update:190705

访问具体位置

某列。

aaa = df['a'] = df.a = df.get('a')

某行

df[0:100]，返回前100行。  直接括号[]里面写条件，优先级似乎是先匹配列，再匹配行。容易出问题，不推荐这种写法。

等价于 df.ix[0:100] 。

不等价于 df.loc[0:100]。 使用loc会包含第101行，即index=100的行，即最后一行，总共返回0~100，计101行。

df.irow(i) ，i行，不常用，不推荐。

df.iloc[i] ， i行，返回series。

df.iloc[i:j]，(i,j-1)行，返回dataframe。

某行某列

按offset  df.iat[0,0]，第一行第一列  #iat是特化的单元素访问方法，如果只需要对单元素进行取值、赋值的操作，用起来就很舒服。

              df.loc[0,[0]]

              df.ix[0,[0]]

按name  df.loc['hello',['world']] ，'hello'行，'world'列。 特色就是目标列需要用一个list来装。

              df.at[0,'world']，at理论上只支持name访问单个元素。但是由于我们日常使用时，不定义行的index时，默认的行name其实就是012345这些数字。

#补充一下最常用的loc
a=df.loc[0,['cre_time']]
b=df.loc[0,'cre_time']

print(type(a))
print(type(b))

#输出
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

#可以看出，loc在访问单列时，若不加括号，效果等同于.at

多行多列

使用ix，对列同时支持name和offset。

N行N列 df.ix[0:3,[0,1,2]]   前3行和前3列。

N行N列 df.ix['one':'two',[0,1]  使用index的name代替offset。

N行1列  df.ix[[1, 2], [0]]

1行N列  df.ix[0,[2,3,4]]

列比较蠢，需要多一个括号来装，还不支持冒号slice语法。
 

使用loc，对列只能使用列name。

N行N列 df.loc[0:3,['hello','world']]

使用iloc，对列只能使用offset。

N行N列 df.iloc[0:3,[0,1,2]]

总结：

at与iat只能取单个。

ix与loc俩兄弟可以取多行，多行包括单行。

loc与iloc，这俩兄弟取多行时，会返回最后一行。而ix不会，直接使用[]也不会。

at与iat的关系，同loc与iloc。不加i表示只支持用name，加了i表示只能用offset（或者说以相对位置作为index）。

取行，支持 【单行，枚举多行，slice】 3种操作。

取列，仅支持【单列，枚举多列】2种操作。

无论什么函数，都不允许对列进行slice操作。

注意1：

用多行多列的函数访问单个元素时，容易各种报错。

举例，df.iloc[0,[0]]，访问某个单元格，但是返回是dataframe或者series类型的，某些对单个元素才合法的操作（e.g.赋值），此时不合法。

因此，访问某个单个元素时，使用 df.at 与 df.iat 是好习惯。

#报错x：df.loc[0,['happy']] = 'hello'
#推荐√：df.iat[0,0] = 'hello'
#不推荐√: df.loc[0,'happy'] = 'hello'

哭着回来提醒一下，iat的处理速度不知道比loc高到哪里去了。

处理1200w行的数据，用loc告诉我需要100小时，iat变成9分钟，这差距。

注意2：

用name访问单行/单列时，若索引指向的行/列不存在，则新建一个。

e.g. 我们常用 df['aa']=[1,2,3]，本质上就是df['aa']指向了一个不存在的列，则新建之，并用传入的值来初始化。

很实用的特性。详见下文“逐行逐列添加数据”。

去重

先查重

df.duplicated()

返回一系列的bool值，表示第i行是否为重复行。

#想按每列去重，好像可以设置axis，待证。

确认有重复值存在了，再删除重复项

#全部列进行比较，全部列的值都相同的2行才判定重复
df.drop_duplicates()

#只对指定列进行比较
df.drop_duplicates(['happy'])

#默认的方向是自前向后，所以上数下第二行开始被判定为重复丢弃。
#可以手动更改方向，保留last one，删除former one
df.drop_duplicates(['happy'],keep='last',inplace=True)

#inplace生效时原地修改，默认为False

空缺值

判断存在

df.isnull().sum()
df.notnull()

填充0，或者丢弃

df['happy']=df['happy'].fillna(0)
df['happy']=df['happy'].dropna()

#也可以不指定列，直接丢弃全部含空缺值的行
df=df.dropna()

比较特殊一点的是，用另外一列的值去填na。

df['happy']=df['happy'].fillna(df['wow'])

修改列名

#暴力全修改，注意与现存的数量必须匹配
df.columns=['aa','bb','cc']  

#rename传入字典，把cc列改为CC列
df = df.rename(columns={'cc':'CC'}) #有inplace参数

强制转为category类

df["Status"] = df["Status"].astype("category")

