讓數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析變得簡答的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作工具
pandas是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計的。而NumPy更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。
Series
In [38]: from pandas import Series,DataFrame
In [39]: obj=pd.Series([4,7,-5,3])
Series由索引和值構(gòu)成
In [40]: obj
Out[40]:
0 4
1 7
2 -5
3 3
dtype: int64
自定義索引
In [43]: obj2=pd.Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
用索引操作元素：
In [48]: obj2[['a','b']]
使用NumPy函數(shù)或類似NumPy的運算（如根據(jù)布爾型數(shù)組進行過濾、標量乘法、應用數(shù)學函數(shù)等）都會保留索引值的鏈接：
目前看來祖凫，和numpy相比，Series就是多了索引
可以將Series看作是一個有序的字典
In [52]: 'a' in obj2
Out[52]: True
In [49]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}#用字典構(gòu)建Series
In [50]: obj3=pd.Series(sdata)
用字典構(gòu)造Series的時候酬凳，可以改變鍵的順序
In [58]: keys
Out[58]: ['Ohio', 'Oregon', 'Texas', 'Utah']
In [59]: obj4=pd.Series(sdata,index=keys)
In [60]: obj4
Out[60]:
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64
如果添加的index中的元素不在原字典中惠况，則會顯示為
In [61]: obj5=pd.Series(sdata,['a','b','c','d'])
In [62]: obj5
Out[62]:
a NaN
b NaN
c NaN
d NaN
dtype: float64
表示缺失數(shù)據(jù)。
pandas的isnull和notnull函數(shù)可用于檢測缺失數(shù)據(jù)：
In [66]: pd.isnull(obj5)
Out[66]:
a True
b True
c True
d True
dtype: bool
Series對象自帶屬性name宁仔，可以直接賦值
In [70]: obj4.name='population'
In [71]: obj4
Out[71]:
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
Name: population, dtype: int64
Series對象的index值也可以直接修改
In [72]: obj
Out[72]:
0 4
1 7
2 -5
3 3
dtype: int64
In [73]: obj.index=['anchor','ama','avec','god']
In [74]: obj
Out[74]:
anchor 4
ama 7
avec -5
god 3
dtype: int64
DataFrame
DataFrame是一個表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稠屠，含有一組有序的列（每列可以是不同的元素）；
DataFrame既有行索引翎苫，也有列索引权埠。可以視作由多個Series對象構(gòu)成的(每個列是一個Series拉队，這些Series對象共用相同的索引）
關(guān)于DataFrame的結(jié)構(gòu)
DataFrame實際就是由多個共用索引的Series對象構(gòu)成弊知。
對于一個DataFrame對象來說阻逮，它的key就是列索引粱快，而對于DataFrame對象中的每一個Series對象（每一列）來說，key就是行索引
In [77]: data
Out[77]:
{'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],
'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
In [80]: frame
顯示前5行數(shù)據(jù)
In [6]: frame.head()
Out[6]:
state year pop
0 Ohio 2000 1.5
1 Ohio 2001 1.7
2 Ohio 2002 3.6
3 Nevada 2001 2.4
4 Nevada 2002 2.9
如果指定了列序列叔扼，則DataFrame的列就會按照指定順序進行排列：
In [8]: pd.DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
Out[8]:
year state pop
0 2000 Ohio 1.5
1 2001 Ohio 1.7
2 2002 Ohio 3.6
3 2001 Nevada 2.4
4 2002 Nevada 2.9
5 2003 Nevada 3.2
指定列序列和索引（此時索引不在是唯一鍵（唯一鍵成了列序列）事哭，所以可以在構(gòu)建時修改）。如果傳入的列在數(shù)據(jù)中找不到瓜富，則會在結(jié)果中產(chǎn)生缺省值
