python数据分析总结

索引相关

>>frame.reindex([]，method = ，fill_value = ) 参数是一个列表，列表的顺序决定frame的显示顺序。 当reindex的参数列表多于frame原有的index的数目，可以使用method进行填充缺失值，method的取值为ffill（或者pad）、bfill（或者backfill） ，分别表示向前填充、向后填充. Fill_value 是对于缺失值的赋值。 reindex不会改变原有frame的排列方式，如果要改变，需要重新赋值给原frame

>>对于reindex的用法。Frame.reindex(index = [],columns = [].method = ).如果只有一个列表，默认改变索引行，同时改变行索引和列索引，添加index和columns的参数即可

>>层次化索引 内外索引的转化

1）Frame.swaplevel(),括号的参数可以跟具体的index的轴标签的名字（index.name），下图是‘key1’，‘key2’,也可以跟（0,1） 如果是对列索引的层次化索引进行内外索引的转化，在swaplevel的参数中axis =1 即可，axis = 0表示行索引。

2）Frame.sortlevel()，参数为0或1，默认为0,按照第一个轴标签排序，如果为1，按照第二个轴标签排序（如下图参数为1时，带有箭头标志的输出结果）

>>行列索引转置交换：重新生成新的dataframe转化原本dataframe的行列索引。 对原df的values转置，然后进行行列索引的变换。

>>dataframe一般是是默认axis = 0，也即是对列属性进行操作。如使用apply函数时见下图

>>dataframe的元素级别应用函数 map

>>Argmin 和 idxmin的区别：

对于series: idxmin和argmin是相同的

对于dataframe：只有idxmin（axis = )参数为0是返回

最后

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