pandas 相关语法详解

浅浅的花香味﹌ 2023-07-02 04:22 72阅读 0赞

# **Series** #

1.Numpy用来进行数值计算，是数据分析、机器学习的基础库。Pandas是数据分析的常用工具，也是基于Numpy的。
      Numpy的核心概念是Ndarray，在Pandas中同样也有类似的核心概念：Series和DataFrame，由于Ndarray要求元素保持一样的数据类型，因此Numpy通常用来处理单一类型的数据，
      而Series可以保存不同的数据类型，因此Pandas在处理表格和混杂类型的数据方面有着广泛的应用。
    
    2.Series对象的创建
    	1.Series是Pandas中的一维数据结构，类似于Python中的列表和Numpy中的Ndarray，不同之处在于：Series是一维的，能存储不同类型的数据，有一组索引与元素对应。
    	  下图的代码是Series的一个简单示例。

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1.与Numpy类似，Pandas的引入也使用语句“import pandas as pd”，pd作为Pandas的别名是通用写法；
    		2.第3行创建了一个名为s1的series对象，本例中传入的是一个包含4个整型数值的列表，传入元组、字典都是可以的。
    		  如果传入字典，字典的键key和值value将自动转换成series对象的索引和元素；
    		3.由s1的打印结果可知：series对象不仅包含数值，还包含一组索引，由于在创建series对象时没有指定索引，因此会默认使用非负整数当做索引。
    
    	2.在创建series对象时我们可以手动设置索引，如下图：

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1.第3行我们创建了series对象s2，包含四个字符串，索引依次设置为'a'，'b'，'c'，'d'；
    		2.打印的最后一行，s2元素类型dtype为object，注意Pandas中整型为int64，浮点型为float64，字符串、布尔型等其他数据类型都为object。
    
    	3.在series对象中，索引与元素之间是一种映射关系，元素在series对象中的有序存储是通过索引实现的，当传入字典创建series对象，
    	  可以通过指定索引的方式对series对象中的元素进行排序和过滤。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

1.对比字典scores和列表names我们发现：scores中的键顺序与names中元素顺序不一致，scores中没有的键为“tracy”的数据，names中没有“tom”；
    		2.第4行创建series对象s3时以索引（列表names）为依据，names中没有的元素（tom）将被过滤掉，scores中没有tracy的分数，将会被NaN代替；
    		3.从最后的打印结果可以看出：s3是以索引names排序的，由于NaN是浮点型，因此s3中的数据类型自动转换成float64。
    
    3.Series元素的访问
    	1.Series对象的元素也可以像列表和ndarray一样通过[index]的方式访问，需要注意的是：如果在创建series对象时指定了整型之外的其他类型的索引，
    	  默认的整数索引仍然可用。如下图的代码所示：使用s2[1]和s2['b']得到的值是完全相同的。
    	  当然也可以使用 s2[1] = 'banana' 或 s2['b'] = 'banana' 语句在原地对series对象s2进行修改。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

2.除了元素的值之外，索引也可以修改，下图中的示例将s2的索引由字符串型改为整型。
    		1.第5行将s2的索引修改为1到4的整数列表，修改后可以不用字符串索引访问元素，新的整数索引[1, 2, 3, 4]将覆盖默认的整数索引[0, 1, 2, 3]，
    		  此时第6行s2[1]将得到s2中的第一个元素“alpha”，而第7行s2[0]将报出索引错误（IndexError）；
    		2.与修改元素一样，对索引的修改都是在原地进行，不会在内存中进行复制操作。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

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# **连接函数 concat、append、join、merge** #

1.Pandas提供了concat、append、join、merge四种方法用于dataframe的拼接，其大致特点和区别见下表：
    	concat()		pandas的顶级方法，提供了axis设置可用于dataframe间 行方向(增加行) 或 列方向(增加列) 进行内联或外联拼接操作
    	append()		dataframe数据类型的方法，提供了行方向的拼接操作
    	join()		dataframe数据类型的方法，提供了列方向的拼接操作，支持左联、右联、内联和外联四种操作类型
    	merge()		pandas的顶级方法，提供了类似于SQL数据库连接操作的功能，支持左联、右联、内联和外联等全部四种SQL连接操作类型
    
