更加详细的内容可以查看：https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240 （基本函数整理）

一.  DataFrame的创建

创建一个空的dataframe 

df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0])

out:

     a    c    b
0  NaN  NaN  NaN

用list的数据创建dataframe：

a = [['2', '1.2', '4.2'], ['0', '10', '0.3'], ['1', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
print df

out：

  one  two three
0   2  1.2   4.2
1   0   10   0.3
2   1    5     0

用numpy的矩阵创建dataframe

array = np.random.rand(5,3)
df = pd.DataFrame(array,columns=['first','second','third'])

用dict的数据创建DataFrame

data = { 'row1' : [1,2,3,4], 'row2' : ['a' , 'b' , 'c' , 'd'] }
df = pd.DataFrame(data)

dict = { 'row1' : [1,2,3,4], 'row2' : ['a' , 'b' , 'c' , 'd'] }
df = pd.DataFrame.from_dict(dict,orient='index').T

读取csv或者excel文件为DataFrame格式

df=pd.read_csv('D:/Program Files/example.csv')

excel一个表格中可能有多个sheet，sheetname可以进行选取

df = df.read_excel('D:/Program Files/example.xls',sheetname=0)

二. DataFrame的一些描述和类型

describe会显示dataframe的一些基本统计数据，数量、均值、中位数、标准差等

head会显示dataframe的前几行，后几行：

print df.describe()
print df.head()<br>print df.tail(10)

单独计算某列的统计值

df['one'].sum()
df['one'].mean()
df['one'].count()
df['one'].max()
df['one'].min()

查看dataframe的数据类型：

print （df.dtypes）

查看dataframe的数据数目：

print （df.size）

查看dataframe的形状：

print (df.shape)

返回列数：

print (df.ndim)

查看横纵坐标的标签名：

print (df.axes)

三. DataFrame的切片

iloc索引或切片（iloc中只能取整数值）：

print df.iloc[1,:] #第1行，所有列
print df.iloc[:,[0,2]] #第0行，第0列和第2列
print df['one'].iloc[2] #列名索引+行号

loc索引或切片（loc中可以取str）：

print data.loc[0:1, ['one', 'three']] #

筛选出dataframe中有某一个或某几个字符串的列：

list=['key1','key2']
df = df[df['one'].isin(list)]

筛选出dataframe中不含某一个或某几个字符串的列，相当于反选

df = df[~df['one'].isin(list)]

四. 缺失值的处理

缺失值可以删除也可以用均值或者0等数填充：

df.fillna(df1.mean())
df.fillna(0)

删除缺失值时可以指定列：

df = df.dropna(subset=['one','two'])

五. 去重、删除行或列

去重需要在subset指定哪一列的值进行筛选，如果不选择的话默认整行的值全部一样才去掉

first表示保留第一个出现的值所在行，last表示保留最后一个出现的重复值所在的行，false表示重复的行全部删除

df=df.drop_duplicates(subset='one',keep='first')

去除有NaN值的行或列(axis=0去除行，=1去除列)：

df = df.dropna(axis=0)
df = df.dropna(axis=1)

去除某一列：

df = df.drop(['one'],axis=1)

去除含有某一个数的行：

row_list = df[df.one == 2].index.tolist() # 获得含有该值的行的行号
df = df.drop(row_list)

六. DataFrame的修改

修改数据类型

df['one']=pd.DataFrame(df['one'],dtype=np.float)

修改列名（需要写上所有列名，包括需要修改的和不需要修改的）：

df.columns = ['first','second','all']

修改列名（只需写上需要修改的列）

df.rename(columns = {'one':'first','two':'second'},inplace = True) #inplace=True表示修改df，若为False表示只返回一个修改后的数据

重排序(by可以取多个列名,默认升序)：

df = df.sort_values(by=['one'],ascending = True)
df = df.sort_index(axis = 0,ascending = True,by = 'one')
df = df.sort(columns = ['one'],axis = 0,ascending = True)

修改数据

df.iloc[1,2] = 10

用已有的列进行运算创建新的列

df['new_colume'] = df['one'] + df['two']

七. dataframe更改索引

当删除掉不需要的行时，行索引会变的不连续，这时候可以重新设计新的索引

df['index']=range(len(df['one']))
df.set_index('index')

设置时间序列为索引

dd = pd.date_range(start='4/1/2018',periods=5)
#dd = pd.date_range('4/1/2018','4/5/2018')
df = df.set_index(dd)

八. 添加新的行，将两个dataframe连接到一起

axis表示连接的方向，

axis=0表示两个dataframe的行数会增加，如果列名相同则直接共用列，如果列名不同会生成新的列；

axis=1，表示会加上新的列

df=pd.concat([df,df],axis=0) # 连接后行数是以前的2倍，列数不变

在dataframe添加新的行

df = df.append(df.loc[2,:],,ignore_index=True)

如果两个dataframe的列名是一样的，也可以用merge：

df = pd.merge(df,df)

九. DataFrame的输出

输出为excel或者csv格式,csv文件里的数据被读取时数据类型默认为object，excel则会保留原有的数据类型

df.to_excel('path/filename.xls')
df.to_csv('path/filename.csv')

输出为numpy的矩阵格式

matrix = df.ax_matrix()

输出为dict格式

dict = df.to_dict(orient="dict")

参考：https://www.cnblogs.com/timotong/p/9678490.html