pandas

可以把pandas看作是numpy的字典形式

array == Series            一维

array == DataFrame     二维

DataFrame有两种初始化方式：1、利用numpy（可以指定行名称和列名称）   2、利用字典

数组选择：默认按列索引，

　　　loc按标签索引，

　　　iloc按数字索引（切片时可以利用数组进行不连续索引）

　　　ix按标签和数字混合索

　　　利用逻辑索引：df.B[df.A > 0] = 0，A这一列大于0的数赋值为0

　　　df[‘F‘]=np.nan 增加F这一列

常用属性：

dtypes：查看各列的类型

index：行名称

columns：列名称

values：所有值

T：转置

常用函数：

describe（）：统计所有数字类型的列的均值、方差、最值等

sort_values(by=列名)按某一列进行排序

dropna（axis=0，how=‘any‘）how的值默认为any，表示该列有人以一个nan即删除整个列，若选择all，则只有该列全为nan时才删除该列

fillna（value=0）

np.any（df.isnull（））== True  查看是否含有空值

head（）前五个数据

导入导出数据：

read_csv

to_csv

数据合并：　

append（[df1, df2, df3]，axis=0，ignore_index=True）

concat([df1, df2, df3]，axis=0，ignore_index=True，join=‘inner‘，join_axes=[df1.index]) 

　　ignore_index：使index重新排序

　　join：inner只保留相同的部分、outer空白部分用nan填充

　　join_axes：选择依据的表

merge（pd1，pd2，on=[列名]，how=）    　　　　　　　　　　　　按列合并

　　how：left、right、inner（默认）、outer

merge（pd1，pd2，left_index=True，right_index=True，how）　　 按行合并