1.Pandas的函数应用
1.apply 和 applymap
1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码：
# Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df))
运行结果：
0 1 2 3
0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717
1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406
2 -1.277081 -1.088457 -0.152189 0.530325
3 -1.356578 -1.996441 0.368822 -2.211478
4 -0.562777 0.518648 -2.007223 0.059411
0 1 2 3
0 0.062413 0.844813 1.853721 1.980717
1 0.539628 1.975173 0.856597 2.612406
2 1.277081 1.088457 0.152189 0.530325
3 1.356578 1.996441 0.368822 2.211478
4 0.562777 0.518648 2.007223 0.059411
2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码：
# 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))
运行结果：
0 -0.062413 1 0.844813 2 0.368822 3 0.530325 dtype: float64
注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列
示例代码：
# 指定轴方向，axis=1，方向是行 print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))
运行结果：
0 0.844813 1 -0.539628 2 0.530325 3 0.368822 4 0.518648 dtype: float64
3. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码：
# 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2))
运行结果：
0 1 2 3 0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98 1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61 2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53 3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21 4 -0.56 0.52 -2.01 0.06
2.排序
1. 索引排序
sort_index()排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序
示例代码：
# Series s4 = pd.Series(range(10, 15), index = np.random.randint(5, size=5)) print(s4) # 索引排序 s4.sort_index() # 0 0 1 3 3 print(s4.sort_index())
运行结果：
0 10 3 11 1 12 3 13 0 14 dtype: int64 0 10 0 14 1 12 3 11 3 13 dtype: int64
2.对DataFrame操作时注意轴方向
示例代码：
# DataFrame
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5),
index=np.random.randint(3, size=3),
columns=np.random.randint(5, size=5))
print(df4)
df4_isort = df4.sort_index(axis=1, ascending=False)
print(df4_isort) # 4 2 1 1 0
运行结果：
1 4 0 1 2
2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573
1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082
4 2 1 1 0
2 -0.161256 1.164138 -0.416686 -0.004294 0.088802
1 0.531256 -0.342573 -0.671914 -0.509493 0.303222
1 -0.466987 0.889082 1.988321 -1.105912 2.787891
3. 按值排序
sort_values(by='column name')根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。
示例代码：
# 按值排序,by=0,如果没有0，也会报错，重新运行一下，直到有0就不报错了 df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False) print(df4_vsort)
运行结果：
1 4 0 1 2 1 1.988321 -0.466987 2.787891 -1.105912 0.889082 1 -0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573 2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138
3.处理缺失数据
示例代码：
df_data = pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan],
[np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]])
print(df_data.head())
运行结果：
0 1 2 0 -0.281885 -0.786572 0.487126 1 1.000000 2.000000 NaN 2 NaN 4.000000 NaN 3 1.000000 2.000000 3.000000
1. 判断是否存在缺失值：isnull()
示例代码：
# isnull print(df_data.isnull())
运行结果：
0 1 2 0 False False False 1 False False True 2 True False True 3 False False False
2. 丢弃缺失数据：dropna()
根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。
示例代码：
# dropna print(df_data.dropna()) print(df_data.dropna(axis=1))
运行结果：
0 1 2
0 -0.281885 -0.786572 0.487126
3 1.000000 2.000000 3.000000
1
0 -0.786572
1 2.000000
2 4.000000
3 2.000000
3. 填充缺失数据：fillna()
示例代码：
# fillna print(df_data.fillna(-100.))
运行结果：
0 1 2 0 -0.281885 -0.786572 0.487126 1 1.000000 2.000000 -100.000000 2 -100.000000 4.000000 -100.000000 3 1.000000 2.000000 3.000000
2.层级索引（hierarchical indexing）
下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。
示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[
['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'],
[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
])
print(ser_obj)
运行结果：
a 0 0.099174 1 -0.310414 2 -0.558047 b 0 1.742445 1 1.152924 2 -0.725332 c 0 -0.150638 1 0.251660 2 0.063387 d 0 1.080605 1 0.567547 2 -0.154148 dtype: float64
1.MultiIndex索引对象
打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex
直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。lavels表示两个层级中分别有那些标签，labels是每个位置分别是什么标签。
示例代码：
print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index)
运行结果：
<class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'>
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]],
labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
2.选取子集
根据索引获取数据。因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。
当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
1. 外层选取：
ser_obj['outer_label']
示例代码：
# 外层选取 print(ser_obj['c'])
运行结果：
0 -1.362096 1 1.558091 2 -0.452313 dtype: float64
内层选取：
ser_obj[:, 'inner_label']
示例代码：
# 内层选取 print(ser_obj[:, 2])
运行结果：
a 0.826662 b 0.015426 c -0.452313 d -0.051063 dtype: float64
常用于分组操作、透视表的生成等
3.交换分层顺序
1. swaplevel()
.swaplevel( )交换内层与外层索引。
示例代码：
print(ser_obj.swaplevel())
运行结果：
0 a 0.099174 1 a -0.310414 2 a -0.558047 0 b 1.742445 1 b 1.152924 2 b -0.725332 0 c -0.150638 1 c 0.251660 2 c 0.063387 0 d 1.080605 1 d 0.567547 2 d -0.154148 dtype: float64
4.交换并排序分层 sortlevel()
.sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。
示例代码：
# 交换并排序分层 print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())
运行结果：
0 a 0.099174 b 1.742445 c -0.150638 d 1.080605 1 a -0.310414 b 1.152924 c 0.251660 d 0.567547 2 a -0.558047 b -0.725332 c 0.063387 d -0.154148 dtype: float64
3.Pandas统计计算和描述
示例代码：
import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df_obj)
运行结果：
a b c d 0 1.469682 1.948965 1.373124 -0.564129 1 -1.466670 -0.494591 0.467787 -2.007771 2 1.368750 0.532142 0.487862 -1.130825 3 -0.758540 -0.479684 1.239135 1.073077 4 -0.007470 0.997034 2.669219 0.742070
1.常用的统计计算
sum, mean, max, min…
axis=0 按列统计，axis=1按行统计
skipna 排除缺失值， 默认为True
示例代码：
df_obj.sum() df_obj.max() df_obj.min(axis=1, skipna=False)
运行结果：
a 0.605751 b 2.503866 c 6.237127 d -1.887578 dtype: float64 a 1.469682 b 1.948965 c 2.669219 d 1.073077 dtype: float64 0 -0.564129 1 -2.007771 2 -1.130825 3 -0.758540 4 -0.007470 dtype: float64
2.常用的统计描述
describe 产生多个统计数据
示例代码：
print(df_obj.describe())
运行结果：
a b c d count 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 mean 0.180305 0.106488 0.244978 0.178046 std 0.641945 0.454340 1.064356 1.144416 min -0.677175 -0.490278 -1.164928 -1.574556 25% -0.064069 -0.182920 -0.464013 -0.089962 50% 0.231722 0.127846 0.355859 0.190482 75% 0.318854 0.463377 1.169750 0.983663 max 1.092195 0.614413 1.328220 1.380601
3.常用的统计描述方法：