备注：虽然astype()函数有inplace参数，但是在我的环境内测试，即使inplace=True也无法成功更改dtype。

不知是否为bug。（pandas == 0.23.4，numpy==1.15.4）  

出于这个原因，推荐使用 =  赋值的形式。

去空格 

df['term']=df['term'].map(str.strip)

本质上是pd.Series.map()函数的一个特殊应用场景。

关于map请看 《pandas map与apply》

大小写 

大写
df['term']=df['term'].map(str.upper)
小写
df['term']=df['term'].map(str.lower)
首字母大写 
df['term']=df['term'].map(str.title)

同上，map的应用。

指定某列为索引

df_new = df.set_index('new_index_col')

df_new = df.set_index(['col1','col2'])

注意，这个操作可以用.reset_index(drop=False) 回溯。

完美回溯，无损回溯！

借用这个回溯功能，可以引出下一个非常实用的性能。

分组统计后设为新表

主要利用到.reset_index(drop=False)的能力。

g =df.groupby(['id','time'])
new_df = pd.DataFrame(g.size(),columns=['count'])
new_df = ad_up.reset_index(drop=False)

#得到一个新表
'id','time','count'

逐行逐列添加数据

用合法的语句访问单行/单列时，若索引指向的行/列不存在，则新建一个。

实例

#预定义列，希望一行一行的添加进来
df = pd.DataFrame(columns=['aa','bb'])

names= ['peter','david']
for i in range(2):
    key = boys[i]
    #此处我们用.loc访问index=key的一整行（省略列索引即可达到此效果）
    df.loc[key] = [i,i+1]
    #但由于index=key的这行不存在，所以会新建'peter'行，.etc

print(df)

打印结果

      aa bb
peter  0  1
david  1  2

可是日常需求中，一般人名需要单独作为一列。使用上面说的.reset_index()即可

df= df.reset_index(drop=False)

    index aa bb
0   peter  0  1
1   david  1  2

 改columns就很简单了。

预定义行，希望一列一列地加数据同理。

注意：

当df为空时，实际上第0行是不存在的，所以使用df.iloc[0] = [....]添加第0行，会报错。single position index is out of bound.

也就是说，这种方法只对使用name形式的访问生效，即df.loc[0]。 此时的0并非offset，而是某行的name。

同理，创建不存在的列 df['hello'] = [...]，同样是以列名进行访问，所以能够生效。

分列

#想拆分df['target']这列
#保留原来的index需要专门指定index
new_df = pd.DataFrame(
    [x.split('-') for x in df.target],
    columns=['people','age'],index=df.index)

#按左表的行索引合并
df = pd.merge(df,new_df,left_index=True)

分级标记Cut

bins = [0, 5, 10, 15, 20]
level_name = ['A', 'B', 'C', 'D']
df['level'] = pd.cut(df['value'], bins, labels=level_name)

#依次对df['value']列进行比较
#如果落在左闭右开区间内[,)
#则匹配对应的level_name

注意，虽然在python里面字符串是可以比大小的，但是实测dataframe的某列若为字符串形式的，哪怕是字符串型的数字，应用pandas.cut函数也会报奇怪的错误。

如果是字符串数字，请自行处理，或者自定义一个cut。

pd.cut()返回的series，类型是category，枚举型。

删除行列

删除行，drop()

data = data.drop([3,4])
data.drop([3,4],inplace=True)

删除列，del()，pop()

del data['age']
data


_ = data.pop('age') #pop后原df不保留该列


#也可以用drop删除列
df.drop(columns=['hello','world'], axis=1, inplace=True)

按列合并dataframe

result = pd.merge(df1, df2, on='uid', how='left/right/inner/outer’,shuffixes=('_x','_y')

tips:

如果2个表存在重复的列名，就会由shuffixes来为重复列名添加后缀，这样很麻烦。

我们需要手动删除一列，再对另一列改名。

其实有避免这种重复劳动的解决方案。

#排除重复列名，再进行merge

def single_merge(df1,df2,on='uid',how='left'):
    s1 = set(df1.columns)
    s2 = set(df2.columns)
    s3 = s2-(s1&s2)
    s3.add(on)
    cols_to_use = list(s3)

    res = pd.merge(df1,df2[cols_to_use],on=on,how=how)
    return res



train_csv = single_merge(train_csv,listing_info,on='listing_id',how='left')

四则运算

series和dataframe都有

.add

.sub

.multiple

.div

注意1：

如果是add或者sub另外一个series，则要考虑行index对齐的问题，若两个series的index完全不一致，则全部nan。被这个坑了。

使用前可以将其中之一reset_index(drop=True)，或者将被加/减数list()一下。

注意2：

跟numpy里面的四则运算的函数名字区别！

np.add(a1,a2)

np.sub(a1,a2)

np.multiply(a1,a2) ，注意numpy的乘法是multiply！

np.divide(a1,a2)   #python3中的np.divide == np.true_divide，且不能用 a=np.array([1,2,3]) ,a.divide()会报不存在

