Py修行路 Pandas 模块基本用法

pandas 　　

　　安装方法：pip3 install pandas
　　pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于NumPy构建的模块。
　　pandas的主要功能：
　　　　具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
　　　　集成时间序列功能
　　　　提供丰富的数学运算和操作（实质是NumPy提供的）
　　　　灵活处理缺失数据(NaN)
　　引用方法：import pandas as pd

Series

　　Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。索引可以自定义如果不谢的话默认是从0开始的数据
1.1、创建方式：

pd.Series([4,7,-5,3]) 
pd.Series([4,7,-5,3],index=['a','b','c','d']) 
pd.Series({'a':1, 'b':2})	
pd.Series(0, index=['a','b','c','d'])

1.2、Series比较像列表（数组）和字典的结合体，取Series中某值的话，通过索引可以取值也可以通过位置取值。

In [1]: import pandas as pd
#创建Series
In [2]: a = pd.Series([11,12,13,14,15],index=list("abcde"))

In [3]: a
Out[3]:
a 11
b 12
c 13
d 14
e 15
dtype: int64
#取值，通过索引(标签)获取
In [4]: a["a"]
Out[4]: 11
#通过位置获取
In [5]: a[0]
Out[5]: 11

1.3、获取值数组和索引数组：values属性和index属性

In [6]: a
Out[6]:
a 11
b 12
c 13
d 14
e 15
dtype: int64
#获取左侧索引(标签)
In [8]: a.index
Out[8]: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
#获取右侧值
In [9]: a.values
Out[9]: array([11, 12, 13, 14, 15], dtype=int64)

1.4、Series特性 (完全继承数组NumPy的特性，唯一不同的是：Series是一维数组)
　　Series支持NumPy模块的特性（下标）
　　从ndarray创建Series：Series(arr)
　　与标量运算：sr*2
　　两个Series运算：sr1+sr2
　　索引：sr[0], sr[[1,2,4]]（花式索引）布尔索引
　　布尔值过滤：sr[sr>0]
　　切片：sr[0:2]
　　也可以通过标签改值：sr[0] = 11
　　注意：普通的切片也是一个视图，与NumPy中切片的属性完全一致。
　　通用函数：np.abs(sr)
示例代码：

In [11]: import numpy as np
In [12]: import pandas as pd

In [13]: a = pd.Series(np.arange(6),index=list("abcdef"))
In [14]: a
Out[14]:
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
dtype: int32
#标量运算测试
In [15]: a+1
Out[15]:
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
f 6
dtype: int32

In [16]: a**2
Out[16]:
a 0
b 1
c 4
d 9
e 16
f 25
dtype: int32

In [17]: a+a
Out[17]:
a 0
b 2
c 4
d 6
e 8
f 10
dtype: int32
#索引取值
In [18]: a[0]
Out[18]: 0

In [19]: a[-1]
Out[19]: 5
#花式索引取值
In [20]: a[[1,2,4]]
Out[20]:
b 1
c 2
e 4
dtype: int32
#布尔索引判断
In [21]: a>3
Out[21]:
a False
b False
c False
d False
e True
f True
dtype: bool
#布尔索引取值
In [22]: a[a>3]
Out[22]:
e 4
f 5
dtype: int32
#切片
In [23]: b = a[:3]
In [24]: b
Out[24]:
a 0
b 1
c 2
dtype: int32
#切片视图测试
In [25]: b[0]=10

In [26]: b
Out[26]:
a 10
b 1
c 2
dtype: int32
In [27]: a
Out[27]:
a 10
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
dtype: int32
#切片拷贝测试
In [28]: c = a[3:].copy()

In [29]: c
Out[29]:
d 3
e 4
f 5
dtype: int32

In [30]: c[-1]=15

In [31]: c
Out[31]:
d 3
e 4
f 15
dtype: int32

In [32]: a
Out[32]:
a 10
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
dtype: int32

#通用函数测试
In [34]: a[0] = -10
In [35]: a
Out[35]:
a -10
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
dtype: int32

