概述
DataFrame
使用apply函数
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':['a','a','b','b','c']})
df
x y
0 1 a
1 2 a
2 3 b
3 4 b
4 5 c
要使得df的x和y值拼接起来，增加为一列，可以使用apply函数：
def f(df):
return str(df.x) + df.y
df['z'] = df.apply(f, axis=1)
df
x y z
0 1 a 1a
1 2 a 2a
2 3 b 3b
3 4 b 4b
4 5 c 5c
apply默认的是传递整个dataframe，这里注意要加上axis=1，默认的是axis=0是把函数按照每一列进行变换，而axis=1为按照每一行进行转换
可以使用lambda函数：
df['zz'] = df.apply(lambda df: str(df.x)+df.y, axis=1)
#更有效率地，使用join,而不使用“+”
df['zz'] = df.apply(lambda df: "".join([str(df.x),df.y]), axis=1)
x y z zz
0 1 a 1a 1a
1 2 a 2a 2a
2 3 b 3b 3b
3 4 b 4b 4b
4 5 c 5c 5c
数据透视表的实现
数据透视表有多种实现方式，一些包装方法如pivot和pivot_table都可以实现，但是也具有局限性，这里使用更一般的方法。
df = pd.DataFrame({'birth':[2000,2000,2000,2001,2001,2001,2002,2002,2002],
'name':['a','a','a','b','b','b','c' ,'c','c'],'code':[1,1,1,2,2,2,3,3,3],
'habit':['drink','smoke','drink','eat','smoke','drink','eat','smoke','drink',],
'value':['little','a few','some','some','little','a few','little','a few','some']})
df
birth code habit name value
0 2000 1 drink a little
1 2000 1 smoke a a few
2 2000 1 drink a some
3 2001 2 eat b some
4 2001 2 smoke b little
5 2001 2 drink b a few
6 2002 3 eat c little
7 2002 3 smoke c a few
8 2002 3 drink c some
现在要把habit的值以及name, code, birth这几列作为列标签，value作为其值，即可使用数据透视表实现，其一般的方法为：
#在以这些列为为列标签时，其值需要唯一，因此首先查看这些值是否唯一
df[df.duplicated(['name','code','birth','habit'])]
birth code habit name value
2 2000 1 drink a some
发现索引为2的行与索引为0的行重复，因此首先删去这一行
df1 = df.drop(df[df.duplicated(['birth','name','code','habit'])].index.values, axis=0).reset_index(drop=True)
df1
birth code habit name value
0 2000 1 drink a little
1 2000 1 smoke a a few
2 2001 2 eat b some
3 2001 2 smoke b little
4 2001 2 drink b a few
5 2002 3 eat c little
6 2002 3 smoke c a few
7 2002 3 drink c some
最里面是找到重复标签索引的值，然后再删去这一行，axis=0为行删除，最后重新设置一下索引。这样没有重复值了。
下一步就是设定索引标签：
dfs = df1.set_index(['name','code','birth','habit'])['value'].unstack().reset_index()
dfs
habit name code birth drink eat smoke
0 a 1 2000 little None a few
1 b 2 2001 a few some little
2 c 3 2002 some little a few
一步一步来看这个结果：
首先设置索引，set_index里都是要变成列标签的，特别是habit那一列的值是要变成列标签的。设置后的结果为：
df1.set_index(['name','code','birth','habit'])
value
name code birth habit
a 1 2000 drink little
smoke a few
b 2 2001 eat some
smoke little
drink a few
c 3 2002 eat little
smoke a few
drink some
接着取出值value，注意：这里如果不取出值，在后续的过程中会形成多级标签
df1.set_index(['name','code','birth','habit'])['value']
name code birth habit
a 1 2000 drink little
smoke a few
b 2 2001 eat some
smoke little
drink a few
c 3 2002 eat little
smoke a few
drink some
Name: value, dtype: object
下一步把habit索引变成列标签，注意，这里unstack默认的level参数为-1，即最里层的索引变为列标签
df1.set_index(['name','code','birth','habit'])['value'].unstack()
habit drink eat smoke
name code birth
a 1 2000 little None a few
b 2 2001 a few some little
c 3 2002 some little a few
当set_index中的索引标签顺序发生变化时，在设置unstack的level参数时也要变化，例如：
df1.set_index(['name','code','habit','birth'])
value
name code habit birth
