机器学习pandas数据结构之基础运算笔记

 1 import pandas as pd
 2 import numpy as np
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 4 s = pd.Series([1,3,5,6,8],index=list('acefh'))
 5 s.index  # 读取行索引
 6 # 输出 Index(['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], dtype='object')
 7 
 8 s.reindex(list('abcdefgh'))  # 索引再定义，与元索引相同，值不变，其它变为NaN
 9 s.reindex(list('abcdefgh'),fill_value=0)  # 将其它的索引设置默认值0
10 s.reindex(list('abcdefgh'), method='ffill') 
11  # 其它元Series没有的索引的值对应上一行已有的索引对应值
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13 df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,6),index=list('ADFH'),columns=['one','two','three','four','five','six'])
14 df2 = df.reindex(index=list('ABCDEFGH'))  
15 # DataFrame中再定义行索引，新的索引将默认赋值NaN
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17 df.reindex(index=list('ABCDEFGH'),fill_value=0)  # DataFrame中为新的索引赋值0
18 df.loc['A']['one'] = 100  # 将‘A'行’one‘列赋值100
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20 df.reindex(columns=['one','three','five','seven'],fill_value=0)
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22 df.reindex(index=list('ABCDEFGH'),method='ffill')  # method只对列有效果
23 # method='ffill'，找到上面一行的对应列的值 赋值给新添加的行
24  # 但是df没有改变  但是df没有改变 但是df没有改变 但是df没有改变 但是df没有改变 
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26 df.drop('A')  # 默认按行
27 df.drop(['two','four'],axis=1)  #按列
28 # 但是df没有改变  但是df没有改变 但是df没有改变 但是df没有改变 但是df没有改变 
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30 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=['one','two','three','four'],columns=list('ABC'))
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32 df.apply(lambda x: x.max()-x.min())  # 按列
33 df.apply(lambda x: x.max()-x.min(), axis=1)  # 按行
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36 def min_max(x):
37     return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])  # 按行
38 df.apply(min_max, axis=1)
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40 df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),index=['one','two','three','four'],columns=list('ABC'))
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43 # formater = lambda x: '%.03f' % x
44 formater = '{0:0.3f}'.format  # 两个结果相同，取3位有效数字
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46 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,3)),index=list('ABCD'),columns=['one','two','three'])
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48 df.sort_values(by='two',ascending=False)  通过by找到主要排序列对象 ascending=False按从大到小排列
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50 s = pd.Series([3,6,2,6,4])
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52 s.rank(method='average')  
53 # 默认，rank表示列中的值对应的大小排位号（小的数排位靠前）
54 # df未改变 df未改变 df未改变 df未改变 df未改变 df未改变
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56 df.rank(method='first')  # 按列取排位号（小的数排位靠前）
57 s = pd.Series(list('abbcdabacad')) 
58 s.value_counts()  # 列中相应的值出现的次数
59 s.unique()  # 找出列中所有不重复的值
60 s.isin(['a','c','d'])  # 判断列中的值在['a','c','d']是否有相同的值
61 s.isin(s.unique())  # 判断列中的值在array（['a', 'b', 'c', 'd']）是否有相同的值