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pandas是python中强大的数据处理包，能够进行各式各样的数据处理工作。
pandas.DataFrame
pandas对数据的封装格式。
新建dataframe
示例：
import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame()
a=[['1','2','3'], ['a','b','c']]
data=pd.DataFrame(a, columns=['aa','bb','cc'])
data格式（最左侧0，1为行索引号，最上方aa，bb，cc为列名）：
将数据转化为dataframe
dict与dataframe
dict变为dataframe：
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame.from_records(data)
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns')
dataframe变为dict：
res = df.to_dict(orient='records')
其他 orient 形式：to_dict使用
list与dataframe
dataframe常用域
- data.columns：获取所有列名；
- data.iloc[‘列名’]：根据列名，获取某列数据；
- data.iloc[i,j]：根据行列索引，获取指定位置数据；
- data.values：以行为单位，返回dataframe所有数据；
- data.value[i,j]：根据行列索引，获取指定位置数据。
遍历dataframe
dataframe.item()：按列遍历，返回列数据 series
dataframe.iterrows()：按行遍历，返回（行索引index，行数据series）的元组
import pandas as pd
a=[['1','2','3'], ['a','b','c']]
data=pd.DataFrame(a, columns=['aa','bb','cc'])
for i,row in data.iterrows():
print(row)
输出：
aa 1
bb 2
cc 3
Name: 0, dtype: object
aa a
bb b
cc c
Name: 1, dtype: object
dataframe排序
- 按索引排序：sort_index()
data.sort_index()
data.sort_index(ascending=False)
data.sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')
data.sort_index().sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')
- 按值排序: sort_values()
unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])
unsorted_df.sort_values(by=2,axis=1)
dataframe去重
drop_duplicates() 默认：保留第一个重复值，不更改原数据
参数：
keep:
keep="first"：只保留第一个重复值
keep="last"：只保留最后一个重复值
keep="False"：重复值一个不保留
inplace:
True：在原数据上替换，返回None
False：不在原数据上替换，返回去重后的新dataframe
pandas读取保存文件
保存文件
DataFrame.to_csv函数，主要参数：
import pandas as pd
df.to_csv(path_or_buf="filename.csv" ,
sep=',',
columns=None,
header=True,
index=True)
- sep：通常是保存csv文件所用的分隔符，会将 同一行 不同列 数据按sep指定的符号分隔开。
- header：默认为True，保存列索引（列名），即上图最上方的列名，保存的文件会多出一行数据。
- index：默认为True，保存行索引，即上图中的最左侧0，1，保存的文件中会多出一列数据，变为3列。
读取文件
DataFrame.read_csv函数，主要参数：
import pandas as pd
pd.read_csv(filename,
header="infer",
names=None,
nrows=None,
usecols=None,
index_col=None,
skiprows=None )
- header：用来选择哪一行作为列索引。可以填一个整数，填0表示第1行作为列索引，填5表示第6行作为列索引。填None表示默认不选任何行做为列索引，而是自动生成一个从0开始的列索引。
- names：当 header=None 是，可以通过设置这个参数来自定义列索引。
pandas.concat
功能：按照指定axis，合并两个DataFrame。
import pandas as pd
pd.concat([data_1, data_2], axis=0)
pd.concat([data_1, data_2], axis=1)
pandas.merge
功能：求两个DataFrame的交 / 并 / 补集，类似SQL中的内连接、外连接等操作。
import pandas as pd
dataframe_3 = pd.merge(dataframe_1, dataframe_2, how='inner')
参考链接：[Python3]pandas.merge用法详解
pandas将dataframe的多列合并为一列
pandas.Series.str.cat方法，不过cat方法只能处理str类型，所以应提前将非str列数据转化为str类型（.map(str)操作），再进行合并。
data['date'] = data["year"].map(str).str.cat([data["month"].map(str), data['day'].map(str)], sep='-')
参考链接：dataframe多列合并成一列
Original: https://blog.csdn.net/qq_45847624/article/details/119908587
Author: 冲上云霄！
Title: python数据处理包——pandas
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