    2.pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
               	    keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
               	    copy=True)
    
     	1.常用参数说明：
    		objs：Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。如果传递了dict，则排序的键将用作键参数，除非它被传递，在这种情况下，将选择值（见下文）。
    		      任何无对象将被静默删除，除非它们都是无，在这种情况下将引发一个ValueError。
    		axis：{0,1，...}，默认为0。沿着连接的轴。拼接轴方向，默认为0，沿行拼接；若为1，沿列拼接。
    		join：{'inner'，'outer'}，默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
    		      默认外联'outer'，拼接另一轴所有的label，缺失值用NaN填充；内联'inner'，只拼接另一轴相同的label。
    		ignore_index：boolean，default False。如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，...，n-1。
    			     如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重。
    			     对index进行从0开始重新排序/排列
    		join_axes：Index对象列表。用于其他n-1轴的特定索引，而不是执行内部/外部设置逻辑。
    			  指定需要拼接的轴的labels，可在join既不内联又不外联的时候使用
    		keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引。如果为多索引，应该使用元组。多重索引
    		levels：序列列表，默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。否则，它们将从键推断。
    		names：list，default无。结果层次索引中的级别的名称。
    		verify_integrity：boolean，default False。检查新连接的轴是否包含重复项。这相对于实际的数据串联可能是非常昂贵的。
    		copy：boolean，default True。如果为False，请勿不必要地复制数据。
     
     	2.例子
    			>>> import pandas as pd
    			>>> def df_maker(cols, idxs):
    					return pd.DataFrame({c:[c+str(i) for i in idxs] for c in cols}, index=idxs)
    
    			>>> df1 = df_maker('abc',[1,2,3])
    			>>> df1
    				a	b	c
    			1	a1	b1	c1
    			2	a2	b2	c2
    			3	a3	b3	c3
    			>>> df2 = df_maker('cde',[3,4,5])
    			>>> df2
    				c	d	e
    			3	c3	d3	e3
    			4	c4	d4	e4
    			5	c5	d5	e5
    
    			>>> pd.concat([df1,df2])    # 默认沿axis=0，join=‘out’的方式进行concat	
    				a	b	c	d	e
    			1	a1	b1	c1	NaN	NaN
    			2	a2	b2	c2	NaN	NaN
    			3	a3	b3	c3	NaN	NaN
    			3	NaN	NaN	c3	d3	e3
    			4	NaN	NaN	c4	d4	e4
    			5	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    			>>> pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)    # 重新设定index(效果类似于pd.concat([df1,df2]).reset_index(drop=True))
    				a	b	c	d	e
    			0	a1	b1	c1	NaN	NaN
    			1	a2	b2	c2	NaN	NaN
    			2	a3	b3	c3	NaN	NaN
    			3	NaN	NaN	c3	d3	e3
    			4	NaN	NaN	c4	d4	e4
    			5	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    			>>> pd.concat([df1,df2], axis=1)    # 沿列进行合并
    				a	b	c	c	d	e
    			1	a1	b1	c1	NaN	NaN	NaN
    			2	a2	b2	c2	NaN	NaN	NaN
    			3	a3	b3	c3	c3	d3	e3
    			4	NaN	NaN	NaN	c4	d4	e4
    			5	NaN	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    			>>> pd.concat([df1,df2], axis=1, join='inner')    # 沿列进行合并,采用外联方式因为行中只有index=3是重复的，所以只有一行
    				a	b	c	c	d	e
    			3	a3	b3	c3	c3	d3	e3
    
    			>>> pd.concat([df1,df2], axis=1, join_axes=[df1.index])   # 指定只取df1的index
    				a	b	c	c	d	e
    			1	a1	b1	c1	NaN	NaN	NaN
    			2	a2	b2	c2	NaN	NaN	NaN
    			3	a3	b3	c3	c3	d3	e3
    
    			>>> from pandas import Index
    			>>> index = Index([1,2,4])
    			>>> pd.concat([df1,df2], axis=1, join_axes=[index])   # 自定义index
    				a	b	c	c	d	e
    			1	a1	b1	c1	NaN	NaN	NaN
    			2	a2	b2	c2	NaN	NaN	NaN
    			4	NaN	NaN	NaN	c4	d4	e4
    