In [9]: pd.DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five','six'])
Out[9]:
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 NaN
two 2001 Ohio 1.7 NaN
three 2002 Ohio 3.6 NaN
four 2001 Nevada 2.4 NaN
five 2002 Nevada 2.9 NaN
six 2003 Nevada 3.2 NaN
前面說了可以將DataFrame對象看成多個Series鳍咱，那么自然在python這門神奇的語言，咳咳：
In [11]: frame
Out[11]:
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 NaN
two 2001 Ohio 1.7 NaN
three 2002 Ohio 3.6 NaN
four 2001 Nevada 2.4 NaN
five 2002 Nevada 2.9 NaN
six 2003 Nevada 3.2 NaN
In [12]: frame['year']
Out[12]:
one 2000
two 2001
three 2002
four 2001
five 2002
six 2003
Name: year, dtype: int64
In [13]: frame.state
Out[13]:
one Ohio
two Ohio
three Ohio
four Nevada
five Nevada
six Nevada
In [14]: type(frame['year'])
Out[14]: pandas.core.series.Series
為DataFrame對象創(chuàng)建一個新列
In [26]: frame['eastern']=frame['state']=='Ohio'
In [27]: frame
Out[27]:
year state pop debt eastern
one 2000 Ohio 1.5 NaN True
two 2001 Ohio 1.7 NaN True
three 2002 Ohio 3.6 NaN True
four 2001 Nevada 2.4 NaN False
five 2002 Nevada 2.9 NaN False
six 2003 Nevada 3.2 NaN False
使用del刪除該列
In [28]: del frame['eastern']
In [29]: frame
Out[29]:
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 NaN
two 2001 Ohio 1.7 NaN
three 2002 Ohio 3.6 NaN
four 2001 Nevada 2.4 NaN
five 2002 Nevada 2.9 NaN
six 2003 Nevada 3.2 NaN
在python中与柑，通過索引獲得的值（包括切片）都是獲得原對象的試圖谤辜，因此對DataFrame中的Series對象進行操作蓄坏，會直接影響到原DataFrame對象。要想獲得相應對象的副本丑念，調(diào)用該對象的copy方法即可涡戳。
**除了嵌套列表之外，還可以通過嵌套字典來構(gòu)造DataFrame脯倚，此時外層字典的鍵作為列索引渔彰，內(nèi)層字典的鍵作為行索引（嵌套Series同理）
**
In [65]: pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9},
....: 'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}
類似numpy數(shù)組，DateFrame也可以轉(zhuǎn)置
In [34]: frame2.T
Out[34]:
2000 2001 2002
Nevada NaN 2.4 2.9
Ohio 1.5 1.7 3.6
構(gòu)建DataFrame對象
構(gòu)建DataFrame對象的方法匯總：使用嵌套列表推正，字典恍涂，Series對象的字典構(gòu)建；使用二維ndarray數(shù)組構(gòu)建（此時行索引和列索引皆為自然數(shù)）;
構(gòu)造DateFrame對象時植榕，當傳入了多個字典組成的列表時再沧，DataFrame方法會將所有的鍵的集合作為列索引
索引對象
pandas的索引對象負責管理軸標簽和其他元數(shù)據(jù)（比如軸名稱等）。
構(gòu)建Series 和 DataFrame時尊残，所用到的任何數(shù)組或其他序列的標簽都會被轉(zhuǎn)換成一個Index(索引對象)：
In [37]: frame.index
Out[37]: Index(['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'], dtype='object')
創(chuàng)建多級索引對象：pd.MultiIndex.from_arrays()
Index對象是不可變的
In [42]: index[1]='d'#試圖修改index的值
TypeError: Index does not support mutable operations
5.2 基本功能
reindex函數(shù):根據(jù)新索引返回一個新的Series對象
In [79]: obj
Out[79]:
0 blue
2 purple
4 yellow
dtype: object
In [80]: obj.reindex(range(6))
