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Python之Pandas学习（三）六、合并七、分组八、Reshaping 九、时间序列十、Catego ...

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 433 0

摘要: 六、合并 Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series，DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。 Concat Join类似于SQL类型的合并，具体请参阅：Database style joining Append将一行连接 ...

六、合并

Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series，DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。

Concat

Join类似于SQL类型的合并，具体请参阅：Database style joining

Append将一行连接到一个DataFrame上，具体请参阅Appending：

七、分组

对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：

（Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；

（Applying）对于每组数据分别执行一个函数；

（Combining）将结果组合到一个数据结构中；

1、分组并对每个分组执行sum函数：

2、通过多个列进行分组形成一个层次索引，然后执行函数：

八、Reshaping

Stack

数据透视表，详情请参阅：Pivot Tables.

可以从这个数据中轻松的生成数据透视表：

九、时间序列

Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能（如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据）。这种操作在金融领域非常常见。具体参考：Time Series section。

1、时区表示：

2、时区转换：

3、时间跨度转换：

4、时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。

十、Categorical

从0.15版本开始，pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据，详细介绍参看：categorical introduction和API documentation。

1、将原始的grade转换为Categorical数据类型：

2、将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称：

3、对类别进行重新排序，增加缺失的类别：

4、排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行：

5、对Categorical列进行排序时存在空的类别：

十一、画图

对于DataFrame来说，plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法：

十二、导入和保存数据

1、写入csv文件：

2、从csv文件中读取：

HDF5，参考：HDFStores

1、写入HDF5存储：

2、从HDF5存储中读取：

Excel，参考：MS Excel

1、写入excel文件：

2、从excel文件中读取：

（来源：天天财经优选）

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