In [36]: np.abs(a)
Out[36]:
a 10
b 1
c 2
d 3
e 4
f 5
dtype: int32

1.5、Series支持字典的特性（标签）：
　　可以通过字典创建Series：
　　　　dic = {"a":1,"b":2,"c":3}
　　　　pd.Series(dic),
　　in运算,判断键在不在Series中，返回布尔值。get也可以判断，但不会报错！
　　　　’a’ in sr
　　键索引：sr['a'], sr[['a', 'b', 'd']]，也支持切片
　　　　当用标签去切片的时候，是可以取到结果的！原因：数组是有序的！并且切片得到的结果不同于数组的切片是顾头顾尾！

　　不同点：for 循环得到的是values值而不是索引！可以理解为数组的权重高！
示例代码：

In [37]: dic = {"a":1,"b":2,"c":3}
#通过字典创建Series数据
In [38]: a = pd.Series(dic)
In [39]: a
Out[39]:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64

#in判断
In [40]: "a" in a
Out[40]: True
In [41]: "d" in a
Out[41]: False

#切片
#通过标签切片
In [42]: a["a":"b"]
Out[42]:
a 1
b 2
dtype: int64
In [43]: a["b":]
Out[43]:
b 2
c 3
dtype: int64
#通过索引切片
In [44]: a[:2]
Out[44]:
a 1
b 2
dtype: int64

#索引与花式索引
In [45]: a["a"]
Out[45]: 1
In [46]: a[["a","c"]]
Out[46]:
a 1
c 3
dtype: int64
#for循环取值
In [47]: for i in a:
...: print(i)
...:
1
2
3

1.6、整数索引：
　　大家都知道，切片的时候中括号中可以放标签也可以放下标；如果标签是整数，通过切片方式获取值的话，当数值既可以解释成标签也可以解释成下标的时候，他会解释成标签所以最好避免这种以数字作为索引(标签)的方式！要不然会产生各种误会！

　　可以通过两个属性来解决这个问题：
　　　　loc 默认通过标签形式解释
　　　　iloc 默认是以下标形式解释
　　注意：loc or iloc 可以传一个值，也可以切片
示例代码：

#生成Series数组对象
In [48]: b = pd.Series(np.arange(10,20),index=np.arange(10,20))
In [49]: b
Out[49]:
10 10
11 11
12 12
13 13
14 14
15 15
16 16
17 17
18 18
19 19
dtype: int32
#通过下标获取
In [50]: b[0]
-------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-422167f1cdee> in <module>()
----> 1 b[0]
c:program filespython36libsite-packagespandascoreseries.py in __getitem__(self, key
)
599 key = com._apply_if_callable(key, self)
600 try:
--> 601 result = self.index.get_value(self, key)
602
603 if not is_scalar(result):

c:program filespython36libsite-packagespandascoreindexesase.py in get_value(self,
series, key)
2475 try:
2476 return self._engine.get_value(s, k,
-> 2477 tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
2478 except KeyError as e1:
2479 if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer', 'boolean']:

pandas\_libsindex.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value (pandas\_libsindex.c:4
404)()

pandas\_libsindex.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value (pandas\_libsindex.c:4
087)()

pandas\_libsindex.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libsindex.c:512
6)()

pandas\_libshashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item
(pandas\_libshashtable.c:14031)()

pandas\_libshashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item
(pandas\_libshashtable.c:13975)()

KeyError: 0
#通过下标切片获取
In [51]: b[-2:]
Out[51]:
18 18
19 19
dtype: int32
#通过标签上的数字
In [52]: b[10]
Out[52]: 10
In [53]: b[19]
Out[53]: 19
#但无法完成切片
In [54]: b[10:15]
Out[54]: Series([], dtype: int32)

In [60]: b
Out[60]:
10 10
11 11
12 12
13 13
14 14
15 15
16 16
17 17
18 18
19 19
dtype: int32
#同过loc和iloc获取
In [61]: b.loc[10]
Out[61]: 10
In [63]: b.loc[19]
Out[63]: 19

In [64]: b.iloc[0]
Out[64]: 10
In [65]: b.iloc[-1]
Out[65]: 19

1.7、Series数据对齐 (常用运算)
【Series在计算时，会先按照标签对齐，然后才会计算】
　　pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集。

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
sr1+sr2
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
sr1+sr3

