pandas官方文档:
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对常用函数做了汇总，每个函数的参数可能不是全的，但是常用的，不常用的没总结，如有问题，请不吝赐教，谢谢！
1、创建Series
通用函数：pd.Series(values,index)
1)pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c‘])
2)pd.Series(np.array([1,2,3]),index=[‘a’,‘b’,‘c‘])
3)pd.Series({ 'a'：1, 'b'：2, 'c'：3})
Series转字典：Series.to_dict()
说明：Series的values参数是python中常见的一维数据类型。
2、属性
1）Series.values ---array([1,2,3])
Series的values是array类型
2）Series.index---index([‘a’,‘b’,‘c‘])
未指定index时，自动生成 0-（N-1）的整数索引，
指定 index时，使用指定索引。
3、Series的索引与切片
Series[0] / Series['a'] : Sereis可以位置索引或标签索引，也可以进行切片操作
1、创建DataFrame
1) 创建DataFrame的通用函数：
df = pd.DataFrame(values,index,columns)
pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])
pd.dataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])
pd.dataFrame('bj':[1,4,7],'sh':[2,5,8],'sz':[3,6,9],index=['a','b','c'])
说明：创建方法与Sries类似，Series的values参数是python中常见的一维数据类型，DataFrame的values参数是python中常见的二维数据类型。
2) 通过网页中复制数据快捷创建
import webbrowser
link = ''
webbrowser.open(link)
打开界面进行复制，将数据复制到粘贴板中
df = pd.read_clipboard() #从粘贴板中读取数据
3）通过Series创建DataFrame
df = pd.DataFrame([s1,s2,s3],columns=['bj','sh','sz'])
注意：单独的s1,s2,s3是纵向排列的的Series，但是在DataFrame中是横向排列的。
自己总结：Series除了打印出来是Series格式外，其他时候可以直接当作list来操作。
2、属性
1)df.columns
通过columns生成新的DataFrame
df_new = pd.DataFrame(df,columns=['x1','x2'])
或者df_new = df[['x1','x2']]
2)df.shape 显示行列数
3)df.head() 默认显示前5行
4)df.tail() 默认显示后5行
3、获取DataFrame的列
1）获取DataFrame某一列
df.x1或df['x1']:返回值是Series,可以理解为一个DataFrame是由多个Series组成的。
2) 获取DataFrame某几列
df_new = df[['x1','x2','x3']]
4、为某列赋值
1) df['x1'] = range(10)
2) df['x1'] = numpy.arange(10)
3) df['x1'] = pd.Series(np.arange(10))
说明：类似于创建Series
5、为某列对应的特定行重新赋值
df['x1'] = pd.Series([2,3],index=[0,1])
将列为x1,行索引为0和1的值改为2,3
6、获取DadaFrame的行
for row in DataFrame.iterrows():
print(row[0],row[1])
#每个row是一个元祖，包含2个元素，row[0]是整型索引，row[1]是Series,所以从行的角度也可以看出，一个DataFrame是由多个Series组成的。
7、DataFrame的转置
df_new = df.T
1、粘贴板的io
df = pd.read_clipboard()
df.to_clipboard()
2、csv的io
df.to_csv('xxx.csv')
df = pd.read_csv('xxx.csv')
3、json的io
df.to_json()
pd.read_json(df.to_json())
4、excel的io
df.to_excel('xx.xlsx')
df = pd.read_excel('xx.xlsx')
5、df = pd.read_sql('')
df.to_sql('')
1、iloc
sub_df = df.iloc[10:20,:] 选取DataFrame的10-20行，所有列数据
sub_df = df.iloc[10:20,0:2]
说明：iloc函数是位置索引，与索引的名字无关。
2、loc
sub_df = df.loc[10:20,:'movie_name']
说明：loc是标签索引，10,20，'movie_name' 都是索引名字，与位置无关。
1、Series.reindex(index=['x1','x2','x3'],fill_value=10)
将df重新索引，并且将NaN空值用10进行填充
2、Series.reindex(index=range(15),method='ffill')