Out[80]:
0 blue
1 NaN
2 purple
3 NaN
4 yellow
5 NaN`
dtype: object
為了避免缺省值产园，在使用reindex函數(shù)的時候，添加參數(shù)method=‘ffill’來實現(xiàn)值向前填充
In [81]: obj.reindex(range(6),method='ffill')
Out[81]:
0 blue
1 blue
2 purple
3 purple
4 yellow
5 yellow
dtype: object
刪除Series對象中的元素
In [111]: se
Out[111]:
Texas 1
Utah 2
California 3
dtype: int64
In [112]: se.drop('Texas')
Out[112]:
Utah 2
California 3
dtype: int64
刪除DataFrame對象中的元素
In [122]: frame.drop(['a','b'])
Out[122]:
Texas Utah California
c 6 7 8
默認為刪除axis=0軸（行）的值,可以添加參數(shù)axis=1或axis=columns
In [124]: frame.drop('Texas',axis=1)
Out[124]:
Utah California
a 1 2
b 4 5
c 7 8
drop函數(shù)添加參數(shù)inplace=True可以就地修改原來的對象夜郁，而不會返回新的對象
In [128]: frame
Out[128]:
Texas Utah California
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8
In [129]: frame.drop('a',inplace=True)
In [130]: frame
Out[130]:
Texas Utah California
b 3 4 5
c 6 7 8
索引什燕，選取和過濾
對Series的索引操作和numpy相似
只是Series的索引可以是字符串
In [151]: se
Out[151]:
Texas 1
Utah 2
California 3
dtype: int64
In [152]: se['Texas':'California']
Out[152]:
Texas 1
Utah 2
California 3
dtype: int64
用一個值或一個序列對DataFrame對象進行索引就是獲取一個或多個列:
In [149]: data[['Texas','California']]
Out[149]:
Texas California
one 0 2
two 3 5
three 6 8
同樣支持布爾型數(shù)組索引
In [154]: data[data['Texas']>3]
Out[154]:
Texas Utah California
three 6 7 8
也支持布爾型DataFrame對象索引
In [164]: data[data>5]
Out[164]:
Texas Utah California
one NaN NaN NaN
two NaN NaN NaN
three 6.0 7.0 8.0
以上都是針對DataFrame對象的列的索引，接下來用loc和iloc對行進行索引
多級索引的選取
當要進行選取的行或列有多級索引時竞端，索引方法要改變屎即。此時，使用df.reindex()進行索引事富，如
In [26]: arrays=[['key1','key1','key2','key2'],['a','a','b','b']]
In [27]: mul_index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=['level1','level2'])
In [28]: mul_index
Out[28]:
MultiIndex(levels=[['key1', 'key2'], ['a', 'b']],
labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1]],
names=['level1', 'level2'])
In [29]: df=pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(4,4)),columns=mul_index)
In [30]: df
Out[30]:
level1 key1 key2
level2 a a b b
0 1 0 7 5
1 2 1 9 1
2 7 4 5 9
3 3 7 9 9
此時可通過一層一層的來獲取某一列元素：
In [31]: df['key1']['a']
Out[31]:
level2 a a
0 1 0
1 2 1
2 7 4
3 3 7
但通常我會選擇一種更加明了的方式:reindex
###用loc和iloc進行選取
一般情況下建議用loc和iloc方法取選定的行列技俐。因為直接對df對象進行切片會產(chǎn)生歧義，從而報錯
loc用鍵去取行
In [176]: data.loc['one']
Out[176]:
Texas 0
Utah 1
California 2
Name: one, dtype: int32
iloc用數(shù)字索引取行
In [175]: data.iloc[0]
Out[175]:
Texas 0
Utah 1
California 2
Name: one, dtype: int32
In [181]: data.iloc[0,1]
Out[181]: 1
###整數(shù)索引
下面這段代碼會報錯
ser = pd.Series(np.arange(3.))
