宜配屋

Python常见的pandas用法demo示例

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例总结了Python常见的pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

import numpy as np
import pandas as pd


s = pd.Series([1,3,6, np.nan, 44, 1]) #定义一个序列。 序列就是一列内容，每一行有一个index值
print(s)
print(s.index)

0     1.0
1     3.0
2     6.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

dates = pd.date_range('20180101', periods=6)
print(dates)

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) #定义DataFrame，可以看作一个有index和colunms的矩阵
print(df)

   0  1   2   3
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['a', 'b', 'c', 'd']) #np.random.randn(6,4)生成6行4列矩阵
print(df)

                   a         b         c         d
2018-01-01  0.300675  1.769383  1.244406 -1.058294
2018-01-02  0.832666  2.216755  0.178716 -0.156828
2018-01-03  1.314190 -0.866199  0.836150  1.001026
2018-01-04 -1.671724  1.147406 -0.148676 -0.272555
2018-01-05  1.146664  2.022861 -1.833995 -0.627568
2018-01-06 -0.192242  1.517676  0.756707  0.058869

df = pd.DataFrame({'A':1.0,
          'B':pd.Timestamp('20180101'),
          'C':pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
          'D':np.array([3] * 4, dtype='int32'),
          'E':pd.Categorical(['test', 'train', 'test', 'train']),
          'F':'foo'}) #按照给出的逐列定义df

print(df)
print(df.dtypes)

     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

#df的行、列、值
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)

Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
[[1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']]

print(df.describe()) #统计
print(df.T) #转置

         A    C    D
count  4.0  4.0  4.0
mean   1.0  1.0  3.0
std    0.0  0.0  0.0
min    1.0  1.0  3.0
25%    1.0  1.0  3.0
50%    1.0  1.0  3.0
75%    1.0  1.0  3.0
max    1.0  1.0  3.0
                     0                    1                    2  \
A                    1                    1                    1
B  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00
C                    1                    1                    1
D                    3                    3                    3
E                 test                train                 test
F                  foo                  foo                  foo
                     3
A                    1
B  2018-01-01 00:00:00
C                    1
D                    3
E                train
F                  foo

#df排序
print(df.sort_index(axis=1, ascending=False)) #根据索引值对各行进行排序（相当于重新排列各列的位置）
print(df.sort_values(by='E')) #根据内容值对各列进行排序

     F      E  D    C          B    A
0  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
1  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
2  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
3  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo

indexes = pd.date_range('20180101', periods=6)
df3 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df3)
print()
#选择column
print(df3['A'])
print()
print(df3.A)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11

#选择行， 类似limit语句
print(df3[0:0])
print()
print(df3[0:3])
print()
print(df3['20180103':'20180105'])

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19

print(df3.loc['20180102']) #返回指定行构成的序列

A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32

print(df3.loc['20180103', ['A','C']]) #列筛选
print()
print(df3.loc['20180103':'20180105', ['A','C']]) #子df，类似select A, C from df limit ...
print()
print(df3.loc[:, ['A', 'B']])

A     8
C    10
Name: 2018-01-03 00:00:00, dtype: int32
             A   C
2018-01-03   8  10
2018-01-04  12  14
2018-01-05  16  18
             A   B
2018-01-01   0   1
2018-01-02   4   5
2018-01-03   8   9
2018-01-04  12  13
2018-01-05  16  17
2018-01-06  20  21

print(df3);print()
print(df3.iloc[1]);print()
print(df3.iloc[1,1]);print()
print(df3.iloc[:,1]);print()
print(df3.iloc[0:3,1:3]);print()
print(df3.iloc[[1,3,5],[0,2]]) #行可以不连续，limit做不到

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32
5
2018-01-01     1
2018-01-02     5
2018-01-03     9
2018-01-04    13
2018-01-05    17
2018-01-06    21
Freq: D, Name: B, dtype: int32
            B   C
2018-01-01  1   2
2018-01-02  5   6
2018-01-03  9  10
             A   C
2018-01-02   4   6
2018-01-04  12  14
2018-01-06  20  22

