1缩写解释&库的导入：
df:任意的pandas DataFrame（数据框）对象
s:任意的pandas Series（数组）对象
（提示：pandas和numpy是用python做数据分析最基础的且最核心的库）
导入库：import pandas as pd
import numpy as np
2.数据的导入：
pd.read_csv(filename) //导入csv格式的文件中的数据
pd.read_table(filename) //导入有分隔符的文件的数据
pd.read_excel(filename) //导入Excel格式文件中的数据
pd.read_sql(filename) //导入SQL数据表或数据库的数据
pd.read_json(json_string) //导入JSON格式的字符，URL地址或者文件中的数据
pd.read_html(url) //导入经过解析的URL地址中包含的数据框（DataFrame）数据
pd.read_clipboard() //导入系统黏贴板里面的数据
pd.DataFrame(dict) //导入python字典（dict）里面的数据，其中key是数据框的表头，value是数据框的内容
3.数据的导出：
df.to_csv(filename) //将数据框中的数据导入csv格式的文件中
df.to_excel(filename) //将数据框中的数据导入excel格式的文件中
df.to_sql(filename) //将数据框中的数据导入SQL数据表或数据库中
df.to_json(filename) //将数据框中的数据导入JSON格式的文件中
4.创建测试对象 ：
1）pd.DataFrame(np.random.rand(10,5)) //创建一个10行5列的由随机浮点数组成的数据框 DataFrame
2）pd.Series(my_list) //从一个可迭代的对象 my_list中创建一个对象
3）以a=pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))为对象，则：
a.index=pd.date_range(‘2017/1/1’,periods=a.shape[0]) //添加一个日期索引 index
5.数据的查看与检查：以a为对象
1）a.head(n) //查看数据框的前n行
2）a.tail(n) //查看数据框的最后n行
3）a.shape //查看数据框的行数与列数
4）a.info //查看数据框(DataFrame）的索引，数据类型及内存信息
5）a.describe() //对于数据类型为数值型的列，查询其描述性统计的内容
6）Series对象 : a.value_counts(dropna=False)
DataFrame对象：a.apply(pd.Series.value_counts)
6.数据的选取：以a为对象
1）a[col] //以数组Series的形式返回选取的列
2）a[[col1,col2]] //以新的数据框的形式返回选取列
3）Series对象：a.iloc[0] //按照位置选取
a.loc[‘index’] //按照索引选取
DataFrame对象：a.iloc[0,:] //选取第一行
a.iloc[0,0] //选取第一行的第一个元素
7数据的清理：以a为对象
1）a.columns=[‘a’,‘b’] //重命名数据框的列名称
2）a.isnull() //检查数据中空值出现的情况，并返回一个由布尔值组成的列
3）a.notnull //检查数据中非空值出现的情况，并返回一个由布尔值组成的列
4）a.dropna() //移除数据框中包含空值的行
5）a.dropna(axis=1) //移除数据框中包含空值的列
6）a.fillna(x) 将数据框中所有空值替换为x
7）在Series对象中，a.fillna(a.mean()) //将所有空值替换为平均值
8）a.astype(float) //将数组（Series）的格式转化为浮点数
9）a.replace(1,‘ones’) //将对象中所有1替换为’ones‘
10）a.rename(columns=lambda x:x+2) //将全体列重命名
11）a.rename(colunms={‘old_name’:‘new_name’}) //将选择的列重命名
12）a.set_index(‘column_one’) //改变索引
13）a.rename(index=lambda x:x+1) //改变全体索引
8.数据的过滤（filter）,排序（sort）和分组（groupby）:以a为对象
1)a[a[col]>0.5] //选取数据框中对应行的数值大于0.5的全部列
2）a[(a[col]>0.5)&(a[col]<0.7)] //选取数据框中对应行的数值大于0.5，并且小于0.7的全部列
3）a.sort_values(col1) //按照数据框的列col1升序的方式对数据框a做排序
4）a.sorrt_values(col2,ascending=False) //按照数据框的列col2降序的方式对数据框做排序
5）a.sort_values([col1,col2],ascending=[Ture,False]) //按照数据框的列col1升序，col2降序的方式对数据框a做排序
6）a.groupby(col) //按照某列对数据框做分组
7）a.groupby([col1,col2]) //按照列col1和col2对数据框做分组
8）a.group(col1)[col2].mean() //按照col1对数据框a做分组处理后，返回对应的col2的平均值
9）a.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) //做透视表，索引为col1，针对的数值列为
col2和col3，分组函数为平均数
10）a.groupby(col1).agg(np.mean) //按照col1对a进行分组，且对每一组去平均值
11) a.apply(np.mean) //对数据框a的每一列求平均值
12）a.apply(np.max,axis=1) //对数据框的每一行求最大值
9.数据的连接与组合：以a为对象
1）a.append(b) //在数据框b的行末尾添加数据框a，其中a和b的列数应该相等
2）pd.concat([a,b],axis=1) //在数据框a的列最后添加b,其中a和b的行数应该相等
3）a.join(b,on=col1,how=‘inner’) //对数据框a和b做内连接，其中连接的列为col1
10.数据的统计：以a为对象
1）a.describe() //得到数据框a每一列的描述性统计
2）a.mean() //得到数据框中每一列的平均值
3）a.corr() //得到数据框中每一列与其他列的相关系数
4）a.count() //得到数据框中每一列的非空值个数
5）a.max() //得到数据框中每一列的最大值
6）a.min() //得到数据框中每一列的最小值
7）a.median() //得到数据框中每一列的中位数
8）a.std() //得到数据框中每一列的标准差