    			>>> pd.concat([df1,df2], axis=0,keys=["第一组","第二组"])   # 通过key定义多重索引
    					a	b	c	d	e
    			第一组	1	a1	b1	c1	NaN	NaN
    					2	a2	b2	c2	NaN	NaN
    					3	a3	b3	c3	NaN	NaN
    			第二组	3	NaN	NaN	c3	d3	e3
    					4	NaN	NaN	c4	d4	e4
    					5	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    	3.例子
    			In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    			   ...:                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    			   ...:                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    			   ...:                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
    			   ...:                     index=[0, 1, 2, 3])
    			   ...: 
    			 
    			In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
    			   ...:                     'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
    			   ...:                     'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
    			   ...:                     'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
    			   ...:                      index=[4, 5, 6, 7])
    			   ...: 
    			 
    			In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
    			   ...:                     'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
    			   ...:                     'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
    			   ...:                     'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
    			   ...:                     index=[8, 9, 10, 11])
    			   ...: 
    			 
    			In [4]: frames = [df1, df2, df3]
    			 
    			In [5]: result = pd.concat(frames)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

4.KEY参数
    		result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

5.JOIN参数
    		1.默认join = 'outer',为取并集的关系
    			In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
    			   ...:                     'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
    			   ...:                     'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
    			   ...:                 	 index=[2, 3, 6, 7])
    			   ...: 
    			 
    			In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

![20200125210942622.png][]

2.当设置join = 'inner'，则说明为取交集
    			In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

![20200125210943838.png][]

3.如果索引想从原始DataFrame重用确切索引：
    			In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) #设置索引为df1的索引

![20200125210959557.png][]

3.pandas.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)
    	1.常用参数说明：
    		other：另一个df
    		ignore_index：若为True，则对index进行从0开始重新排序/排列
    		verify_integrity：对index的唯一性进行验证，若有重复，报错。若已经设置了ignore_index，则该参数无效
     	
    	2.例子
    			>>> import pandas as pd
    			>>> def df_maker(cols, idxs):
    					return pd.DataFrame({c:[c+str(i) for i in idxs] for c in cols}, index=idxs)
    
    			>>> df1 = df_maker('abc',[1,2,3])
    			>>> df1
    				a	b	c
    			1	a1	b1	c1
    			2	a2	b2	c2
    			3	a3	b3	c3
    			>>> df2 = df_maker('cde',[3,4,5])
    			>>> df2
    				c	d	e
    			3	c3	d3	e3
    			4	c4	d4	e4
    			5	c5	d5	e5
    
    			>>> df1.append(df2)    # 效果类似于pd.concat([df1,df2]) 
    				a	b	c	d	e
    			0	a1	b1	c1	NaN	NaN
    			1	a2	b2	c2	NaN	NaN
    			2	a3	b3	c3	NaN	NaN
    			3	NaN	NaN	c3	d3	e3
    			4	NaN	NaN	c4	d4	e4
    			5	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    			>>> df1.append(df2,ignore_index=True)    # index重排,效果类似于pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
    				a	b	c	d	e
    			0	a1	b1	c1	NaN	NaN
    			1	a2	b2	c2	NaN	NaN
    			2	a3	b3	c3	NaN	NaN
    			3	NaN	NaN	c3	d3	e3
    			4	NaN	NaN	c4	d4	e4
    			5	NaN	NaN	c5	d5	e5
    
    			>>> df1.append(df2,verify_integrity=True)    # 因为两个df均有index=3，所以报错
    
    4.pandas.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)
    	1.常用参数说明：
    		on：参照的左边df列名key（可能需要先进行set_index操作），若未指明，按照index进行join
    		how：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认‘left’，即按照左边df的index（若声明了on，则按照对应的列）；若为‘right’abs照左边的df
        		      若‘inner’为内联方式；若为‘outer’为全连联方式。
    		sort：是否按照join的key对应的值大小进行排序，默认False
    		lsuffix，rsuffix：当left和right两个df的列名出现冲突时候，通过设定后缀的方式避免错误
     