　　所以当两个Series的标签不同时，第一步会先合并标签，然后在计算时会把不同标签的值写成NaN(缺失值)，原标签对应的值就不存在。这是因为在进行计算的时候，不同的标签只有一个值，当他与一个缺失标签进行计算的话就会变成缺失值。

　　那如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0呢？在做不同运算的时候，添加相关参数：fill_value=0；定义默认缺失标签值为0

sr1.add(sr2, fill_value=0)

灵活的算术方法：add, sub, div, mul
示例代码：

#定义两个Series数组对象
In [68]: sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d']);
In [69]: sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
#查看数据
In [70]: sr1
Out[70]:
c 12
a 23
d 34
dtype: int64
In [71]: sr2
Out[71]:
d 11
c 20
a 10
dtype: int64
#数据对齐加法计算
In [72]: sr1+sr2
Out[72]:
a 33
c 32
d 45
dtype: int64
#在定义另一个Series对象
In [73]: sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
#查看
In [74]: sr3
Out[74]:
d 11
c 20
a 10
b 14
dtype: int64
##数据对齐加法计算(标签并集，缺失值)
In [75]: sr1+sr3
Out[75]:
a 33.0
b NaN
c 32.0
d 45.0
dtype: float64
#解决标签对应缺失值问题
In [76]: sr1.add(sr3,fill_value=0)
Out[76]:
a 33.0
b 14.0
c 32.0
d 45.0
dtype: float64

1.8、Series关于缺失数据
【注意pandas是不会在原来的数据上修改，需要接收修改覆盖掉，或是重新接收】
　　缺失数据：使用NaN（Not a Number）来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。
　　缺失值表示方式：na nan NaN null
　　处理缺失数据的相关方法：
　　　　dropna() 过滤掉值为NaN的行
　　　　fillna() 填充缺失数据
　　　　isnull() 返回布尔数组，缺失值对应为True
　　　　notnull() 返回布尔数组，缺失值对应为False
　　过滤缺失数据：sr.dropna() 或 sr[sr.notnull()]
　　填充缺失数据：sr.fillna(0)

　　判断是缺失值的方法：sr.isnull() 返回是布尔值的数组,缺失值对应为True
　　判断不是缺失值的方法：sr.notnull() 返回是布尔值的数组,缺失值对应为False

　　处理缺失数据有两种办法：
　　　　一种是去除不再需要：sr = sr.dropna();
　　　　另一种是填上默认值: sr.fillna(1) 用某值把NaN填上参数
示例代码：

In [78]: d
Out[78]:
a 33.0
b NaN
c 32.0
d 45.0
dtype: float64
#去除缺失值
In [79]: d.dropna()
Out[79]:
a 33.0
c 32.0
d 45.0
dtype: float64
#缺失值判断
In [80]: d.isnull()
Out[80]:
a False
b True
c False
d False
dtype: bool
#非缺失值判断
In [81]: d.notnull()
Out[81]:
a True
b False
c True
d True
dtype: bool
#缺失值填充
In [82]: d.fillna(111)
Out[82]:
a 33.0
b 111.0
c 32.0
d 45.0
dtype: float64

NumPy中的通用函数，Series全部支持！

DataFrame

　　DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，要求每一列的数据类型必须相同。DataFrame可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个Series的索引。

2.1、创建方式(很多种，以字典类型举例)：

　　pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})
　　pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
　　……

　　列索引就是创建时字典的键，行索引就是Series的标签；创建的时候还是需要数据对齐的问题！！！

2.2、csv文件读取与写入：

　　pd.read_csv('filename.csv') #读取 传值可以是文件对象，可以是文件名；
　　pd.to_csv() #写入 存储文件的时候，会默认把标签列存入，所以存储的时候需要处理下，指定不存储索引。
csv格式存储数据，所有的数据都是以逗号隔开；python内置有处理csv文件的库

2.3、DataFrame查看数据
　　查看数据常用属性及方法：

　　　　index	获取行索引
　　　　T	转置 【行列互换】
　　　　columns	获取列索引
　　　　values	获取值 【二维数组，一行代表一条】
　　　　describe()	快速统计 【按列打印的统计描述信息】

name属性：（df 是 DataFrame 对象简写。）
　　DataFrame 对象每一列都会有一个name属性,就是每列的id名。
　　1、索引(标签)列的id名：

　　　　df.index.name # 查看id
　　　　df.index.name = "###" #给索引列添加或是改名

　　2、DataFrame各列name属性：

　　　　对列改名：df.rename(columns={"原列名":"新列名",.....})

