pandas Cookbook 第一讲 ——习惯用法

所谓的Cookbook，原意为菜谱。在这里引申为Pandas一些有用的案例和链接(stack-over-flow，Github)的合辑。
在接下来的教程中，pandas 和 numpy 是仅有的两个被引入的两个模块，余下的会在需要时显式导入。
本教程是在python3.4版本下编写执行，早期python版本可能需要细微调整

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• 习惯用法

###这里有一些pandas简介的习惯用法
#### if-then/if-then-else 作用在列上，并赋值给另外一列或者多列
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'AAA':[4,5,6,7],'BBB':[10,20,30,40],'CCC':[100,50,-30,-50]})
df

	AAA	BBB	CCC
0	4	10	100
1	5	20	50
2	6	30	-30
3	7	40	-50

#### if-then... 

##### if-then作用在一列(如果AAA列大于等于5，BBB列则被赋值为-1) 

df.ix[df.AAA>=5,'BBB']=-1 

df

	AAA	BBB	CCC
0	4	10	100
1	5	-1	50
2	6	-1	-30
3	7	-1	-50

# 接下来是if-then作用到多列上(如果AAA大于等于5，BBB,CCC两列均被赋值为555)
 df.ix[df.AAA>=5,['BBB','CCC']]=555 df

	AAA	BBB	CCC
0	4	10	100
1	5	555	555
2	6	555	555
3	7	555	555

#### 如果不满足以上条件，那就相当于else 
df.ix[df.AAA<5,['BBB','CCC']]=2000 df 

	AAA	BBB	CCC
0	4	2000	2000
1	5	555	555
2	6	555	555
3	7	555	555

#### 或者我们可以设置一个遮罩（mask），学过ps的同学应该有直观印象，没学过望文生义也能猜个差不多 
df_mask=pd.DataFrame({'AAA':[True]*4,'BBB':[False]*4,'CCC':[True,False]*2}) 
df.where(df_mask,-1000)
 ####遮罩为False的都被赋值为-1000 ```



|  | AAA | BBB | CCC |
| --- | --- | --- | --- |
| 0 | -100 | -100 | 2000 |
| 1 | -100 | -100 | -100 |
| 2 | -100 | -100 | 555 |
| 3 | -100 | -100 | -100 |



```python 
#### if-then-else 用numpy的where() 
df=pd.DataFrame({'AAA':[4,5,6,7],'BBB':[10,20,30,40],'CCC':[100,50,-30,-50]}) 
df['logic']=np.where(df['AAA']>5,'high','low') 
df 

	AAA	BBB	CCC	logic
0	4	10	100	low
1	5	20	50	low
2	6	30	-30	high
3	7	40	-50	high