Pandas是python中比较主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。这篇文章将会配合实例，讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用，相信你可能用

结合自己的经验，我觉得Pandas的本质是类似于Matlab、Eviews之类的数据分析软件。只是其他的被人做成了有UI界面的软件。从Pandas的结构来看，最核心的两个类。其他功能是围绕这两个类进行了功能上的扩展。为了保持学习的趣味性，我觉得按照实际使用

基于 Python 和 NumPy 开发的 Pandas，在数据分析领域，应用非常广泛。而使用 Pandas 处理数据的第一步往往就是读入数据，比如读写 CSV 文件，而Pandas也提供了强劲的读取支持，参数有 38 个之多。这些参数中，有的容易被忽略，

Pandas是python中运用很广泛的统计分析库，用于各种金融、工业、等等统计分析，适用于各种时间序列和面板数据等。而对应于Pandas库，最主要的两个类分别是Series和DataFrame。Pandas是numpy的一种扩展，因此很多高级的数据计算方

通过索引值或索引标签获取数据。通过index查看索引值。ser[[‘a‘,‘b‘,‘c‘]]: a 0. 如果对两个序列进行运算，索引就会将元素对齐进行运算。# 查询第1，2，3行。student[[‘name‘,‘age‘]]. 如果查询多个列，必

Pandas基于两种数据类型： series 与 dataframe. DataFrame：是一个二维的表结构。df[[‘code‘]] # 选取一列，生成一个DataFrame. df[1:3] #第1行到第2行。loc，在知道列名字的情况下，df

read_csv和read_table有一个chunksize参数，用以指定一个块大小，返回一个可迭代的TextFileReader对象。#print打印看一下信息

- Series 是能够保存任何类型的数据的一维标记数组。轴标签统称为索引。- index 索引 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。默认np.arange如果没有索引被传递。将重复该值以匹配索引的长度。print # 如果用没有的标签检索则会抛

有读就有写！1.result.to_csv(sys.stdout, index=False, columns=[‘one‘,‘three‘,‘key‘]). result.to_csv(sys.stdout, index=False, columns=[‘

dff[‘日期‘] = pd.to_datetime.dt.weekday_name. # dff[‘日期‘] = dff.日期.str.extract. # data[data.日期.str.slice(-5).str.contains(‘2‘)][1:

Pandas在步入1.0后，对数据类型也做出了新的尝试，尤其是Nullable类型和String类型，了解这些可能在未来成为主流的新特性是必要的。NaT是针对时间序列的缺失值，是Pandas的内置类型，可以完全看做时序版本的np.nan，与自己不等，且使用

if df_sh01[‘目的IP‘][i] in df_policy[‘目标地址‘][j] and str in df_policy[‘协议-端口‘][j]:

df = pd.DataFrame({‘name‘:[‘Jack‘,‘Alex‘,‘Bob‘,‘Nancy‘,‘Mary‘,‘Alice‘,‘Jerry‘,‘Wolf‘],‘course‘:[‘Chinese‘,‘Math‘,‘Math‘,‘Chinese

软件工程师该像是索引，而不是教科书。你无法记住所有内容，但得知道如何快速查找它们。能够快速查找和使用函数让我们在编写代码时可以达到一定的流畅程度。它不算详尽，但包含了笔者最常使用的函数、示例，以及该何时使用的有效见解。接下来运行这些指令，应该能重复得出以下

pandas是常用的数据分析库，用于处理表格型或者异质性数据，主要有两种数据类型：Series和DataFrame。本文采用的是Jupyter notebook , 导入库语句：import pandas as pd. Series是一维数据型对象，粗略的

本节介绍操作Series和DataFrame中的数据的基本手段。重新索引reindex，其作用是创建一个适应新索引的新对象。调用reindex将会根据新索引进行重排，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一

所以Series有两套描述某条数据的手段：位置和标签

Series类似于一维数组对象，它是由一组数据以及与之相关的索引组成，用于存储一行或者一列的数据，pd.Series其中，index是一个可选参数，data参数支持多种数据类型。上边给出可以通过list、dict来创建Series等方法，但常用的方法还是l

多级索引是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。实质上，单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象。

six 2003 Nevada 3.2 NaN取一列的值可以frame2.state或者frame2[‘state‘]frame2[‘debt‘] = 16.5可以填充一列删除列用deldel frame2[‘debt‘]. 使用frame3.