一，pandas

1.1 pd.Series

pd.Series 是 Pandas 库中的一个数据结构，用于表示一维标签化的数据。它类似于 Python 中的列表或一维数组，但具有更丰富的功能和灵活性。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
s = pd.Series([1,2,3,np.nan,7,8])	
s
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN	#np.nan是一个占位符
4    7.0
5    8.0
dtype: float64

1.2 pd.date_range

pd.date_range 是 Pandas 库中用于生成日期范围的函数。它可以方便地创建一系列连续的日期或时间戳，用于时间序列分析和日期处理。

默认以天为频率所以freq=‘D’

dates = pd.date_range('20231002',periods=7)
dates
DatetimeIndex(['2023-10-02', '2023-10-03', '2023-10-04', '2023-10-05','2023-10-06', '2023-10-07', '2023-10-08'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')          
dates[1]
Timestamp('2023-10-03 00:00:00', freq='D')

1.3 pd_DataFrame

pd.DataFrame 是 Pandas 库中用于创建和操作二维数据结构的主要对象之一。DataFrame 是一个表格型的数据结构，类似于电子表格或关系型数据库中的表，可以存储和处理具有行和列的数据
data提供数据，index是行索引，columns是列索引

df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
df

通过字典来创建

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)
df

1.4浏览数据

df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD'))

df.head(3) 		查看前三行的数据
df.tail(3) 		查看后三行的数据
df.index		查看行索引
df.columns		查看列索引
df.values		查看表格的值
df.describe()	查看表格的摘要
df.sort_index(axis=1, ascending=False)
axis=0是行索引1是列索引，ascending=False是降序，True是升序
df.sort_values(by='B', ascending=False)
by='B'是按照B列来排序，ascending=False是降序，True是升序

df['A']				选择单列产生Series，等效于df.A
df[0:3]				通过切片选择行
df.loc[dates[0]] == df.loc['20231002']	行索引是dates,输出的是第一行的值
df.loc[[dates[0],dates[1]],['A','B']]	可以选择多行多列的数据来查看

df.iloc[n]			直接获取第n行
df.iloc[3:5,2:4]	直接获取3-4行，2-3列的值

1.5布尔索引

df[df.A>0]			会把A列中大于0的行全部输出

df[(df.A>0) & (df.B<0)]		把A列大于0同时B列小于0的行输出
df.isin() 			检查 DataFrame 中的元素是否属于指定的值或列表。

1.6设置值

df.at[dates[0],'A'] = 0		设置指定的元素的值
df.iat[0,1] = 0				设置指定的行列的值
df.reindex(index = dates[0:8],columns=list(df.columns)+['E'])
新加一列E列
df.loc[[dates[0],dates[1]],'E'] = 1		给E列的前两行添加元素

df.dropna(how='any')			删除任何含有Nan的行和列
df.fillna(value = n)			返回一个新对象，把所有的Nan填充成5
pd.isnull(df)					判断每个元素或者行或列是不是Nan

1.7操作

df.mean(axis=n)		求取平均值，n=0是列，n=1是行默认是0
df.apply(function)	用于对表格的行或列应用一个函数(可以是自己定义的)，以生成新的数据。
df.

1.8合并

1.8.1concat（）函数

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

说明

objs 是要连接的 DataFrame 对象的序列，可以是列表、元组或字典。
axis 是指定连接轴的参数，axis=0 表示沿行方向连接，axis=1 表示沿列方向连接，默认为 axis=0。
join 是指定连接方式的参数，join=‘outer’ 表示取并集，join=‘inner’ 表示取交集，默认为 join=‘outer’。
ignore_index 是一个布尔值，表示是否忽略原始索引并生成新的索引，默认为 ignore_index=False。

示例

pieces = [df[:3],df[3:7],df[7:]]
pieces

pd.concat(pieces)

1.8.2 merge()函数

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True)

left 和 right 是要合并的两个 DataFrame 对象。
how 是合并方式，可以是 ‘inner’（内连接）、‘outer’（外连接）、‘left’（左连接）或 ‘right’（右连接）。默认为 ‘inner’。
on 是用于连接的列名。如果两个 DataFrame 的列名相同，则可以使用 on 参数指定列名进行连接。
left_on 和 right_on 是用于连接的左右 DataFrame 的列名。可以使用这两个参数指定各自 DataFrame 中的列名进行连接。
left_index 和 right_index 是一个布尔值，表示是否使用左右 DataFrame 的索引进行连接。
sort 是一个布尔值，表示是否根据连接键进行排序。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2],'B': [3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3],'C': [5, 6]})# 使用列进行内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')
print(merged_df)#执行结果A  B  C
0  2  4  5