pandas常用指令

import pandas as pd


数据导入


pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.read_pickle():读取pickle文件
pd.read_fwf（）:从固定宽度格式行的表格中导入数据
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据


数据导出

DataFrame.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
DataFrame.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
DataFrame.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
DataFrame.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
DataFrame.to_pickle（filename）：以pickle格式保存文件
DataFrame.to_clipboard()；将对象复制到粘贴板上
DataFrame.to_html()：将对象保存为html格式的文件
DataFrame.to_xml()：将对象保存为xml格式的文件


查看、检查数据

DataFrame.head(n)：查看DataFrame对象的前n行
DataFrame.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
DataFrame.shape()：查看行数和列数
DataFrame.info()：查看索引、数据类型和内存信息
DataFrame.describe()：查看数值型列的汇总统计
Series.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数
DataFrame.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数


查看、检查数据

DataFrame[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
DataFrame[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
Series.iloc[0]：按位置选取数据
Series.loc['index_one']：按索引选取数据
DataFrame.iloc[0,:]：返回第一行
DataFrame.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素


数据合并

DataFrame.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
pd.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
DataFrame.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join


数据统计

DataFrame.describe()：查看数据值列的汇总统计
DataFrame.mean()：返回所有列的均值
DataFrame.corr()：返回列与列之间的相关系数
DataFrame.count()：返回每一列中的非空值的个数
DataFrame.max()：返回每一列的最大值
DataFrame.min()：返回每一列的最小值
DataFrame.median()：返回每一列的中位数
DataFrame.std()：返回每一列的标准差