还有一些np.abs()之类的隐藏坑，pandas里面是没有的貌似。

时间转换

时间戳：定义为1970年之后的秒数

import time,datetime

#1970年秒数转time结构体
time_struct = time.localtime(1462482700)
print(time_struct)  
#time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=6, tm_hour=5, tm_min=11, tm_sec=40, tm_wday=4, tm_yday=127, tm_isdst=0)
#这是个time结构体,可以直接访问 .tm_year等属性获取对应值


#结构体转字符串
time_string = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_struct)
print(time_string)
#2016-05-06 05:11:40


#字符串转datetime对象
datetime_obj = datetime.datetime.strptime(timeDateStr,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(datetime_obj)
print(type(datetime_obj))
#2016-05-06 05:11:40
#<class 'datetime.datetime'>
#你别看打印出来跟string没什么区别，类型已经改了。

#datetime对象转time结构体
struct_time = datetime_obj.timetuple()

#time结构体转时间戳 （秒数）
time_stamp = time.mktime(struct_time)

#datetime对象转字符串
time_string = datetime.datetime.strftime(datetime_obj,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#等价于
time_string = datetime_obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

直接取数

#datetime对象
year = datetime_obj.year
month = datetime_obj.month
day = datetime_obj.day
hour = datetime_obj.hour
minute = datetime_obj.minute
second = datetime_obj.second


#time_struct同理，直接.访问属性即可。

补充：datetime对象相减会返回timedelta类的对象。

start_time ='20190305051140'
end_time ='20190308051145'
 
start_obj = datetime.datetime.strptime(start_time,"%Y%m%d%H%M%S") 
end_obj = datetime.datetime.strptime(end_time,"%Y%m%d%H%M%S") 

i_am_time_delta = end_obj - start_obj

print(i_am_time_delta)
# 3 day, 00:00:00

#timedelta比较特殊一点
#其内部只储存days,seconds,microseconds

days = i_am_time_delta.days
seconds = i_am_time_delta.seconds

#虽然timedelta打印出来是 3 day, 00:00:00 ，这样子的。
#但后面的时分秒是用seconds算出来的
#内部并不存在 .hour 和 .minute 属性。


#但在构造函数里面，我们却可以指定hours 和 minutes !

time_delta_1 = datetime.timedelta(days = 1)  #set .days to 1

time_delta_2 = datetime.timedelta(hours = 0.5) 
print(time_delta_2.seconds)
#半个小时，30分钟，1800秒。 打印出来刚好是1800

time_delta_3 = datetime.timedelta(hours = 1, minutes = 1 ,seconds = 1 ) 
print(time_delta_3.seconds)
#得到3600+60+1=3661秒


#所以说，如果想对一个datetime类对象，加个1天，就可以
time_obj = time_obj + datetime.timedelta(days = 1)
#返回的类型，还是datetime.datetime类对象
#减一天，加一个小时，以此类推

#本质上跟c里的时间处理差不多。《C++中日期处理总结》

#想看更多关于时间的api推荐这篇：http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/04/23/2466653.html

自带函数

import pandas as pd

pd.to_datetime()

#将形如xx的字符串
#2018-02-04 08:28:15
#转为datetime类

df = pd.DataFrame({'id':['aa','bb','cc'],
                    'time':['2018-02-04 08:28:15',
                            '2018-02-04 09:30:11',
                            '2018-02-04 10:31:23']})

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['time'])

#df.dtypes
#


#得到datetime类之后，可以用.dt直接访问属性，拿到月日
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['mday'] = df['datetime'].dt.day

#此外，官方示例还提供了
#s.dt.hour
#s.dt.second
#s.dt.quarter
#s.dt.date    #2018-02-04

读取csv文件时，自动解析日期

import pandas as pd

#将time这一列解析为datetime
df  = pd.read_csv('mydata.csv',header=0,date_parser = 'time')


#多列
df = pd.read_csv('mydata.csv', parse_dates=['auditing_date', 'due_date', 'repay_date'])

小技巧：

由于数字运算比字符串运算更快捷。

所以用数字存储month和day，然后

month_day=month*100+day

这样得到的数字直接表示日期。比如1月5号=105,  12月31日=1231。

占用内存

import pandas as pd


memory = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 3  #单位GB
print('Data occupies {} GB memory.'.format(memory))

进行groupby后求众数mode

pandas：对dataframe进行groupby后求众数mode

保存为csv

df.to_csv('a.csv',header=True)