引入包

import pandas as pd

DataFrame

df = pd.DataFrame({"c1": [1, 5, 5, 7, 4, 7, 7], 
                   "c2": [2, 4, 2, 8, 4, 7, 7]})
   c1   c2
0   1   2
1   5   4
2   5   2
3   7   8
4   4   4
5   7   7
6   7   7

fillna - 填充缺失数据

  • 常数调用，df.fillna(0)‘
  • 字典调用，对不同的列填充不同的值，df.fillna({1:0.5, 3:-1})
  • 就地修改，fillna默认会返回新对象： _ = df.fillna(0, inplace=True)
  • 对reindex有效的插值方法也可用于fillna

显示所有列

print([c for c in data])

多列筛选

排序

sort_values

merge函数

说明

https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/123010001 

pd.merge(left, right, how = 'inner', on = None, left_on = None, right_on = None,
         left_index = False, right_index = False, sort = True, suffixes = ('_x','_y'),
         copy = True, indicator = False, validate = None)

left、right:需要连接的两个DataFrame或Series，一左一右

how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或right

on:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on和right_on来指定

left_on:左表的连接键字段

right_on:右表的连接键字段

left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为False

right_index:为True时将右表的索引作为连接键，默认为False

suffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y

示例

df_exp_base = pd.merge(df_exp_groupby, df_base_groupby, on = 'indices', suffixes = ('_t','_c'))

筛选

筛选满足条件的行

dataframe[dataframe.a>1]