ser
ser[-1]
原因是因為可能會發(fā)生歧義,當索引為非數(shù)字時則不會報錯
In [202]: ser2=pd.Series(np.arange(3.),index=['a','b','c'])
In [203]: ser2[-1]
Out[203]: 2.0
**為了避免歧義统台，盡量使用loc和iloc顯示地表明雕擂。**
###算數(shù)運算和數(shù)據(jù)對齊
當不同索引的對象進行算術(shù)運算時，自動取索引的并集
In [154]: s1 + s2
Out[154]:
a 5.2
c 1.1
d NaN
e 0.0
f NaN
g NaN
dtype: float64
**不重疊的索引出引入NA值**
**對于DataFrame贱勃，對齊操作會同時發(fā)生在行和列上：**
###在算術(shù)方法中填充值
**我們已經(jīng)知道了在進行算數(shù)運算時井赌，DataFrame對象和Series對象會自動數(shù)據(jù)對齊并在不重疊的地方自動填充na值」笕牛可以在調(diào)用以下方法時添加參數(shù)fill_value=（要設(shè)置的自動填充值）**
上圖中仇穗，r開頭的方法表示將參數(shù)裝置，如下面兩種計算一致：
In [213]: ser2.add(ser1)
Out[213]:
a NaN
b 8.0
c 10.0
d NaN
dtype: float64
In [214]: ser1.radd(ser2)
Out[214]:
a NaN
b 8.0
c 10.0
d NaN
dtype: float64
**與此類似戚绕，在可能產(chǎn)生na值的地方都可以設(shè)置fill_value屬性** 如對DataFrame對象重新索引時：
In [221]: frame.reindex(['a','b','c'],fill_value=1)
Out[221]:
Texas Utah California
a 1 1 1
b 3 4 5
c 6 7 8
**DataFrame和Seires之間的運算符合廣播**
In [232]: frame
Out[232]:
Texas Utah California
b 3 4 5
c 6 7 8
In [233]: se=frame.iloc[0]
In [234]: se
Out[234]:
Texas 3
Utah 4
California 5
Name: b, dtype: int32
這里取出frame的第0行纹坐，就是為了在行中傳播，因此要匹配列
In [235]: frame.sub(se,axis='columns')
Out[235]:
Texas Utah California
b 0 0 0
c 3 3 3
**小結(jié):**要在行中傳播舞丛，則匹配列耘子；在列中傳播果漾，則匹配行（此時需要在運算方法中設(shè)置axis=‘index’，默認為axis=‘columns’）
###函數(shù)應用和映射
**NumPy的ufuncs（元素級數(shù)組方法）也可用于操作pandas對象：**
In [246]: frame2
Out[246]:
Texas Utah California
0 1.973670 -0.337147 -0.267831
1 -1.340909 0.662307 0.180784
2 0.341601 0.071515 -0.099701
In [248]: np.abs(frame2)
Out[248]:
Texas Utah California
0 1.973670 0.337147 0.267831
1 1.340909 0.662307 0.180784
2 0.341601 0.071515 0.099701
**傳遞函數(shù)到DataFrame對象的每一行（列）:使用對象的apply方法**
In [238]: frame
Out[238]:
Texas Utah California
b 3 4 5
c 6 7 8
In [239]: f=lambda x:x.max()-x.min()
將函數(shù)應用到每一列（匹配行）
In [241]: frame.apply(f,axis='index')
Out[241]:
Texas 3
Utah 3
California 3
dtype: int64
**傳遞函數(shù)到DataFrame對象的每一個元素：使用對象的applymap方法**
In [249]: f=lambda x:x*2
In [250]: frame2
Out[250]:
Texas Utah California
0 1.973670 -0.337147 -0.267831
1 -1.340909 0.662307 0.180784
2 0.341601 0.071515 -0.099701
In [252]: frame2.applymap(f)
Out[252]:
Texas Utah California
0 3.947339 -0.674294 -0.535662
1 -2.681818 1.324614 0.361568
2 0.683203 0.143031 -0.199401
ps：當然谷誓，由于DataFrame對象的傳播性跨晴，所以使用apply方法也可以應用到元素級
###排序和排名
**（1）對索引進行排名**
**對象.sort_index() (在對DataFrame對象進行操作時，需要加入?yún)?shù)axis來指定軸)**
**（2）對值進行排名**
**對象.sort_value()(在對DataFrame對象進行操作時片林，需要加入?yún)?shù)by來指定某一列端盆，或多個列的列表形式)**
####排名。
Series對象的rank方法费封。默認情況下焕妙，rank是通過“為各組分配一個平均排名”的方式破壞平級關(guān)系的：
In [269]: obj
Out[269]:
0 7
1 -5
2 7
3 4
4 2
5 0
6 4
dtype: int64
**默認情況下，值越小弓摘，優(yōu)先級越高焚鹊。**
obj.rank()的值為優(yōu)先級