a 1 drink 2000 little
smoke 2000 a few
b 2 eat 2001 some
smoke 2001 little
drink 2001 a few
c 3 eat 2002 little
smoke 2002 a few
drink 2002 some
#habit排在索引标签的第3个，所以在unstack的时候level为2
df1.set_index(['name','code','habit','birth'])['value'].unstack(level=2)
habit drink eat smoke
name code birth
a 1 2000 little None a few
b 2 2001 a few some little
c 3 2002 some little a few
最后一步重新设置索引标签，这样就得到我们想要的结果了
df1.set_index(['name','code','habit','birth'])['value'].unstack(level=2).reset_index()
habit name code birth drink eat smoke
0 a 1 2000 little None a few
1 b 2 2001 a few some little
2 c 3 2002 some little a few
pandas计算标准差的std方法与numpy的std方法
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8]})
df.std()
a 1.290994
b 1.290994
dtype: float64
np.std(df.a)
np.std(df.b)
1.118033988749895
1.118033988749895
主要原因为df的std计算的是无偏估计，而np.std计算的是有偏估计，可以设置np.std的参数ddof为1则与df.std的结果一样了。
df.isna(), df.isnull()和None
pandas的isnull()返回的是和对象相同大小的布尔值的对象。可以识别Python的None和numpy的NaN，但是空字符串’'和numpy的np.inf在pandas中并不认为是空值，对于np.inf可以设置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True使得np.inf为空值 。
pandas的isna()和isnull()类似，而python中的None和numpy.nan的比较可以看None vs numpy.nan
iterrows与itertuples
iterrows对dataframe每行进行迭代，产生一个生成器，迭代的时候第一个元素为一行，第二个元素为每一行的列名和值，可以对其转化为字典的形式，这在使用sqlalchemy插入数据的时候非常有用。
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8]})
a = []
for i in df.iterrows():
a.append(dict(i[1]))
print(a)
#[{'a': 1, 'b': 5}, {'a': 2, 'b': 6}, {'a': 3, 'b': 7}, {'a': 4, 'b': 8}]
itertuples对dataframe的每行值形成一个元组，它是一个map对象。
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8]})
a = list(df.itertuples(name=False, index=False))
print(a)
#[(1, 5), (2, 6), (3, 7), (4, 8)]
gropuby, agg, transform
df = pd.DataFrame({'rti':['a','a','b','c','b','c','a'],'ts':[10,10,9,12,9,13,11],'rs':[8,8,22,11,12,11,9]})
rti ts rs 0 a 10 8 1 a 10 8 2 b 9 22 3 c 12 11 4 b 9 12 5 c 13 11 6 a 11 9
根据数据df以rti进行分组，并对分组内的ts求不同值的个数，对分组内的rs进行求和。
agg函数需要按字段传递，这个apply函数有区别。
df.groupby('rti').agg('ts':'nunique', 'rs':'sum').reset_index()
#与df.groupby('rti').agg('ts':lambda x: len(x.unique()), 'rs':'sum').reset_index()
rti ts rs 0 a 2 25 1 b 1 34 2 c 2 22
去重用nunique，不去重用size。
transform是对分组后的元素求聚合函数后再广播到原来数据对应的元素上。与分组前使用transform对比，对分组后的dataframe只能使用一个函数，而分组前使用的transform不能使用聚合函数，而分组后可以使用聚合函数。对分组后的dataframe只能使用一个函数而不能使用多个，这是一个Bug,以后可能会修改（见pandas的issue TypeError: unhashable type: ‘dict’ when using apply/transform? #17309）
df.groupby('rti').transform('mean')
ts rs 0 10.333333 8.333333 1 10.333333 8.333333 2 9.000000 17.000000 3 12.500000 11.000000 4 9.000000 17.000000 5 12.500000 11.000000 6 10.333333 8.333333
idxmin,idxmax
取pandas列最小值或最大值的索引。
df = pd.DataFrame({'a':[9,2,3,4],'b':[5,6,1,8]})
df.idxmin()
#a 1
#b 2
df.a.idxmin()
#1
pandas多条件查询
抽取dataframe中满足在上下四分位内条件的数据：
df = pd.DataFrame({'a':[9,2,3,4,1,6],'b':[5,6,1,8,3,9]})
s = np.percentile(df.a,(25,75))
df[(df.a>s[0]) & (df.a<s[1])]
# a b
# 3 1
# 4 8
最后
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