    	2.例子
    			>>> import pandas as pd
    			>>> import numpy as np
    
    			>>> df3 = pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'], 'value':np.arange(1,5)})
    			>>> df3
    			  lkey value
    			0	foo	1
    			1	bar	2
    			2	baz	3
    			3	foo	4
    
    			>>> df4 = pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'], 'value':np.arange(3,7)})
    			>>> df4
    			  lkey value
    			0	foo	3
    			1	bar	4
    			2	qux	5
    			3	bar	6
    
    			>>> df3.join(df4)     # 两者有相同的列名‘value’，所以报错
    
    			>>> df3.join(df4 , lsuffix='_df3', rsuffix='_df4')    # 通过添加后缀避免冲突
    			lkey value_df3 rkey value_df4
    			0	foo	1	foo	3
    			1	bar	2	bar	4
    			2	baz	3	qux	5
    			3	foo	4	bar	6
    
    			>>> df3.set_index('lkey').join(df4.set_index('rkey'), how='outer',lsuffix='_df3',rsuffix='_df4')    # 可以通过将两边的key进行set_index
    			 value_df3 value_df4
    			bar	2.0	4.0
    			bar	2.0	6.0
    			baz	3.0	NaN
    			foo	1.0	3.0
    			foo	4.0	3.0
    			qux	NaN	5.0
    
    			>>> df3.join(df4.set_index('rkey'), on='lkey',lsuffix='_df3',rsuffix='_df4')   # 也可以通过设置后边df中key，并通过on与指定的左边df中的列进行合并，返回的index不变
    			lkey value_df3 value_df4
    			0	foo	1	3.0
    			1	bar	2	4.0
    			1	bar	2	6.0
    			2	baz	3	NaN
    			3	foo	4	3.0
    
    
    5.pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
              	left_index=False, right_index=False, sort=False,
              	suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None):
     
    	1.既可作为pandas的顶级方法使用，也可作为DataFrame数据结构的方法进行调用
    	2.常用参数说明：
    		how:{'left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认‘inner’，类似于SQL的内联。
    		    'left’类似于SQL的左联；'right’类似于SQL的右联； outer’类似于SQL的全联。
    		on:进行合并的参照列名，必须一样。若为None，方法会自动匹配两张表中相同的列名
    		left_on: 左边df进行连接的列
    		right_on: 右边df进行连接的列
    		suffixes: 左、右列名称前缀
    		validate：默认None，可定义为“one_to_one” 、“one_to_many” 、“many_to_one”和“many_to_many”，即验证是否一对一、一对多、多对一或 多对多关系
     
    	3.SQL语句复习：
    		内联：SELECT a.*, b.* from table1 as a inner join table2 as b on a.ID=b.ID
    		左联：SELECT a.*, b.* from table1 as a left join table2 as b on a.ID=b.ID
    		右联：SELECT a.*, b.* from table1 as a right join table2 as b on a.ID=b.ID
    		全联：SELECT a.*, b.* from table1 as a full join table2 as b on a.ID=b.ID
     	4.例子
    			>>> import pandas as pd
    
    			>>> df3 = pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'], 'value':np.arange(1,5)})
    			>>> df3
    			  lkey value
    			0	foo	1
    			1	bar	2
    			2	baz	3
    			3	foo	4
    
    			>>> df4 = pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'], 'value':np.arange(3,7)})
    			>>> df4
    			  lkey value
    			0	foo	3
    			1	bar	4
    			2	qux	5
    			3	bar	6
    
    			>>> pd.merge(df3,df4)       # on为None，自动找寻相同的列名，即为'value'，且默认为内联
    			 lkey value rkey
    			0	baz	3	foo
    			1	foo	4	bar
    
    			>>> pd.merge(df3,df4,how='outer')   # 外联模式下
    			 lkey value rkey
    			0	foo	1	NaN
    			1	bar	2	NaN
    			2	baz	3	foo
    			3	foo	4	bar
    			4	NaN	5	qux
    			5	NaN	6	bar
    
    			>>> pd.merge(df3, df4, left_on='lkey',right_on='rkey')   # 默认内联，2个foo*2个bar
    			 lkey value_x rkey value_y
    			0	foo	1	foo	3
    			1	foo	4	foo	3
    			2	bar	2	bar	4
    			3	bar	2	bar	6
    