In [270]: obj.rank()
Out[270]:
0 6.5
1 1.0
2 6.5
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5
dtype: float64
將原數(shù)據(jù)出現(xiàn)的順序加入排名考慮因素
In [271]: obj.rank(method='first')
降序排名
In [273]: obj.rank(method='first',ascending=False)
5.3 匯總和計算描述統(tǒng)計
對象.describe方法可以得到關(guān)于該對象的各個統(tǒng)計值
相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差
唯一值、值計數(shù)以及成員資格
unique韧献，它可以得到Series中的唯一值數(shù)組：
value_counts用于計算一個Series中各值出現(xiàn)的頻率：
isin用于判斷矢量化集合的成員資格末患，可用于過濾Series中或DataFrame列中數(shù)據(jù)的子集
pandas方法補充
pd.date_range('16/3/2019',periods=5)
返回自16/3/2019 后5天的索引對象
tips=pd.read_csv('examples/tips.csv')
tips.head(10)
pd.crosstab()
party_counts = pd.crosstab(tips['day'], tips['size'])
party_count
crosstab()的第一個參數(shù)是索引列，第二個參數(shù)即是要分析的列锤窑，該方法返回一個視圖璧针。
pd.pct_change/se.pct_change()
迭代每個元素，并返回每個元素與之前的元素的改變百分比渊啰。
通常用于觀察某組數(shù)據(jù)的變化趨勢
In [184]: se=pd.Series([1,1,2])
In [185]: se.pct_change()
Out[185]:
0 NaN
1 0.0
2 1.0
dtype: float64
pandas.DataFrame.corrwith
DataFrame.corrwith(other, axis=0, drop=False, method='pearson')
Compute pairwise correlation between rows or columns of DataFrame with rows or columns of Series or DataFrame. DataFrames are first aligned along both axes before computing the correlations.
計算Series或DataFrame對象的某些行或列（默認為列）與傳入的Series或DataFrame對象的某一行或某一列的相關(guān)系數(shù)
Series.asof(date)
返回指定日期前最近的一個不為Nan的值
pandas.Series.take
根據(jù)傳入的索引選取指定的行或列
pandas.Series.astype
Series.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs)
Cast a pandas object to a specified dtype dtype.
pandas.qcut
根據(jù)值的數(shù)量進行切分探橱。返回一個
Categorical對象
參數(shù)labels：給各個區(qū)間取名字
pandas.cut
根據(jù)值的大小進行切分
pandas.get_dummies
Convert categorical variable into dummy/indicator variables
將分類變量轉(zhuǎn)變?yōu)閱∽兞俊?br>
啞變量，又成為虛擬變量绘证，通常由0隧膏，1表示。 一維矩陣變?yōu)槎S矩陣
pandas.date_range
Return a fixed frequency DatetimeIndex
返回一個固定頻率的時間索引嚷那。
參數(shù)start：開始的時間點
參數(shù)end：結(jié)束的時間點
參數(shù)freq：可取值為頻率字符串：D,M,Y
參數(shù)periods：時間段胞枕。
In [118]: pd.date_range(start='1/1/2018',periods=8)
Out[118]:
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
'2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pandas.Series.reset_index
Generate a new DataFrame or Series with the index reset.
This is useful when the index needs to be treated as a column, or when the index is meaningless and needs to be reset to the default before another operation.
用索引列生成一個Series或DataFrame對象。
pandas.DataFrame.join
DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)
Join columns of another DataFrame.
在一個DataFrame對象中加入另一個DataFrame的列
Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently join multiple DataFrame objects by index at once by passing a list.
