pandas全部操作指令表

根据给定文件信息，以下是关于“pandas全部操作指令表”的详细知识点说明： 一、基本导入与数据导入 1. 导入pandas与numpy库，通常使用别名pd与np，以便后续操作。 ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 2. 使用pandas库读取各种格式的数据文件，例如CSV、文本、Excel、SQL、JSON、HTML网页等。 ```python pd.read_csv(filename) # 读取CSV文件 pd.read_table(filename) # 读取定界符文本文件，如制表符分隔的TSV文件 pd.read_excel(filename) # 读取Excel文件 pd.read_sql(query, connection_object) # 从SQL表或数据库读取数据 pd.read_json(json_string) # 读取JSON格式的字符串、URL或文件 pd.read_html(url) # 解析HTML的URL、字符串或文件，并从中提取表格 pd.read_clipboard() # 将剪贴板的内容传递给read_table() ``` 3. 创建测试数据对象，如随机数DataFrame，列表创建Series。 ```python pd.DataFrame(np.random.rand(20, 5)) # 创建5列20行的随机浮点数DataFrame pd.Series(my_list) # 从可迭代对象my_list创建Series ``` 二、数据导出 1. 将DataFrame导出到不同格式的文件，如CSV、Excel、SQL、JSON、HTML。 ```python df.to_csv(filename) # 将DataFrame导出为CSV文件 df.to_excel(filename) # 将DataFrame导出为Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 将DataFrame写入SQL表 df.to_json(filename) # 将DataFrame导出为JSON格式文件 df.to_html(filename) # 将DataFrame保存为HTML表格 df.to_clipboard() # 将DataFrame写入剪贴板 ``` 三、数据查看与检查 1. 查看DataFrame的前n行、后n行，以及数据的形状（行数和列数）。 ```python df.head(n) # 查看前n行数据 df.tail(n) # 查看后n行数据 df.shape() # 查看行数和列数 ``` 2. 查看DataFrame的索引、数据类型、内存信息，以及数值型列的描述统计。 ```*** ***() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe() # 查看数值型列的描述统计 ``` 3. 对于Series对象，查看唯一值及其计数。 ```python s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值及计数 ``` 4. 对所有列应用唯一值计数，查看每列的唯一值分布。 ```python df.apply(pd.Series.value_counts) # 对所有列应用唯一值计数 ``` 四、数据选择与处理 1. 通过列标签选择数据列。 ```python df[col] # 返回标签为col的列，作为Series df[[col1, col2]] # 返回col1和col2作为新***ame ``` 2. 通过位置和索引选择数据，包括选取行、列、单个元素。 ```python s.iloc[0] # 通过位置选择 s.loc[0] # 通过索引选择 df.iloc[0, :] # 选择第一行 df.iloc[0, 0] # 选择第一行的第一个元素 ``` 五、数据清洗 1. 修改DataFrame的列名。 ```python df.columns = ['a', 'b', 'c'] # 将列名重命名为a、b、c ``` 2. 检查并处理缺失值，如检查空值、删除含有空值的行。 ```python pd.isnull() # 检查空值，返回布尔数组 pd.notnull() # 检查非空值，与pd.isnull()相反 df.dropna() # 删除所有包含空值的行 ``` 以上总结了pandas库中的主要操作指令，这些指令覆盖了从数据导入、查看、选择到数据清洗的常见需求，是数据分析与处理的重要工具。由于篇幅限制，未列出全部细节，但在实际应用中，pandas库还提供了大量高级功能和细节配置，供数据科学家深入操作和优化数据处理流程。