前项填充，后面的值用前面的值进行填充
通过reindex想到，如果想新增一个空列或者空行，可以用reindex方法,同样地，想减少某些行或者某些列，也可以用reindex方法。
继reindex之后删除行列的函数操作
Series.drop('A') #删除'A'所对应的值
DataFrame.drop(label,axis)
label可以是行名也可以是列名，label是行的话axis是0，label是列的话axis是1。
** 删除行还可以用 del df['A']
nan是numpy的一种数据类型，np.nan,float类型
任何数据与nan的运算结果都是nan
1、nan in Series
Series.isnull() --返回value为True或者False的Series
Series.notnull() --返回value为True或者False的Series
Series.dropna() --返回删除nan值后的Series
Series.fillna(method='ffill') --前项插值，按照前面的值填充后面的空值
2、nan in DataFrame
df.isnull() --返回value为True或者False的DataFrame
df.notnull() --返回value为True或者False的DataFrame
df.dropna(axis=0/1,how='any/all'，thresh=None)
说明：axis表示删除行为nan或者列为nan；
any表示只要有一个为空，all表示行中的每个元素或者列中的每个元素为空；
thresh是阈值的意思，表示某行或者某列nan的个数达到阈值的个数时才删除该行或该列。
df.fillna(value=1) ---所有的空值都填充为1
df.fillna(value={0:0,1:1,2:2}) ---将0列的空值填为0,1列的空值填为1,2列的空值填为2，默认为填充列
注意：fillna和dropna的特点，生成新的DataFrame,原来的DataFrame不变。
1、多重索引介绍
Series = pd.Series(np.random.randn(6),index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']])
'1','2'为一级索引，'a','b','c'为二级索引
df 可以看做是索引的'1','2'的Series
Series['1'] --Series
Series['1']['a'] --value
Series[:,'a'] --选择'1'和'2'中的'a'对应的值
2、多重索引格式转为二维DataFrame
df = Series.unstack() --转为二维DataFrame
3、多重索引在DataFrame中的操作
1、 map函数与apply函数、applymap函数的区别：
1）map函数对Series中的每个元素作用；
2）applymap函数对DataFrame中的每个元素作用；
3）apply函数对对DataFrame和Series的一列做整体运算。
2、Series.replace(to_replace=[2,3,4],values=[20,30,40]) 替换Series中多个值
Series.replace({1:10,2:20}) 将索引为1的值替换为10，将索引为2的值替换为20
df.sum() --默认按照列进行求和,nan的值被忽略
df.min() --默认按照列求最小值
df.max() --默认按照列求最大值
df.mean() --默认按照列求平均值
df.describe() --默认按照列进行描述
df.sum(axis=1) --按行求和，nan的值被忽略
#axis=0表示对横轴进行操作，但是运算中表现为纵轴操作
#axis=1表示对纵轴进行操作，但是运算中表现为横轴操作
bins = [0,59,70,80,100],bins是分割范围
score_cat = pd.cut(Series,bins) ---得到catgory类型的数据
DataFrame的分箱技术很棒啊！
pd['catgory'] = pd.cut(df['a'],bins=[0,59,70,80,100],labels=['low','ok','good','great'])
--新增一列，将a列的值按照labels进行分类标记，good!!!
#生成长度为3的随机字符串 pd.util.testing.rands(3)
1、按照一列分组
g = df.groupby('city')
g是分组类型数据，打印不出来，所以看不到，但是有属性和方法可以间接的了解
1） g.groups --得到分的几个组，和每个组包含的索引
2）g.get_group('BJ') --得到'BJ'所对应的组
3）groupby = split +apply +combine
g.mean() --求每组的平均值
g.max() --求每组的最大值
g.min() --求每组的最小值
g.count()
g.describe()
4）g是一个可迭代对象，可以用list函数将其转化为list
list(g) -- [('组名1',DataFrame1),('组名2',DataFrame2),(),()]
dict(list(g)) --将其转化为字典
同时可以通过for循环进行遍历操作：for item,desc in g:print(item,desc)
#怪不得分组后不是DataFrame，因为元组的第一个元素是'分组名'。
2、按照多列分组
g_new = df.groupby(['city','wind'])
得到生成器((('分组1','分组2'),DataFrame),(),()...)
