定義：pandas是基于NumPy數(shù)組構(gòu)建的，使數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、分析工作變得更快更簡單。pandas是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的，而NumPy更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series | DataFrame。
Series：pd.Series(list,index=[ ]) 類似于一維數(shù)組的得對象，是由一組數(shù)據(jù)+一列索引組成。可以使用切片，運(yùn)算等操作，類似于ndarray。
DataFrame：pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 是一個(gè)表格形的數(shù)據(jù)類型。常用類型。axis = 1 列 axis = 0 行
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：
1：pd.DataFrame(Series) 可以把Series結(jié)構(gòu)變?yōu)镈ataFrame。
2：DataFrame.values 可以把DataFrame結(jié)構(gòu)變?yōu)?一個(gè)numpy 的ndarray。也可以通過索引或者列名獲得一個(gè)Series。df['列名'] 或者 df.列名。
常用方法：
1，df.reset_index(drop=True) 重置索引，會創(chuàng)建一個(gè)新對象。默認(rèn)保留原來索引，加上drop=True刪除原來索引。
2，df.set_index() 設(shè)置一列索引。
3，df.drop() 刪除指定行值或列值（axis = 1 列 axis = 0 行，默認(rèn)為行）。
df.drop(index=df[df["價(jià)格"].isnull()].index, inplace=True) # 例如：刪除價(jià)格為空的所有行
4，del df['列'] 刪除一列值。
5，df.dropna() 刪除指定的行或者列 為空 的值。
6，df.drop_duplicated() 刪除重復(fù)值，可指定列，指定保留第一行，或者最后一行。
7，df.loc['行','列'] 通過標(biāo)簽定位數(shù)據(jù)，df.iloc[:] 通過索引定位數(shù)據(jù)。
8，df.sort_values('列',axis=0, ascending=True) 排序。Series不需要參數(shù)列，ascending默認(rèn)True升序。
9，df.describe() 快速列出數(shù)據(jù)的概要，多個(gè)維度的匯總統(tǒng)計(jì)。
10，df.info() 索引，數(shù)據(jù)類型，內(nèi)存信息等。
11，df.unique() 返回一個(gè)Series里面唯一值組成的數(shù)組。
12，df.sum() 計(jì)算一列的和。
13，df.count() 計(jì)算非NaN值的總量。
14，df.mean() 計(jì)算一列的平均值。
15，df.median() 計(jì)算一列的中位數(shù)。
16，df.mode() 計(jì)算一列的眾數(shù)。
17，df.var() 計(jì)算一列的方差。
18，df.std() 計(jì)算一列的標(biāo)準(zhǔn)差。
19，df.min() 計(jì)算一列的最小值。
20，df.max() 計(jì)算一列的最大值。
21，df.value_counts() 計(jì)算一列中數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率。
22，df.groupby() 分組。
23，df.head() 取出數(shù)據(jù)的前幾行。
24，df.tail() 取出數(shù)據(jù)的后幾行。
25，read_csv()，read_excel()，read_sql()，read_json()，read_html() 等.... pandas提供的讀取數(shù)據(jù)方法。
26，to_excel() 寫入excel文件，可以用pd.ExcelWriter()申明對象存儲多個(gè)sheet。
27，pd.contact() ，pd.append() 行數(shù)據(jù)合并拼接，只在axis = 0上操作。
28，pd.merge() 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)操作，類sql,可以設(shè)置關(guān)聯(lián)方向：left, right,inner,outer。 join()類merge，但是只能在索引關(guān)聯(lián)。
29，pd.rename(columns={'原名':'修改名'}, inplace = True) 修改列名。
30，df['列'].fillna(0) 把一列里面為空的賦值為0.
31，df['列'].astype(int) 轉(zhuǎn)換一列數(shù)據(jù)類型。
32，df.agg() 指定列或者行上 一個(gè)或者多個(gè)操作數(shù)據(jù)聚合。
33，df.sort_values(by=['列'],ascending=False).groupby(['列']).head(3) 根據(jù)一列排序，并根據(jù)另一列取出前幾行
34，df.insert(1, '列1, 1, allow_duplicates=False) 在指定的位置插入列1