# print(df3.ix[:3, ['A', 'C']])\
print(df3);print()
print(df3[df3.A >= 8]) #根据值进行条件过滤，类似where A >= 8条件语句

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6)
df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df4);print()
#给某个元素赋值
df4.A[1] = 1111
df4.B['20180103'] = 2222
df4.iloc[3, 2] = 3333
df4.loc['20180105', 'D'] = 4444
print(df4);print()
#范围赋值
df4.B[df4.A < 10] = -1
print(df4);print()
df4[df4.A < 10] = 0
print(df4);print()

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
               A     B     C     D
2018-01-01     0     1     2     3
2018-01-02  1111     5     6     7
2018-01-03     8  2222    10    11
2018-01-04    12    13  3333    15
2018-01-05    16    17    18  4444
2018-01-06    20    21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0  -1     2     3
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     8  -1    10    11
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0   0     0     0
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     0   0     0     0
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6)
df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df4);print()
#添加一列
df4['E'] = np.NaN
print(df4);print()
#由于index没对齐，原df没有的行默认为NaN，类型为float64,多出的行丢弃
df4['F'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20180102', periods=6))
print(df4);print()
print(df4.dtypes)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D   E
2018-01-01   0   1   2   3 NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN
2018-01-03   8   9  10  11 NaN
2018-01-04  12  13  14  15 NaN
2018-01-05  16  17  18  19 NaN
2018-01-06  20  21  22  23 NaN
             A   B   C   D   E    F
2018-01-01   0   1   2   3 NaN  NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN  1.0
2018-01-03   8   9  10  11 NaN  2.0
2018-01-04  12  13  14  15 NaN  3.0
2018-01-05  16  17  18  19 NaN  4.0
2018-01-06  20  21  22  23 NaN  5.0
A      int32
B      int32
C      int32
D      int32
E    float64
F    float64
dtype: object

df_t = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=[1,2,3,4,5,6], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df_t.iloc[0, 1] = np.NaN
df_t.iloc[1, 2] = np.NaN
df = df_t.copy()
print(df);print()
print(df.dropna(axis=0, how='any'));print()
df = df_t.copy()
print(df.dropna(axis=1, how='any'));print()
df = df_t.copy()
df.C = np.NaN
print(df);print()
print(df.dropna(axis=1, how='all'));print()

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A     B     C   D
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A   D
1   0   3
2   4   7
3   8  11
4  12  15
5  16  19
6  20  23
    A     B   C   D
1   0   NaN NaN   3
2   4   5.0 NaN   7
3   8   9.0 NaN  11
4  12  13.0 NaN  15
5  16  17.0 NaN  19
6  20  21.0 NaN  23
    A     B   D
1   0   NaN   3
2   4   5.0   7
3   8   9.0  11
4  12  13.0  15
5  16  17.0  19
6  20  21.0  23

df = df_t.copy()
print(df);print()
print(df.isna());print()
print(df.isnull().any());print() #isnull是isna别名，功能一样
print(df.isnull().any(axis=1));print()
print(np.any(df.isna() == True));print()
print(df.fillna(value=0)) #将NaN赋值

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
       A      B      C      D
1  False   True  False  False
2  False  False   True  False
3  False  False  False  False
4  False  False  False  False
5  False  False  False  False
6  False  False  False  False
A    False
B     True
C     True
D    False
dtype: bool
1     True
2     True
3    False
4    False
5    False
6    False
dtype: bool
True
    A     B     C   D
1   0   0.0   2.0   3
2   4   5.0   0.0   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23

data = pd.read_csv('D:/pythonwp/test/student.csv')
print(data)
data.to_pickle('D:/pythonwp/test/student.pickle')

   id     name  age  gender
0   1       牛帅   23    Male
1   2      gyb   89    Male
2   3      xxs   27    Male
3   4      hey   24  Female
4   5    奥莱利赫本   66  Female
5   6  Jackson   61    Male
6   7       牛帅   23    Male