當兩個DataFrame對象有公共鍵時魏宽，需要提供后綴腐泻。
當兩個DataFrame對象沒有公共鍵時，根據(jù)索引進行合并湖员。
In [44]: df1
Out[44]:
k1 k2
0 1 4
1 2 272
2 3 1
In [45]: df2
Out[45]:
k3 k4
0 5 6
1 6 4
2 7 2
In [46]: df1.join(df2)
Out[46]:
k1 k2 k3 k4
0 1 4 5 6
1 2 272 6 4
2 3 1 7 2
可以加入多個DataFrame對象(以列表的形式)
In [48]: df1
Out[48]:
k1 k2
0 1 4
1 2 272
2 3 1
In [49]: df2
Out[49]:
k3 k4
0 5 6
1 6 4
2 7 2
In [50]: df3
Out[50]:
k5 k6
0 1 4
1 2 5
2 3 6
In [51]: df1.join([df2,df3])
Out[51]:
k1 k2 k3 k4 k5 k6
0 1 4 5 6 1 4
1 2 272 6 4 2 5
2 3 1 7 2 3 6
pandas.DataFrame.merge
DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
Merge DataFrame or named Series objects with a database-style join.
相比于pandas.DataFrame.join,merge能提供一種數(shù)據(jù)庫風格的連接
The join is done on columns or indexes. If joining columns on columns, the DataFrame indexes will be ignored. Otherwise if joining indexes on indexes or indexes on a column or columns, the index will be passed on.
根據(jù)列或者索引將兩個DataFrame連接在一起贫悄。如果沒有重復元素的列瑞驱，并且沒有指定連接的鍵列娘摔，則不能連接。
In [80]: df2
Out[80]:
key data2
0 a 0
1 b 1
2 d 2
In [81]: df
Out[81]:
key A
0 K0 A0
1 K1 A1
2 K2 A2
3 K3 A3
4 K4 A4
5 K5 A5
In [82]: pd.merge(df,df2,left_on='key',right_on='key')
Out[82]:
Empty DataFrame
Columns: [key, A, data2]
Index: []
In [83]: pd.merge(df,df2,left_on='key',right_on='key',how='outer')
Out[83]:
key A data2
0 K0 A0 NaN
1 K1 A1 NaN
2 K2 A2 NaN
3 K3 A3 NaN
4 K4 A4 NaN
5 K5 A5 NaN
6 a NaN 0.0
7 b NaN 1.0
8 d NaN 2.0
通常對于連接DataFrame對象的兩個列唤反，分為一對多和多對多的情況凳寺。
一對多時鸭津，一會賦值于多進行匹配
多對多時，產(chǎn)生交集（內(nèi)連接肠缨，默認方式）和笛卡兒積（外連接）
pandas.DataFrame.pivot_table
DataFrame.``pivot_table`(*values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean'*, *fill_value=None*, *margins=False*, *dropna=True*, *margins_name='All'*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas/core/frame.py#L5750-L5759)
Create a spreadsheet-style pivot table as a DataFrame. The levels in the pivot table will be stored in MultiIndex objects (hierarchical indexes) on the index and columns of the result DataFrame.
