1.读取.csv文件
df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep=' ',header=None)
参数解析见：https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html
index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名，sep用于指定文件的分隔符（默认是以,作为分隔符）,header=None 不用文件的的第一行作为列索引
文件读取之后生成的是一个DataFrame
文件的输出
把DataFrame中的值输出到csv文件中
Index=False指定输出文件没有行索引，header=False指定输出文件没有列索引
2.复制DataFrame中的某些列
agg_df2=agg_df[['USRID','V1']].copy()
对原来DataFrame中的['USRID','V1']进行复制，生成一个只包含['USRID','V1']的新DataFrame
3.为DataFrame中的某一列赋值
data['num']=1 //索引名为num的列，里面的元素将全部变为1
4.把某一列设置为索引
train_data=train_data.set_index('USRID')
5.向DataFrame中添加列
df['sale_time'] = df2['dealDate']注意df与df2的索引要相等
6.删除DataFrame中某一列
df.drop(['sale_time'], axis=1, inplace=True)注意这里的axis=1表明删除DataFrame中的列，axis=0是删除某一行。inplace=True表明操作后取代原来的DataFrame
7.取出DataFrame中某一列满足某一条件的所有行
aa=frame[frame['a']==1] #frame['a']==1返回的是True,False值再进一步根据此进行选择
8.把DataFrame的值作为训练数据向ndarray的转换
data=np.array(frame)
9.pd.merge()的合并操作
一般用于一个读取的是数据另一个文件读取的是标签，按照用户唯一的编号进行合并
frame = pd.DataFrame({"a":[9,2,5,1],"b":[4,7,-3,2],"c":[6,5,8,3]})
frame2 = pd.DataFrame({"a":[9,5,2,1],"d":[4,7,-3,2]})
frame3=pd.merge(frame,frame2,on=["a"])
默认的是inner内连接,on指定按哪一或哪些列进行合并，内连接一般用于合并的两个DataFrame所指定的合并列大小相同的情况
Pandas的merge其how参数解析
具体参考：
https://www.cnblogs.com/yuanninesuns/p/7942867.html
Pandas的merge用于对两个DataFrame进行
How参数可取四个值，left,right,inner,outer,
Left即为以左边的df其on的那一列作为最后连接的键值，right是以右边的，默认的是inner即为df1和df2都存在的才留下来，以为on那一列取交集，outer是对df1和df2的on那一列存在的都留下来，是对on那一列取并集。
10.pd.sort_values()的用法
它是按照某一数值列对整个DataFrame进行排序，注意有个inplace参数默认为False设置为True则直接取代原来的，用法如下：
df.sort_values(by='col2',inplace=True)
11.pd.reset_index()的用法
其作用是重置索引使得索引从0开始，一般用于sort_values（）之后，因为排序之后索引会乱，用法如下：
df.reset_index(inplace=True,drop=True)
注意这两个参数，设置inplace=True直接替代原来的DataFrame，设置drop=True则把原来的索引删除，否则原来的索引会以index为列名成为DataFrame中的一列。
12.去除重复值drop_duplicates（）的用法
用于去除DataFrame中的重复值，具体用法如下：
df.drop_duplicates(['col1','col2'],inplace=True,keep='first')
第一个参数的设定['col1','col2']即为删除这两列的值都相等的数据，这时需要注意keep这个参数，其默认为first即为若相等则保留第一个元素，若把其设置为last则为若相等则保留最后一个元素，若设置为None则为存在相等的都删除，inplace=True则为直接替代原来的DataFrame
13.删除DataFrame()中所有存在空值的行
DataFrame.dropna()
14. Pandas的head()和tail
head()默认是取前五行元素,head(n)取前n行
tail()默认是取后五行元素,tail(n)取后n行
15. pandas的groupby和agg以及reset_index和sort_values函数
例如：
import pandas as pd
data=[
[1,2,3,4],[1,4,7,8],[2,8,9,4]
]
df=pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c','d'])
df2=df[['a','b','c']]
print(df2)
print(df2.groupby('a')['b'].agg('sum').reset_index().sort_values('a'))
groupby是按照某些列进行分组把分组列相同的归为一组，注意它返回的不再是DataFrame类型的数据
agg函数是应用例如sum,mean,std这些聚合函数
reset_index可以还原索引，不管原来的索引是什么，从新变为默认的整型索引，它一般和agg()连用
sort_values（）按值进行排序，其中有个axis参数默认是0即为按列进行排序，若axis参数的值设为1则是按行进行排序。
上面的案例是按照a列进行分组取分组后的a,b列，对每个分组的b列执行求和操作，然后重置索引，最后再按照a列的值进行排序操作
16.Pandas读取数据之后如何根据标签列快速判断数据是否均衡？
print(train_data['Survived'].value_counts())
17.Pandas中填充DataFrame的nan值
df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),columns=['a','b','c','d'],index=['one','two','three','four'])
df.ix[1]=np.nan
print df
print df.fillna(df.mean())
df.mean()是把nan值用每一列的均值填充，例如这列填充two行使用one,three,four行的值之和除以3.
18.Pandas中loc iloc ix的用法以及区别
1）loc()按照行索引选取行
例如：
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = ['e','f']
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df.loc['e'])
输出行索引为e的这一行的值
若为：
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = [1,2]
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df.loc[1])
这里的行索引只能用1,2不能再用e,f
获取多行索引以上两种情况用如下方法：
df.loc[1:]
df.loc[‘e’:]
获取某些行某些列
df.loc[1,['b','a']]
2）iloc()通过行号以及列号的索引获取数据
例如：
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = ['e','f']
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
df.iloc[1]获取行号为1的数据
print(df.iloc[1,[1]])获取行列号都为1的数据。
print(df.iloc[:,[1]])获取所有行列号为1的数据。
注意：这个函数只能通过行列号索引获取数据
3）ix()是以上两者的结合，获取行列时既可以通过行列的索引也可以通过行列的标签。
df.ix[:,df.ix[0]>2.5]
先选取第0行的值大于2.5的列，再选取所有行这些列的元素
19.Pandas中基于DataFrame的apply()
Apply()即为在DataFrame的行、列以及整个DataFrame上应用某一函数。具体见http://blog.csdn.net/y12345678904/article/details/72757912
# Define function to extract titles from passenger names
def get_title(name):
title_search = re.search(' ([A-Za-z]+).', name)
# If the title exists, extract and return it.
if title_search:
return title_search.group(1)
return ""# Create a new feature Title, containing the titles of passenger namesfor dataset in full_data:
dataset['Title'] = dataset['Name'].apply(get_title)
例如对pandas的某一文本列进行处理
def word_cut(df):
return ' '.join([con for con in jieba.cut(''.join(list(df['content']))) if not con in stopwords])
df['content']=df.apply(word_cut,axis=1)
给其传的是整个df，其主要目的是对df['content']中的内容进行分词处理，因为jieba.cut()接收的数据是字符串，所以要做相应的转换。