学习笔记：python中的numpy,pandas库的用法

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# numpy
# 构造
# 1.强制转化：str>float>int
# 2.形成一个数组：np.array([])
# 3.快速填充数组：np.ones(shape),其中shape是方法，形成一个高阶数组，同样的还有np.zero(), np.full(fill_value)可指定任意的数来填充它
# 4.生成单位矩阵：np.eye()
# 5.等差数列：np.linespace(start=,stop=,num=) ,np.arrange(start=,stop=,num=,dtype=None)
# 6.生成随机数：np.random.randint():生成随机整数；np.random.random():生成随机小数；np.random.randn():生成随机正态分布数；np.random.normal():生成随机正常正态分布数；np.random.permutation():生成随机索引数；

# 访问
# 1.arr[index1,index2,index3...indexn]
# 2.元素:arr[index,column]
# 3.行:arr[index]
# 4.列：arr[:,column]
# 5.切片：arr[row1:row2,column1:column2]
# 使用列表访问：可以把任意的index替换成列表
# 使用BOOL列表访问：可以把任意的index替换成BOOL列表

# 属性
# 1.arr.shape: 类型  arr.ndim: 维度     arr.size: 大小      arr.dtype: 类型

# 运算
# 1.聚合运算：sum()：求和,mean()：平均数,std()：平方根,np.meidan()：中位数
# 2.np.nansum():可忽略nan值进行求和
# 3.使用axis来进行控制轴的方向，arr.sum(axis=1)
# 4.广播运算：两个集合要进行运算要求它们的形状要求一致，而广播就能够保证其运算的正常运行，处理形状的特性




# pandas 的两个数据类型
# 【1】Series:类字典的，一维的数组对象，可读性更高
# 构造：Series(data,index)，Series(data=dict)
# 属性：s.shape,s.size,s.dtype,s.index,s.values
# 访问：兼容numpy的数组访问方式，兼容字典的访问方式。s.loc[显示索引，列表]，s.iloc[隐式索引，列表]   注意：标签的切片是闭区间，索引的切片是开区间
# 运算：Series+num  广播    Series+Series 索引对齐，如果索引不对齐，会补空     Series+numpy.array  转换成相同的numpy.array再运算
# 常用方法：s.head(),s.tail():查看开头的5个元素和结尾的5个元素，本质是一个切片函数，但是一般用于查看结构，主要运用于DataFrame对象中
# s.sort_values(ascending):根据值排序
# s.sort_index():根据索引排序
# s.value_counts():统计列表中相同数据出现的次数
# s.unique():去重操作
# s.map():映射函数，可以接收dict,function,lamba,比如百分之成绩映射到五分制成绩

# 【2】DataFrame:是Series的容器，是一个字典对象（key:列标签，value：每一列的数据）
# 构造：DataFrame(data,index,columns),DataFrame(data={'name':[],'age':[]})
# 读取数据：pd.read_csv(), pd.read_excel(), pd.read_table()
# 属性：df.dtypes:获取每一列数据类型；df,index：获取行索引，是pd.Index()类型
# df.columns:获取列索引，是pd.Index()类型 ；df.value:获取值（numpy.array类型）
# df.shape ,df.size
# 常用方法：df.info():查看数据字段，字段类型，字段值的个数
# df.head(),df.tail()
# df.describe():查看常规的统计指标：count,mean,min,max,Q1,Q2,Q3
# df.dtypes:查看数据类型
# df.isnull:检测空值
# 访问：df.loc[row,column]  通用的访问方式
#  访问：df.iloc[row_index,col_index] 通用的隐式访问方式
# 元素访问：df.loc[rowname,colmane]
# 行访问：df.loc[rowname]
# 列访问：df.loc[：,colname]
# 列访问的特殊形式：把DataFrame当成字典来访问：df[colname]
# 行访问的特殊形式：df[rowname1:rowname2]
# 运算：DataFrame+num
#      DataFrame+Series
#      DataFrame+DataFrame
# 其他情况一概处理成numpy.array,采用广播，但是不考虑索引
# 聚合运算：
# 1.不考虑空值
# 2.默认列方向的聚合
# 常规的聚合函数：sum,mean,std
# 特殊的聚合函数：any,all
# 多层级的pandas对象
# 多层级索引的构造：pd.MultiIndex.from_product([A,B],[1,2,3])
# 访问方式：df.loc[index,column]
# 多层级的索引使用元组来表示:(level1_name,level2_name)


# pandas的常见业务处理
# 【1】空值的处理
# 查找空值：df.isnull().any(axis=0) 查找列方向是否存在空值    df.isnull().any(axis=1) 查找行方向是否存在空值
# 填充空值：df.fillna(value,method,axis)
# 用相同的值来填充所有的空值： value=‘待定’
# 用相邻值来填充空值：method,axis
# 用聚合指标来填充空值：df.fillna(value=df.mean())
# 过滤空值：df.dropna(axis,how)
# 使用BOOL列表过滤，找到符合的行或列的BOOL列表的表示
# eg:过滤包括空值的行 df.loc[df.isnull().any(axis=1)]
# 空值的说明：None   Noneobject
#          np.nan  float     表示形式是NaN，NaN并不是个数
# pandas对象会自动把None处理np.nan
# 【2】重复值的处理
# 查找重复值：df.duplicated(keep,subset)
# 删除重复值：df.drop_duplicates()
# 更灵活地删除函数：drop(by,axis)   by:标签   axis:轴的方向
# eg:删除任意科不及格的成绩：drop(df.loc[(df<60).any(axis=1)].index)
# 【3】异常值的处理
#  drop函数
#  认定条件：三倍标准差：np.abs(df)>3*np.std(df)     离群值（Q1,Q3,IQR）
# 【4】分组处理
# group_obj = df.groupby('分组的列标签\列表')
# group_obj.groups 查看分组情况
# group_obj.agg({'age':mean,'python':max})  聚合函数
# 透视表：pd.pivot_table(data,index,columns,values,agg) 查看两个字段的交叉关系
# 交叉表：pd.crosss_table(index,columns,value,agg)   统计两个字段的对应关系的频数
# 【5】汇总处理
# 级联：相同业务表汇总
# pd.concat(objs,axis,join,ignore_index,keys)
# join,inner,outer:考虑的是多个级联的表格的标签的交集，并集
# 合并：不同业务表汇总
# 1.合并是参考列的，和行没有关系
# 2.合并的列在内容上必须一对一，一对多或多对多关系中的一种
# 3.选择合并列的时候尽量选择离散性数据，避免数值型数据
# merge(left,right,how,on,left_on,right_on,left_index,right_index,suffiexes)
# how:left,right,inner,outer 参考的是列的内容，跟标签没关系
# left_index,right_index 把一个表的行索引作为和并项时使用
# on+suffiexes: 有多个相同列标签的合并
# left_on,right_on 合并的列名称不一样时使用



# pandas的其他操作
# 映射处理：
# replace(to_replace,value,method,limit,regex=True)    to_replace:number,str,list,dict,regex
# rename(index,columns,mapper,level,axis)
# map() 是Series的方法，不是DataFrame的

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