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 2, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0); print()
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.concat([df0, df1, df2], axis = 0)
print(res); print()
res = pd.concat([df0, df1, df2], axis = 0, ignore_index=True)
print(res)

     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0
     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0
     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
5  1.0  1.0  1.0  1.0
6  2.0  2.0  2.0  2.0
7  2.0  2.0  2.0  2.0
8  2.0  2.0  2.0  2.0

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, columns=['E', 'F', 'C', 'D'])
res = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], join='outer', ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], join='inner',ignore_index=True)
print(res);print()

     A    B    C    D    E    F
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    E    F
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     C    D
0  0.0  0.0
1  0.0  0.0
2  0.0  0.0
3  1.0  1.0
4  1.0  1.0
5  1.0  1.0

#横向合并
df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, index=['1', '2', '3'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, index=['2', '3', '4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0);print()
print(df1);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1, join='inner', ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1, join_axes=[df0.index])
print(res);print()

     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     0    1    2    3    4    5    6    7
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, index=['1', '2', '3'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, index=['2', '3', '4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0);print()
print(df1);print()
res = df0.append([df1, df1], ignore_index=False)
print(res);print()
s = pd.Series([1,2,3,4], index=['A','B','C','E'])
print(df0.append(s, ignore_index=True))

     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    E
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
3  1.0  2.0  3.0  NaN  4.0

df1 = pd.DataFrame({'key':['K0', 'K1', 'K2'],
          'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'key':['K3', 'K1', 'K2'],
          'C':['C3', 'C1', 'C2'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2']})
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(res); print()

    A   B key
0  A0  B0  K0
1  A1  B1  K1
2  A2  B2  K2
    C   D key
0  C3  D3  K3
1  C1  D1  K1
2  C2  D2  K2
    A   B key   C   D
0  A1  B1  K1  C1  D1
1  A2  B2  K2  C2  D2
     A    B key    C    D
0   A0   B0  K0  NaN  NaN
1   A1   B1  K1   C1   D1
2   A2   B2  K2   C2   D2
3  NaN  NaN  K3   C3   D3
    A   B key    C    D
0  A0  B0  K0  NaN  NaN
1  A1  B1  K1   C1   D1
2  A2  B2  K2   C2   D2
     A    B key   C   D
0   A1   B1  K1  C1  D1
1   A2   B2  K2  C2  D2
2  NaN  NaN  K3  C3  D3

df1 = pd.DataFrame({'key1':['K0', 'K0', 'K1'],
          'key2':['K0', 'K1', 'K1'],
          'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'key1':['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
          'key2':['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
          'C':['C3', 'C1', 'C2', 'C4'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2', 'D4']})
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, on=['key1','key2'])
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on=['key1','key2'], how='outer', indicator='indi')
print(res); print()

    A   B key1 key2
0  A0  B0   K0   K0
1  A1  B1   K0   K1
2  A2  B2   K1   K1
    C   D key1 key2
0  C3  D3   K0   K0
1  C1  D1   K0   K0
2  C2  D2   K1   K1
3  C4  D4   K2   K2
    A   B key1 key2   C   D
0  A0  B0   K0   K0  C3  D3
1  A0  B0   K0   K0  C1  D1
2  A2  B2   K1   K1  C2  D2
     A    B key1 key2    C    D        indi
0   A0   B0   K0   K0   C3   D3        both
1   A0   B0   K0   K0   C1   D1        both
2   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN   left_only
3   A2   B2   K1   K1   C2   D2        both
4  NaN  NaN   K2   K2   C4   D4  right_only

