三大对象
1.DataFrame（index, columns ,values）
1）先从文件(excel,csv,mysql)中读取，或者自己制造一个DataFrame对象
2)查看数据
查看数据的形状（几行几列）
查看每一列的数据类型，数据中是否有空值（行、列），查看每一列和标签的关系（离散-柱状图，连续-密度图或者子状图），两列之间的相关度，查看整个的数据分布（最小，最大，均值，标准差等）目的之一是找出异常值。
3）清洗数据
删除
列（如序号列）、行、空值的列（如：一列中绝大多少是空值）
替换
空值（一列中极少数空值，替换方法许多，如均值（连续型如年龄），众数（离散型，如性别），线性差值等），去掉空格/特殊字符，数据类型转换，列名，索引名
4）整理
排序：列的值，索引
修改结构：列变成索引
分组：索引，列
注意：分组要做数据统计 （透视表-pivot-table、 交叉表）
应用函数
列
5）数据合并
多个DateFrame 按照不同的轴合并
6）数据统计
count，sum，max，min mean
7）可视化
使用：
导入： import pandas as pd
1.数据类型
1）Series：index(行索引)+values(1维numpy数据)
2）DataFrame：index(行索引)+Columns+values(2维numpy数据)
2.读入/写入数据
1）手动创建(内存)
df = pd.DataFrame(2维列表/2维numpy数组/字典，index =1维列表/数组 ,columns =1维列表/数组 )
2）从文件读取（csv--以逗号分隔的文本、excel、json、xml、html等）
df = pd.read_csv('csv文件'，sep=‘,’ , encoding ='utf-8/gbk',header= True/False)
3）从数据库中读取
4）写入文件/数据库
df.to_csv('csv文件'，header= True, index= False)
3.查看数据
1)查看数据的形状（几行几列）
df.shape
2）查看数据列的数据类型和空值
df.info()
df.isnull.sum(axis=0/1)/df.shape[0/1]
3）查看数据的前5行和后5行
df.head()、df.head(n)
df.tail()、df.tail(n)
4）查看统计信息
df.describe(include = 'all')
5)查看某列的唯一性（unique）
s.unique()
s.value_counts() #可以用于计数
如：
df.年龄.value_counts()
df['年龄'].value_counts()
柱状图显示结果：
import matplotlib.pyplot as plt
df['年龄'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
4.选择数据
方法1：
获取行 df[切片/全部行的布尔数组]
如： df[1:4] #获取第2，3，4 三条数据
df[[False,True,True,True,False,False]]
df[df.age>15 ] #以上两条含义一致，更多选择下一条
获取列
df[列名] 或df.列名， df[列表]
方法2
获取行/列 df.iloc[行自动索引切片，列自动索引切片]
df.loc[行手动索引切片，列手动索引切片]
df.loc[:,'性别']
df.loc[:,['性别','年龄']]
df.iloc[1:4:]
增加列 df[不存在的列] = 值
增加行 df.iloc[6]=['wangwu',20,'Y'] #报错
df.loc[3]=['wangwu',20,'Y'] #已知道有多少行
len（df） #用于测试一共有多少行
改进：df.loc[len(df)]=['wangwu1',20,'Y']
相关代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[
['zhangsan',18,'Y'],
['lisi',19,'N'],
['wangwu',20,'Y']
],index=['a','b','c'],columns=['姓名','年龄','是否结婚'])
df
df.index,df.columns,df.valuse
df = pd.read_csv('1.txt')
df
df.to_csv('2.txt',header= True)
df.年龄, type(df.年龄)
df.to_csv('3.txt',index = False)
df.shape
df.info()
df.tail()
df.tail(2)
df.describe()
df.describe(include = 'all')
df.年龄.unique
df.年龄.value_counts()
df['年龄'].value_counts()
import matplotlib.pyplot as plt
df['年龄'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
df.loc[3]=['wangwu',20,'Y']
df.loc[len(df)]=['wangwu1',20,'Y']
df
5.清洗数据
1)删除
drop（行/列/列的列表---格式是字符串/整数/列表 , axis = 0/1）
dropna:删除含有空值 的列和行，很少用。
注意：大部分删除的列，1）感觉没有用的列，通常是id，name这些列。2）空值太多的列 3）没用的列-通过特征工程比如方差为0，过滤法F减压
df.drop('姓名',axis=1) 结果变，df没有变，如果变，两种办法，1）把结果赋值给df，2）把参数加入inplace=True
#删除空值的列 #先查看所有列的空值 df.info() #结果不是统计数据，不方便 df.isnull() #是空值才为True df.isnull().sum(axis = 0) #沿着轴0进行累加空值数 df.isnull().sum(axis = 0)/ df.shape[0] #沿着轴0得到空值的比例数
#删除空值的行
#先查看所有行的空值
df.isnull().sum(axis = 1)/ df.shape[1] #沿着轴1得到空值的比例数
df.drop(3,axis = 0) #删除第三行
df.isnull().sum(axis = 1)/ df.shape[1]<0.8 #找出空值数比例在0.8以下的列
df2 = df[(df.isnull().sum(axis = 1)/ df.shape[1]<0.8)] #选择满足该比例的数据列
2)替换
s.fillna(值)：空值替换
s.replace(old_value, new_value):非空值替换
举例：
df.是否结婚.replace ('Y',0)
#连续型的用均值
#离散型的用众数
df.是否结婚.mode()[0]
df.是否结婚 = df.是否结婚.fillna(df.是否结婚.mode()[0])
3)数据类型转换
astype
pd_todatetime(要改变的字符串, format = 格式) #字符串格式良好，则不用写format
举例：
查看类型：dy.dtypes
df.年龄.astype(float)
4）修改列名
df.rename(old_name,new_name)
5)apply 函数
apply(lambda x:处理x)
6）排序
sort_value
sort_index
df.sort_value('年龄'，axis=0,ascendinig = True) #从小到大， 若要从大到小，改为False
df.sort_value(['年龄'，'性别'], axis=0,[ascendinig = True,ascending = False]) #从小到大， 若要从大到小，改为False
6。数据整理
1）连接
拼接： pd.concat((df1,df2),axis=0/1)
连接：pd.merge(左边，右边，on = 关键字，how = ‘inner/left/right’)
2)分组
set_index
reset_index
stack
unstack
groupby
3)透视表
pivot_table(哪几列数据，)
df.pivot_table(value='价格'，index =‘产地’，columns= '类别'，aggfunc='mean').fillna(0)
4)交叉表（把一列作为）用于统计分组频率的特殊透视表，
crosstab
5)统计
4.查看数据分布
2.Series
3.Panel