2.4、DataFrame索引和切片
　　DataFrame是结合了NumPy和series的所有方法，所以他具有各种各样的花式索引。不同的是：DataFrame有行索引和列索引。

注意：
　　1、df[] 只能选列，不能选行（直接索引，花式索引都可以，切片不行）;如果选择的仅一列可以看作是Series去操作
　　2、df[]通过索引得到的数据还是DataFrame对象。
　　3、df[0:10]如果直接切片操作，DataFrame对象会解释为行,这之后也可以使用列的花式索引！
　　4、不建议使用上述方法去切片，如果要取一个值的话，可以使用！

　　获取数据正确的打开方式是：loc[[行,列]]【标签索引】和iloc[[行下标,列下标]]【下标索引】
　　　　df.loc[[:10,["close","open"]]] #获取前10行 close和open列的数据
　　　　df.iloc[[:10,:2]]

1.1、通过标签获取：
df['A'] #只取单列
df[['A', 'B']] #取a,b两列
df['A'][0] #取A列上第一个值
df[0:10][['A', 'C']] #取前10行A、C两列的值

#通过loc属性进行切片操作获取需要的数据
df.loc[:,['A','B']] #获取A、B两列
df.loc[:,'A':'C'] #切片获取 A、B、C三列
df.loc[0,'A'] #获取单个数据
df.loc[0:10,['A','C']] ##取前10行A、C两列的值
1.2、通过位置获取：(记住是通过下标去获取的！)
df.iloc[3]
df.iloc[3,3]
df.iloc[0:3,4:6]
df.iloc[1:5,:]
df.iloc[[1,2,4],[0,3]]

1.3、通过布尔值过滤：
df[df['A']>0] # 通过某一列过滤的数据
df[df<0] #把获取所有为负数的数据 会把所有False对应的值改成NaN,而不是舍去；因为DataFrame是二维数组，无法删除某一行或是某一列。
df[df<0].fillna(0) #给所有NaN的位置赋值为0

df[df['id'].isin([1,3,5])] #isin是在集合中查询，查找某一列中有没有对应值的数据，返回布尔值，然后通过这些值过滤出行。
#同一类型的数据下，可以通过布尔索引过滤，对是NaN的值赋值
df[df["C"]<20] = 0

注意：df[df<20]

　　代码如上：dataframe 直接做布尔值索引，是直接对整个dataframe数据做的判断，把小于20的False全部改成NaN。
　　给NaN赋值：df[df<20].fillna(0) 全部赋值为0。

2.5、DataFrame数据对齐与缺失数据
数据对齐：
　　DataFrame对象在运算时，同样会进行数据对齐，结果的行索引与列索引分别为两个操作数的行索引与列索引的并集。（数据对齐不仅是列对齐，行也必须对齐！）
DataFrame处理缺失数据的方法【与Series的方法一致】。
　　

dropna(axis=0,where='any',…) #默认是判断一行中有没有NaN，有的话会把这一行删除。默认对行操作，默认是any
　　#参数解释：
　　#	where="any"/"all" any指：这一行中有一个NaN就删除；all指：这一行中全部都是NaN才删除； 
　　#	axis 指对行还是对列执行删除操作：0代表行，1代表列
　　fillna()
　　isnull()
　　notnull()

2.6、其他常用方法 （注意数据的类型）

pandas常用方法（适用Series和DataFrame）：
　　mean(axis=0,skipna=False) #平均值
　　sum(axis=1) #求和
　　sort_index(axis, …, ascending)	按行或列索引排序 
　　#参数：
　　　　#	ascending升序降序，默认为True,改为False为降序
　　　　# axis 指行或列，默认为行
　　sort_values('列名', axis, ascending)	按值排序/按列排序
　　#注意点：排序可以传入一个列表，表示按照关键字排序，优先按照第一个元素排序，一样的话再按照第二个排序，依次类推！
　　　　sort_values(["close","id"])

