pandas——Datafram的基本操作方法
函数应用和映射 numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象：另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
查看数据 查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data)；a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。
更改列名 inplace是是否替换原数据 去重 DataFrame的duplicated()函数返回一个布尔型Series，表示各行是否重复行。
首先我们创建一个DataFrame，该DataFrame包含的数据如下 假如我们想要筛选D列数据中大于0的行 使用符号可以实现多条件筛选，当然是用|符号也可以实现多条件，只不过他是或的关系。
传入多个序列。如果不指定index和columns，pandas会自动加上默认的数字化序列。
DataFrameGroupBy对象常用的函数：数据缺失通常有两种情况：一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)。另一种是我们让其为0，蓝色框中。
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pandas使用技巧【8】使用str方法,使用字符串操作
pandas中长需要对数据本身字符进行一些操作，下面对Series和DataFrame的.str方法做了一些总结，主要包括：lower()，upper()，len()，startswith()，endswith()，count()，它们和普通字符串的操作方法几乎相同。
str.replace(a， ) 替换特定字符。这里把列中的a去掉，替换成空字符。去除字符串中的头尾空格、以及\n \t。str.split(x) 使用字符串中的x字符作为分隔符，将字符串分隔成列表。
pandas截取字符串固定长度可直接使用字符串切片。使用pandas时千万不要盲目的使用for遍历，要学会使用pandas提供的内置方法。变量=对象[起始：终止：步长]，起始是从0开始，缺省值是0。终止是切片截止的位置前一位。
本文举例说明 20 个 Pandas 好用的功能和方法。
中间的空格、制表符是删除不了的，只能删除左右两边的！！注：中间空格、\r\t\n是无法删除的！！字符串str还有另外两种类似的方法lstrip()和rstrip()。第一个是只删头，第二个是只删尾巴。
深入浅出Pandas--数据类型转换
我们所说的离散型数据就是object和bool类型的数据，计算机无法直接处理这两类数据，所以我们需对它们做类型转换。
unique() ：返回Series去重后的数组。values_counts() ：查看每一个元素（data）的频数。astype() ：类型转换。如：Pandas包含的数据类型：data允许为：DataFrame的显示可以调用 pd.set_option() 实现。
要将读取的数据转换为DataFrame类对象，可以使用pandas库提供的函数。一般来说，pandas支持的数据格式包括csv、excel、json、sql等。
)方法一：只读取切实所需的列，使用usecols参数 方法二：把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。
可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：pandas提供了多种方法来确保列仅包含一个dtype。例如，可以使用read_csv（）的converters参数：或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。
【pandas笔记】删除DataFrame中特定所在的行或列
pandas中，可以利用 dropna 删除空行，同时也可以利用该函数删除包含特定值所在的行。
直接del DF[column-name]或者采用drop方法就能解决。
如果是增加多列呢？同样的我们还是使用 pd.concat ，不过要将参数设置为 axis=1 。
如果想删除Series中的多个指定项，在drop中添加这几项组成的列表即可。接下来看看DataFrame如何删除数据，先生成一个4行4列的df1。
pandas数据分析-常用命令
经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe 的各列进行统计，包括求和、求均值等。我们测试一下，将df数据集填充几个NaN。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（python内置的None值）。
Pandas 采用标签法来表示缺失值，有两种方式：【注意】：pandas 将None与NaN看成是可等价交换的，在适当的时候，会将两者进行替换，除此之外，Pandas 会将没有标签值的数据，自动转换成NaN。
python字符串如何去掉英文字母以外的字符
In [21]： filter(str.isdigit，str(aa))Out[21]： 12334342In [22]： filter(str.isalpha，str(aa))Out[22]： kasdfjskdf注意，这个因为要用到 str 函数，所以如果字符串中有非 ascii 码（如汉字）会报错。
去掉字符串中字母以外的字符，在Python编程语言中有多种实现方式。 Python中的str类型，有一个isalpha()方法，判断字符是否是英文字符。可以使用循环逐个字符判断是否是英文字符，如果是英文字符则加入新的字符串。
首先，定义一个字符数组str来存储输入的字符串。其次，使用scanf函数来获取用户输入的字符串。然后，用islower函数来判断当前字符是否为字母。最后，使用printf函数输出转换后的字符串。
len()：返回字符串的长度。upper()和lower()：将字符串中的所有字母分别转换为大写和小写。strip()、lstrip()和rstrip()：去除字符串首尾的空格或指定的字符。join()和split()：用于字符串的拼接和分割。
...写进行转换并输出例如输入“aBc”输出“AbC”的代码用python...遍历字符串，逐个判断大小写，并实现转化。具体如下：上述代码将自动跳过字符串中非英文字母的字符，如数字、标点符号、特殊符号等。
