python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象

df_obj.dtypes #查看各行的数据格式

df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型

df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行

df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行

df_obj.index #查看索引

df_obj.columns #查看列名

df_obj.values #查看数据值

df_obj.describe() #描述性统计

df_obj.T #转置

df_obj.sort_values(by=['',''])#同上

df_obj.ix[1:3] #获取1-3行的数据,该操作叫切片操作,获取行数据

df_obj.ix[columns_index] #获取列的数据

df_obj.ix[1:3，[1,3]]#获取1列3列的1~3行数据

df_obj[columns].drop_duplicates() #剔除重复行数据

df_obj.ix[1:3，[1,3]]=1#所选位置数据替换为1

alist = ['023-18996609823']

df_obj['用户号码'].isin(alist) #将要过滤的数据放入字典中,使用isin对数据进行筛选,返回行索引以及每行筛选的结果,若匹配则返回ture

df_obj[df_obj['用户号码'].isin(alist)] #获取匹配结果为ture的行

df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')] #使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次

df_obj['支局_维护线'] = df_obj['支局_维护线'].str.replace('巫溪分公司(.{2,})支局','\\1')#可以使用正则表达式

可以设置take_last=ture 保留最后一个,或保留开始一个.补充说明:注意take_last=ture已过时,请使用keep='last'

read_csv('D:\LQJ.csv',sep=';',nrows=2) #首先输入csv文本地址,然后分割符选择等等

df.to_excel('foo.xlsx',sheet_name='Sheet1');pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])#写入读取excel数据，pd.read_excel读取的数据是以DataFrame形式存储

df.to_hdf('foo.h5','df');pd.read_hdf('foo.h5','df')#写入读取HDF5数据

data_obj['用户标识'].groupby(data_obj['支局_维护线'])

data_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'] #上面的简单写法

adsl_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'].agg([('ADSL','count')])#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数列的列名命名为ADSL

merge(mxj_obj2, mxj_obj1 ,on='用户标识',how='inner')# mxj_obj1和mxj_obj2将用户标识当成重叠列的键合并两个数据集,inner表示取两个数据集的交集.

df[df.isnull()]

df[df.notnull()]

df.dropna()#将所有含有nan项的row删除

df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除

df.dropna(how='ALL')#将全部项都是nan的row删除填充值

df.fillna(0)

df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5

df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN

import pandas as pd# 读取高炉数据，注意文件名不能为中文

data=pd.read_excel('gaolushuju_201501-03.xlsx', '201501', index_col=None, na_values=['NA'])

print data

   燃料比 顶温西南 顶温西北 顶温东南 顶温东北

0  531.46  185  176  176  174

1  510.35  184  173  184  188

2  533.49  180  165  182  177

3  511.51  190  172  179  188

4  531.02  180  167  173  180

5  511.24  174  164  178  176

6  532.62  173  170  168  179

7  583.00  182  175  176  173

8  530.70  158  149  159  156

9  530.32  168  156  169  171

10 528.62  164  150  171  169

data_1row=data.ix[1]

data_5row_2col=data.ix[0:5,[u'燃料比',u'顶温西南']

print data_1row,data_5row_2col

data_5row_2col.ix[0:1,0:2]=3

燃料比   510.35

顶温西南  184.00

顶温西北  173.00

顶温东南  184.00

顶温东北  188.00

Name: 1, dtype: float64 

  燃料比 顶温西南

0 531.46  185

1 510.35  184

2 533.49  180

3 511.51  190

4 531.02  180

5 511.24  174

   燃料比 顶温西南

0  3.00   3

1  3.00   3

2 533.49  180

3 511.51  190

4 531.02  180

5 511.24  174

print data_1row.sort_values()

print data_5row_2col.sort_values(by=u'燃料比')

顶温西北  173.00

顶温西南  184.00

顶温东南  184.00

顶温东北  188.00

燃料比   510.35

Name: 1, dtype: float64

   燃料比 顶温西南

1 510.35  184

5 511.24  174

3 511.51  190

4 531.02  180

0 531.46  185

2 533.49  180

print data_5row_2col[u'顶温西南'].drop_duplicates()#剔除重复行数据

0  185

1  184

2  180

3  190

5  174

Name: 顶温西南, dtype: int64