g_new.get_group(('分组1','分组2'))
for (name_1,name_2),group in g_new:
print((name_1,name_2),group)
g.mean() --求每组的平均值
与g.agg('mean')方法一样
pd.pivot_table(df,index=['',''],aggfuc='sum',values=['',''])
index是分组的组名，values是透视表呈现结果的列，columns是values下的分解
#感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果
#分析者需要对数据结构有一定的了解
df.sort_values(by='',ascending=True/False)[:10] df可以索引
df.value_counts() --按值计数
df.['a'] = df['b'].apply(lambda x:x0) --DataFrame中的True/False
通过g.size()可以看到被groupby之后的数据，得到的是一个Series
1、Series的排序：
1）对值进行排序
Series.sort_values() ---直接对Series的值进行排序
2）通过索引进行排序
Series.sort_index()
#默认都是升序排列
2、DataFrame的排序
df.sort_values(by='') --按照某列的顺序进行排序
df['a'].sort_values() --返回对a列数据的排序结果，只返回a列
1、df.index = Series(['a','b','c']) 直接对index赋予新值
2、df.index = df.index.map(str.upper)
map函数中只传入新的函数名即可
3、df.rename(index=str.upper,columns=str.lower)
或者传递字典，进行一一转换
pd.merge(df1,df2,on=None,how='left/right/inner/outer')
pd.merge(df1,df2) --没有on参数默认先找相同的columns,然后在columns下找相同的values
pd.merge(df1,df2,on='columns') --on参数是指按照指定列进行merge
left:表示以左边的数据表为基准，进行填充右面的数据
right:表示以右边的数据表为基准，填充左边的数据
outer:以on的指定列的所有值为基准，填充两边的数据
inner:默认inner,相同on指定的columns下的相同values对应的左右两边的数据
1、concat拼接
pd.concat([Series1,Series2])
pd.concat([df1,df2]) -- 上下叠加，将没有的列进行填充
2、combine组合
Series1.combine_first(Series2) --用Series2的值去填充Series1中为空的值
df1.combine_first(df2) ---用df2将df1中的空值填充
df['A'] = df['A'].apply(str.upper) ---apply函数中也只输入函数名
len(df) --求df的长度
len(df['a'].unique()) --查看a列中不重复数据的多少
Series.duplicated() --返回一列True/False的Series
Series.drop_duplicates() --删除重复值
df.drop_duplicates('a',keep='first/last')
df.drop_duplicates() --删除完全重复的行
参数：'a'表示以a列为基准，删除重复值
first表示保留第一个，last表示保留最后一个
data_list = pd.date_range(start,end,period='D',freq)
period='D',以天为单位
freq = 'W' 以周为单位
freq = 'W-Mon'以每周一位单位
freq = '5H' 以5h为单位
以data_range作为索引提取数据比较简单
df[datetime(2017,9,1)]
df['2017-09-01']
df['20170901']
df['201709']
对时间序列数据进行分组聚合操作：
s1.resample('M').mean() --以月为单位进行采样，然后求每组的平均值
s1.resample('H').ffill() --前项填充
s1.resample('H').bfill() --后项填充
补充：1）jupyter中可以执行linux命令，太棒了！
!ls
!more xxx.csv
!pwd 等等
2）jupyter 查看函数帮助的快捷键：摁住shift + tab 棒！！！
pd.DataFrame（）函数是创建一个二维表
传入的两个参数：
第一个是所存放的数据
np.random.rand(100,4) 这个的意思是生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，生成为维度100行4列的二维数组，下面的例子你可以作为参照
请点击输入图片描述
而之后的
cumsum()其实第一个参数本来传入的需要是数组，然后计算轴向元素累加和，
而你的例子中进行了简化，即np.cumsum(a, 0) == a.cumsum(0)
其中的传入参数0表示axis=0，即按照行累加，例子中即随机数的累加
举个例子a =[ [(1,2,3)],
[(4,5,6)] ]
a.cumsum(0)就是
[ [(1,2,3)],
[(5,7,9)] ]~~~~~~~~（1+4）（2+5）（3+6）
第二个参数columns是DataFrame的列名分别为ABCD
import pandas as pd
Python中import的as语法，pd作为pandas的简写，
后续对pandas的引用，可以直接使用pd
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
使用下面格式约定，引入pandas包：
pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。
Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。
pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。
Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。
Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。
如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：
数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：
重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。
删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。
.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。
删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。
如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。
增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。
在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结
适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。
.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。
.sum() ：计算各列数据的和
.count() ：非NaN值的数量
.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数
.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差
.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。
.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值
.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效
.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个
.mean() ：计算均值
.quantile() ：计算分位数（0到1）
.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集
适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。
.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。
.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。
替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。
删除重复数据
利用函数或字典进行数据转换
df.head()：查询数据的前五行
df.tail()：查询数据的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用
numpy.zeros()
利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据，部分代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')
#读取数据，指定"日期"列为索引列
大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）
出现了如下问题：
这里写图片描述
使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')
运行成功。
sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）
另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：
catering_data="catering_sale.csv"
data=pd.read_csv(catering_data)