    			>>> pd.merge(df3, df4, left_on='lkey',right_on='rkey', how='left')    # 以左边的df3为标准进行连接
    			lkey value_x rkey value_y
    			0	foo	1	foo	3.0
    			1	bar	2	bar	4.0
    			2	bar	2	bar	6.0
    			3	baz	3	NaN	NaN
    			4	foo	4	foo	3.0
    
    			>>> pd.merge(df3, df4, left_on='lkey',right_on='rkey', how='right')    # 以右边的df4为标准进行连接
    			lkey value_x rkey value_y
    			0	foo	1.0	foo	3
    			1	foo	4.0	foo	3
    			2	bar	2.0	bar	4
    			3	bar	2.0	bar	6
    			4	NaN	NaN	qux	5
    
    			>>> pd.merge(df3, df4, left_on='lkey',right_on='rkey', how='outer')    # 全连接
    			lkey value_x rkey value_y
    			0	foo	1.0	foo	3.0
    			1	foo	4.0	foo	3.0
    			2	bar	2.0	bar	4.0
    			3	bar	2.0	bar	6.0
    			4	baz	3.0	NaN	NaN
    			5	NaN	NaN	qux	5.0

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# **Python数据处理工具之Pandas** #

Pandas最核心的两个数据结构是一维的Series和二维的DataFrame，Series是带有标签的同构类型数组，而DataFrame是一个二维的表结构。
    在同构类型的数据中，一个DataFrame可以看作是由多个Series组成的。
    
    1.3.1 数据读取和存储
    	Pandas是处理结构化数据非常重要的一个工具，其功能强大且好用。
    	Pandas可以从CSV、JSON、Text等格式文件中读取数据，本节讲解CSV、JSON格式数据的读取和存储。
    
    	1.CSV文件的读取和存储
    		对CSV文件进行操作有两个接口（API），分别是read_csv和to_csv。
    
    		（1）API: read_csv
    			read_csv()是用来读取CSV文件的接口，其具有丰富的参数，可以配置来满足实际的数据读取需要。
    			下面介绍一些关键的且常用的参数。
    			• filepath_or_buffer：配置所需读取CSV文件的路径。
    			• sep：配置CSV文件的列分隔符，默认是逗号“，”。
    			• delimiter：可选配置，作为sep配置分隔符的别名。
    			• delim_whitespace：配置是否用空格来作为列分隔符。如果设置为True，那么sep配置参数就不起作用了。
    			• header：配置用行数来作为列名，默认配置成自动推断。
    			• names：配置列名，如果所读取的CSV文件没有表头，那么需要配置header=None，否则会将第一行数据作为对应的列名。
    			• usecols：当只需要读取CSV文件中的部分数据时，可以使用usecols来指定读取列名以获取数据。
    			• dtype：配置所读取数据的类型。
    			• encoding：配置文件的编码方式，一般使用UTF-8或者GBK。
    
    		（2）API: to_csv
    			to_csv()用于将数据保存到CSV文件中。其参数比较多，如下所示，但只有第一个参数是必需的。
    			• path_or_buf：配置CSV文件的保存路径。
    			• sep：配置保存文件的分隔符，默认是逗号“，”。
    			• na_rep：配置空值补全的值，默认用空格代替。
    			• float_format：配置将浮点数格式化成字符串类型。
    			• columns：配置需要写入列的列名，如果不配置，则默认从第1列开始写入。
    			• header：配置是否写入列名，默认是需要写的。
    			• index：配置是否写入行名，默认是需要写的。
    			• index_label：配置用来作为列索引的列，默认是没有的。
    			• mode：配置写入模式，默认是W。
    			• encoding：配置编码格式，该配置只针对Python 3以前的版本。
    			• line_terminator：配置每行的结束符，默认使用“\n”。
    			• quotin：配置CSV的引用规则。
    			• quotechar：配置用来作为引用的字符，默认是空格。
    			• chunksize：配置每次写入的行数。
    			• tuplesize_cols：配置写入list的格式，默认以元组的方式写入。
    			• date_format：配置时间数据的格式。
    