#以上是根据值合并。下面根据index合并
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']},
          index=['index0', 'index1', 'index2'])
df2 = pd.DataFrame({'A':['C3', 'C1', 'C2'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2']},
          index=['index3', 'index1', 'index2'])
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer', suffixes=['_b', '_g'])
print(res); print()

         A   B
index0  A0  B0
index1  A1  B1
index2  A2  B2
         A   D
index3  C3  D3
index1  C1  D1
index2  C2  D2
       A_x   B A_y   D
index1  A1  B1  C1  D1
index2  A2  B2  C2  D2
        A_b    B  A_g    D
index0   A0   B0  NaN  NaN
index1   A1   B1   C1   D1
index2   A2   B2   C2   D2
index3  NaN  NaN   C3   D3

res = df1.join(df2, how='outer', lsuffix='_left', rsuffix='_right') #不用on默认用索引合并
print(res);print()
res = df1.join(df2, on='B', how='outer', lsuffix='_left', rsuffix='_right') #用on指定df1的某列和df2的索引合并
print(res);print()

       A_left    B A_right    D
index0     A0   B0     NaN  NaN
index1     A1   B1      C1   D1
index2     A2   B2      C2   D2
index3    NaN  NaN      C3   D3
       A_left       B A_right    D
index0     A0      B0     NaN  NaN
index1     A1      B1     NaN  NaN
index2     A2      B2     NaN  NaN
index2    NaN  index3      C3   D3
index2    NaN  index1      C1   D1
index2    NaN  index2      C2   D2

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt #画图模块
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=np.arange(1000))
s = s.cumsum()
#须在命令行执行， jupyter会报错
#s.plot()
#plt.show()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.cumsum()
print(df.head()); print() #head默认显示前5行
#须在命令行执行， jupyter会报错
#s.plot()
#plt.show()
#须在命令行执行， jupyter会报错
#'bar', 'hist', 'box', 'kde', 'area', 'scatter', 'hexbin', 'pie'...
#class_B = df.plot.scatter(x='A', y='B', color='DarkBlue', label='Class B') #画图，scatter<散点图>
#df.plot.scatter(x='A', y='C', color='DarkRed', label='Class C', class_B=class_B)
#plt.show()

          A         B         C
0 -0.399363 -1.004210  0.641141
1 -1.970009 -0.608482 -0.758504
2 -3.081640 -0.617352 -1.143872
3 -2.174627 -1.383785 -1.011411
4 -1.415515 -1.892226 -2.511739

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python操作Excel表格技巧总结》、《Python文件与目录操作技巧汇总》、《Python文本文件操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

返回列表

上一篇：Python字符转换

下一篇：PHP生成静态页面详解

相关文章

Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容，具体介绍如下。 线程是一个进程的实体，是由表示程序运行状态的寄存器（如程序计数器、栈指...

python绘制双柱形图代码实例

python绘制双柱形图代码实例

图表是比干巴巴的表格更直观的表达，简洁、有力。工作中经常遇到的场景是，有一些数值需要定时的监控，比如服务器的连接数、活跃用户数、点击某个按钮的人数，并且通过邮件或者网页展示出来。当我们想...

Django项目中用JS实现加载子页面并传值的方法

在Django的开发过程中，有一些功能是通过JS根据用户的不同选择来加载页面中的某一部分（子页面）的。如果子页面中有我们需要传入的值。可以这么实现 在js函数中调用 $("#bas...

Python函数参数类型*、**的区别

刚开始学习python，python相对于java确实要简洁易用得多。内存回收类似hotspot的可达性分析， 不可变对象也如同java得Integer类型，with函数类似新版本C++...

Ubuntu下安装PyV8

这几天需要在使用PyV8来进行python与javascript的交互。之前在window下安装过，直接使用的exe安装的，也没有遇到什么问题。 结果这次在Ubuntu安装遇到了不少坑-...

© YiPeiWu.com 【宜配屋】 粤ICP备17031333号

Powered By Z-BlogPHP. Theme by TOYEAN.