NumPy的通用函数同样适用于pandas

#参数为函数的方法，把所有的元素都执行一遍这个函数
apply(func, axis=0)	将自定义函数应用在各行或者各列上，func可返回标量或者Series，func可返回标量或者Series
applymap(func)	将函数应用在DataFrame各个元素上
map(func)	将函数应用在Series各个元素上

df.applymap(lambda x:x+1) #操作对象是元素
df["close"].map(lambda x:x+1)
df.apply(lambda x:x.sum) #默认操作对象为一列数据

2.7、层次化：

　　就是有多层索引！通过索引一层一层的去获取数据！
　　层次化索引是Pandas的一项重要功能，它使我们能够在一个轴上拥有多个索引级别。

例：data=pd.Series(np.random.rand(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'], [1,2,3,1,2,3,1,2,3]])

2.8、从文件读取

1、读取文件：从文件名、URL、文件对象中加载数据

　　　　read_csv	默认分隔符为,[逗号]
　　　　read_table	默认分隔符为	

2、读取文件函数主要参数：

sep	指定分隔符，也可以用正则表达式，如：'s+'
header=None	指定文件无列名 (会改成编号0，1，2，3) 不写默认把第一行转换成列名
names	指定列名 names=["列名1","列名2",....]可以指定列名
index_col	指定某列作为索引（行索引） [比其他列名低一格] 
na_values	指定某些字符串表示缺失值 na_values=["none","None","na","nan","NaN","null"] 把列表内的数据解析成
parse_dates	指定某些列是否被解析为日期，传值是布尔值或列表 转化成时间对象，默认为True
skiprows 跳过某几行不读 skiprows=["行索引",...]

3、写入到文件：

写入到文件的方法：to_csv

写入文件函数的主要参数：

sep	指定分隔符，
na_rep	指定缺失值转换的字符串，默认为空字符串
header=False	不输出列名一行
index=False	不输出行索引一列 保存文件的时候不保存索引列
cols	指定输出的列，参数传入为列表，元素为列名

其他文件类型：json, XML, HTML, 数据库
pandas转换为二进制文件格式（pickle）:
save
load　　

2.8、时间对象处理
1、时间序列类型：
　　时间戳：特定时刻
　　固定时期：如2017年7月
　　时间间隔：起始时间-结束时间
Python标准库：datetime 需要指定时间格式

date time datetime timedelta
　　strftime() #对象转成字符串
　　strptime() #字符串转换成对象

第三方包：dateutil

import dateutil
　　dateutil.parser.parse() #不用指定格式，直接对时间字符串类型转换成时间对象。

成组处理日期：pandas

pd.to_datetime(['2001-01-01', '2002-02-02'])

2、产生时间对象数组：date_range

    start	开始时间
　 end	结束时间
　 periods	时间长度 给定起始时间(字符串类型)，指定时间长度，生成多少天
　 freq	时间频率，默认为'D'，可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth)【半个月】,M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…
　　　　W-MON 每周一...可以看文档查找

2.9、时间索引
　　时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame。

　　datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的。
1、时间索引特殊功能：
　　1）传入“年”或“年月”作为切片方式

df["2017"] #会把2017年的数据全部算出来；
df["2017-02"] #会把2017年2月的所有数据取出来

　　2）传入日期范围作为切片方式

df["2017-01-01":"2017-05-08"] #按照时间切片获取，后包括切片时间内容。

 补充：

1、补充　array or Series中的两个方法：

    shift(n) 移动 操作一维数组，向右移动n个位置 【若n为负数，那向右移动为负，所以为向左移动】空出的位置是缺失值为NaN
    rolling(n) 滚动，向前滚动n行(每次带n行迭代)，默认最后一行为中心带着前边n-1行,作为窗口向前滚动。实质就是内部实现遍历切片功能！

2、注意在向二维数组写值的时候，不要用连续的中括号！！！否则会有warning警告！

　　df["ma5"] = np.nan  #正确示范

 3、DataFrame数据类型与数据库结构很像，但不会存放在数据库中而是存放在内存，大数据分析要的是速度。当数据量过于庞大时，从内存中获取数据的速度远比在硬盘中获取的快。