    	2.JSON文件的读取和存储
    		对JOSN文件进行操作有两个API，分别是read_json和to_json。
    
    		（1）API:read_json()
    			read_json()是用于读取JSON文件或者返回JSON数据的接口。日常需要用到的配置参数如下。
    			• filepath_or_buffer：配置有效的JSON字符串、JSON文件的路径或者数据接口。数据接口可以是一个URL地址。
    			• type：配置将读取的数据生成Series还是DataFrame，默认是DataFrame。
    
    		（2）API:to_json()
    			to_json()用于将数据保存为JSON格式。日常需要用到的配置参数如下。
    			• path_or_buf：配置JSON数据保存的路径或者写入的内存区域。
    			• date_format：配置时间数据的格式，epoch表示配置成时间戳的格式，iso表示配置成ISO 8601的格式。
    			• double_precision：配置小数点后保留的位数，默认是10位。
    			• force_ascii：配置是否强制将String转码成ASCII，默认强制进行转码。
    			• date_unit：配置时间数据的格式，可以实现精确到秒级或毫秒级。
    
    1.3.2 数据查看和选取
    	Pandas的数据对象有Series、DataFrame和Panel，常用的数据类型是一维的Series和二维的DataFrame。
    	DataFrame拥有非常丰富的API，能够满足我们对数据选取和处理的需求。
    
    	1.查看数据
    		（1）df.shape
    			df.shape用于查看数据的维度。由于DataFrame是二维的，因此df.shape的返回值包含两个元素，df.shape[0]返回的是行数，
    			df.shape[1]返回的是列数。示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

（2）df.head()
    			df.head()默认返回DataFrame数据的前5行，如果需要查看更多的行数，则只要传参进去即可。
    			df.tail()默认返回数据的后5行，想要查看更多的数据同样可以传参进去。
    			想要查看列名可以使用df.columns()，查看各列的平均值可以直接用df.mean()。
    			查看数据的汇总统计可以使用df.describe()，查看数据概况可以使用df.info。示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

2.选取数据
    		在选取数据时，既可以使用列名来选取，也可以使用索引来选取。
    		如果要查看某列的数据，则可以用df[col_name]或者df.col_name，当查看多列时可以将多列的列名作为一个数组传参进去，
    		如df[[col1，col2]]。使用索引来选取数据，则要用到df.iloc。大家要注意df.loc和df.iloc在使用上是有区别的，
    		df.loc传递的是索引的名称，df.iloc传递的是索引的相对位置，我们常用的是df.iloc。
    		示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

1.3.3 数据处理
    	Pandas DataFrame提供了丰富的数据处理方法，为我们进行必要的数据操作和预处理提供了非常大的帮助。
    	下面我们来看看常用的数据处理方法。
    
    	1.数据合并
    		在进行数据预处理时，需要进行必要的数据合并操作，将分散的数据或者部分数据整合到一起进行神经网络模型训练。
    		DataFrame提供了多个数据拼接的方法，使用pd.concat()可以直接放到数组中按行拼接，也可以使用pd.merge()按列拼接，
    		或者使用df.append()增加某列数据。
    		示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

2.数据清理
    		在使用DataFrame进行数据处理时，如果数据质量不高，则需要清理一些空值或者进行空值补全。
    		我们可以使用df3.isnull()检查数据是否为空值，使用df3.isnull().sum()进行空值的统计。
    		如果需要对空值进行补全，则可以使用df3.fillna（n），n值就是替换空值的值。
    		如果想要去掉所有带有空值的数据，则可以使用df3.dropna()删除包含空值的行和列，默认删除包含空值的行。
    		df3.dropna（axis=1）会删除包含空值的列。
    		示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

3.数据处理
    		在进行数据处理时，我们还会遇到诸如转换数据类型、统计唯一值的个数以及序列排序等需求。
    		DataFrame也提供了一些对应的操作方法供使用，比如，转换数据类型可以使用df3.astype()，统计唯一值的个数可以使用df3.columns.value_counts()，
    		序列排序可以使用df3.sort_values(by=colname, ascending=True)。
    		示例代码如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9henVzYS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

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