import pandas as pd, numpy as np
dates = pd.date_range('', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
1 mutate + ifelse
df['E'] = np.where(df['D'] >= 0, '>=0', '<0')
df['F'] = np.random.randint(0, 2, 6)
df.assign(G = df.A * df.D) # 或者
df['F'] = df['F'].apply(str) #针对单列的
df.applymap(str) #这个相当于是mutate_each
2 table
pd.value_counts(df["E"])
pd.pivot_table(df,index=['E','F'])
3 index 也就是取df的rownames，但与R不一样的在于，df可能有多维rownames
df.index
df.set_index(['A'], drop = 0, append = 1) # 把已有的列设置为index，可保留之前的index，也可以把新的index在原数据中删除
df['dates'] = df.index # 新生成一列dates
df.reset_index(level=0, inplace=True) # 同上
df.reset_index(level=['index']) # 同上
4 删除列和行
df = df.drop('index', axis = 1) # 可以删除多列
df.drop(df.index[[1,3]])
5 column names
df.columns
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'e', 'd', 'f'] # 重命名
df.rename(columns = {'A':'aa','B':'bb', 'C':'cc', 'D':'dd', 'E':'ee', 'F':'ff'}, inplace=True)
df.rename(columns=lambda x: x[1:].upper(), inplace=True) # 也可以用函数 inplace参数的意思就是代替原来的变量，深拷贝
6 哑变量 dummy variables
pd.Series(['a|b', np.nan, 'a|c']).str.get_dummies()
7 纯粹的df的矩阵，即不包含column和index
df.values
df.get_values()
8 summary
df.describe() # 只会针对数值型变量做计算
9 rbind
df2=pd.DataFrame([[5,6],[7,8]],columns=list('AB'))
df.append(df2, ignore_index=True)
10 group by 分组汇总计算，和pivot_table类似
df.groupby(['E','F']).mean()
df.groupby(['E','F']).agg(['sum', 'mean'])
pd.pivot_table(df,index=['E','F'], aggfunc=[np.sum, np.mean])
df.pivot_table(index=['E','F'], aggfunc=[np.sum, np.mean]) # 同上
df.groupby(['E','F']).agg({'A':['mean','sum'], 'B':'min'}) # groupby 也可以这样写
11 排序
df.sort(['A','B'],ascending=[1,0]) # 按列排序，na_position控制NAN的位置
df.sort_index(ascending=0) # 按index排序
12 筛选
df[(df.A >= -1) & (df.B <= 0)] # 值筛选
df[df.E.str.contains(">")] # 包含某个字符，contains筛选的其实是正则表达式
df[df.F.isin([''])] # 在列表内
13 变量选择
df['A'] # 单个的列
df[0:3] # 行
df['':''] # 按index筛选
df.loc[:,] # 类似于R里面的dataframe选行和列的方法
df.iloc[:,] # iloc只能用数字了