參數(shù)：
index:Keys to group by on the pivot table index逆趋。傳入的序列長度必須于原數(shù)據(jù)一致。作為分組透視表索引的關(guān)鍵字
columns：同index晒奕。
values：進行分析的數(shù)值闻书。
通常，pivot_table的必要參數(shù)為index脑慧，values
In [98]: df
Out[98]:
A B C D E
0 foo one small 1 2
1 foo one large 2 4
2 foo one large 2 5
3 foo two small 3 5
4 foo two small 3 6
5 bar one large 4 6
6 bar one small 5 8
7 bar two small 6 9
8 bar two large 7 9
指定透視表的索引列魄眉，對應的values列。columns通常為可選的闷袒，用作進一步分析坑律。
In [97]: table=pd.pivot_table(df,values='D',index=['A','B'],columns=['C'],aggfunc=n
p.sum)
In [99]: table
Out[99]:
C large small
A B
bar one 4.0 5.0
two 7.0 6.0
foo one 4.0 1.0
two NaN 6.0
pandas.DataFrame.sort_values
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
sort by the values along either axis
可以接收一給列名，或者一組列名囊骤。沿這指定的軸進行計算晃择。（默認為0軸）
pandas.concat
pandas.concat`(*objs*, *axis=0*, *join='outer'*, *join_axes=None*, *ignore_index=False*, *keys=None*, *levels=None*, *names=None*, *verify_integrity=False*, *sort=None*, *copy=True*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas/core/reshape/concat.py#L24-L229)
merge，join實現(xiàn)的是列之間的連接也物，若要實現(xiàn)行連接宫屠，則要使用concat。通常一組數(shù)據(jù)的一行為一條獨立的數(shù)據(jù)滑蚯，所以concat一般適用于連接格式相同的多組數(shù)據(jù)激况。
參數(shù)keys:給最外層索引取名字。
pandas.Series.isin
Series.isin(*values*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas/core/series.py#L3947-L4004)
Check whether values are contained in Series.
判斷Series是否再values中
pandas.DataFrame.duplicated
DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')
Return boolean Series denoting duplicate rows, optionally only considering certain columns.
返回一個布爾值的Series對象膘魄，從上往下乌逐，依次比較，重復的行數(shù)為True创葡，不重復的為False
pandas.DataFrame.rename
DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)
給指定軸上的索引重新取名字浙踢。
一般傳入一個字典，作為各個索引名的映射灿渴。
pandas.DataFrame.quantile
`DataFrame.``quantile`(*q=0.5*, *axis=0*, *numeric_only=True*, *interpolation='linear'*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas/core/frame.py#L7697-L7788) [](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.quantile.html#pandas.DataFrame.quantile "Permalink to this definition")
Return values at the given quantile over requested axis.
傳入指定的分位值在指定的軸上計算分位數(shù)
如傳入0.5洛波，即是計算二分位數(shù)
計算公式：quan=1+(n-1)*q
In [28]: df
Out[28]:
a b
0 1 1
1 2 10
2 3 100
3 4 100
In [29]: df.quantile(0.5)
Out[29]:
a 2.5
b 55.0
Name: 0.5, dtype: float64
上圖中，a列：1+(4-1)*0.5=2.5
todo.
pandas.Series.idxmax
`Series.``idxmax`(*axis=0*, *skipna=True*, **args*, ***kwargs*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas/core/series.py#L1886-L1954)[?](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.idxmax.html#pandas.Series.idxmax "Permalink to this definition")
Return the row label of the maximum value.
返回Series對象的最大值的行標簽
If multiple values equal the maximum, .the first row label with that value is returned
如果有多個最大值骚露，則返回匹配的第一個數(shù)據(jù)蹬挤。
pandas.Series.map
Series.map(arg, na_action=None)
Map values of Series according to input correspondence.
Used for substituting each value in a Series with another value, that may be derived from a function, a dict or a Series
根據(jù)給定的序列映射Series對象中的每個值〖遥可以傳入函數(shù)焰扳，字典或者Sereis
pandas.DataFrame.plot
DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds)
Make plots of DataFrame using matplotlib / pylab.
New in version 0.17.0: Each plot kind has a corresponding method on the DataFrame.plot accessor: df.plot(kind='line') is equivalent to df.plot.line().
調(diào)用matplotlib來畫DataFrame對象
參數(shù)：
kind : str
'line’ : line plot (default)
‘bar’ : vertical bar plot
‘barh’ : horizontal bar plot#改變軸向
‘hist’ : histogram
‘box’ : boxplot
‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
‘density’ : same as ‘kde’
‘a(chǎn)rea’ : area plot
‘pie’ : pie plot
‘scatter’ : scatter plot
‘hexbin’ : hexbin plot
subplots:是否要以子圖的形式顯示，默認為False
sharex ：當subplots為True時，所有子圖共享x軸
sharex ：當subplots為True時吨悍，所有子圖共享y軸
