可以用到. a b 0 3 2 1 4 4 2 5 5 3 6 6 4 2 5 5 阅读全文

摘要：总结： 1.stack： 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名) 2.unstack：将数据的行索引转换为列索引 3.stack和unstack默认操作为最内层，可以用level参数指定操作层. 4.stack和unstack默认旋转轴的级别将会成果结果中的最低级别（最内层） 5.s 阅读全文

摘要：1 四个函数都是用于dataframe的定位 []用于直接定位. loc()函数是用真实索引,iloc()函数是用索引序号. loc()函数切片是左闭右闭,iloc()函数切片是左闭右开. at(),iat()的关系同上. import pandas as pd import numpy as np 阅读全文

摘要：1 unique() 统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array. 当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法. import numpy as np a = [1,5,4,2,3,3,5] # 返回一个array print(np 阅读全文

摘要：一 set_index()函数 1 主要是理解drop和append参数,注意与reset_index()参数的不同. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(4), 'b': range(4, 0, -1), 'c': ['one', ' 阅读全文

摘要：１dataframe删除某一列的重复元素，默认只留下第一次出现的 inplace参数设置为true时直接在原数据上修改,为False时,生成副本. 注意所有函数中inplace一旦设置为True,此时后面不能再跟任何函数,因为它整体已经是None.想要再跟函数只能再写一行. 且此时在前面也不能赋值, 阅读全文

摘要：１astype()函数可用于转化dateframe某一列的数据类型 如下将dateframe某列的str类型转为int，注意astype()没有replace=True的用法，想要在原数据上修改，要写成如下形式。 注意只有当该列的字符串全是由纯数字构成时才可以这样写，如果混有字母，会报错：Value 阅读全文

摘要：sort_values() 1 可用于对dateframe的多列同时进行排序 True是升序,False是降序，默认是升序 https://blog.csdn.net/m0_37637511/article/details/79901071 sort_index() 1用于对索引列排序,有两个参数, 阅读全文

摘要：zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 https://www.runoob.com/python/python-func-zip.html 阅读全文

摘要：unique()函数可输出列表，元组和series中的不同元素。 且只能输出dataframe的某一列series中的不同元素，不能同时输出。 返回的都是一个ndarry，但不能输出ndarry中的不同元素，即对ndarry无效。 参考： https://blog.csdn.net/yangyuwe 阅读全文

摘要：一 sorted()函数 有三个参数： 第一个是iterable，必选，待排序的集合，可以是list，tuple，set，dict等 第二个是reverse，可选，默认为False按升序排列，True按降序排列 第三个是key，可选，这是一个函数，返回一个key，可以看做是排序的标准，注意这里的ke 阅读全文

摘要：1 truncate()方法用于截断文件，如果指定了可选参数 size，则表示截断文件为 size 个字符，截断之后 size 后面的所有字符被删除。 参考： https://www.runoob.com/python/file-truncate.html 2 可以筛选时间 先要将日期用to_dat 阅读全文

摘要：method: pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值,用左边的非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值,用右边的非缺失值去填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（默认这种方式) limit参数：限制填充个数 axis参数：修改填充方向, 阅读全文

摘要：用于对dataframe中的数整体上移或下移， 当为正数时，向下移。 当为负数时，向上移。 缺少的会填充NaN 参考： https://blog.csdn.net/kizgel/article/details/78333833 阅读全文

摘要：与head()函数类似，默认是取dataframe中的最后五行。 函数源码： 在pycharm中按Ctrl用鼠标点击函数名即可找到 在用groupby()函数时，可用tail()函数选择融合的行 当tail()的参数为1时，此时实际上没有融合，直接是选择的要groupby的最后一行 阅读全文

摘要：１ 用于融合的函数 https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_i 阅读全文