　　DataFrame数据类型与数据库结构很像，所以说数据库的相关操作，DataFrame数据也有：

例如：
　　分组：df.groupby("A")
　　　　.sum() 组内求和 
　　　　.size() 分组的个数；.
　　　　.get_group('foo') 查看复组

　　组合分组，返回的是层级索引
　　　　df.groupby("A","B")

　　连表操作：
　　　　np.merge(数组1,数组2) 参数on="列名" 以某列做join ；how="方法" 连表方法 inner ,left,right

创建数据：

#创建数据：
	import pandas as pd
	import numpy as np

	df = pd.DataFrame(
		{"A":["foo","bar","foo","bar","foo","bar","foo","bar",],
		"B":["one","one","two","three","two","two","one","three"],
		"C":np.random.randn(8),
		"D":np.random.randn(8),
		})	
	#执行方法测试
	#单分组
	s = df.groupby("A")
	s.sum()
	s.size()
	s.get_group("foo")  #根据列获取分组该名下对应的数据

	#组合分组
	ss = df.groupby(["A","B"])

#连表操作：
#创建数据	
	left = pd.DataFrame({
		"key":["K0","K1","K2","K3",],
		"A":["A0","A1","A2","A3",],
		"B":["B0","B1","B2","B3",],
	})

	right = pd.DataFrame({
		"key":["K0","K1","K2","K3",],
		"C":["C0","C1","C2","C3",],
		"D":["D0","D1","D2","D3",],
	})
	#连表方法
	result = pd.merge(left,right,)
	result = pd.merge(left,right,on="key")
	result = pd.merge(left,right,on="key",how="inner")

代码执行结果：

In [28]: import pandas as pd
    ...: import numpy as np
    ...:
    ...: df = pd.DataFrame(
    ...:     {"A":["foo","bar","foo","bar","foo","bar","foo","bar",],
    ...:     "B":["one","one","two","three","two","two","one","three"],
    ...:     "C":np.random.randn(8),
    ...:     "D":np.random.randn(8),
    ...:     })
    ...:

In [29]: df
Out[29]:
     A      B         C         D
0  foo    one -0.475396 -0.395205
1  bar    one  0.197466 -0.371583
2  foo    two  0.696546  0.818669
3  bar  three -0.205806  0.368646
4  foo    two -0.293573  1.889839
5  bar    two  0.433100 -0.668867
6  foo    one  1.099607  1.725991
7  bar  three -0.760478  0.576407

In [30]: s = df.groupby("A")

In [31]: s
Out[31]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000000070F3AC8>

In [32]: s.sum()
Out[32]:
            C         D
A
bar -0.335718 -0.095396
foo  1.027184  4.039294

In [33]: s.size()
Out[33]:
A
bar    4
foo    4
dtype: int64

In [34]: s.get_group("foo")
Out[34]:
     B         C         D
0  one -0.475396 -0.395205
2  two  0.696546  0.818669
4  two -0.293573  1.889839
6  one  1.099607  1.725991


In [36]: ss = df.groupby(["A","B"])
In [40]: ss.sum()
Out[40]:
                  C         D
A   B
bar one    0.197466 -0.371583
    three -0.966284  0.945053
    two    0.433100 -0.668867
foo one    0.624211  1.330786
    two    0.402973  2.708508



#执行效果	
In [20]: left = pd.DataFrame({
    ...:     "key":["K0","K1","K2","K3",],
    ...:     "A":["A0","A1","A2","A3",],
    ...:     "B":["B0","B1","B2","B3",],
    ...: })

In [21]: right = pd.DataFrame({
    ...:     "key":["K0","K1","K2","K3",],
    ...:     "C":["C0","C1","C2","C3",],
    ...:     "D":["D0","D1","D2","D3",],
    ...: })
#单纯连表
In [22]: result = pd.merge(left,right,)
In [23]: result
Out[23]:
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3
#指定连表列
In [24]: result = pd.merge(left,right,on="key")
In [25]: result
Out[25]:
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3
#指定连表列和连表类型
In [26]: result = pd.merge(left,right,on="key",how="inner")
In [27]: result
Out[27]:
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3