1.计算数组a中各个元素出现的次数
from collections import Counter
count_list=Counter(a)
#获取出现次数为前10的元素
count_list.most_common(10)
2.安装pandas
下载适合你python版本的 .whl 文件：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
然后 pip install 包的名字.whl
3.pandas的函数
①read_table() 读取数据，并整理成DataFrame类型的表格
import pandas as pd
unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip']
users = pd.read_table('users.dat',sep='::',header=None,names=unames)
sep字段：指定分割符
names字段：指定表格的表头
其中users.dat (UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code)
②merge() 根据列名连接表格
data=pd.merge(pd.merge(ratings,users),movies)
其中
users.dat (UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code)
movies.dat (MovieID::Title::Genres)
ratings.dat (UserID::MovieID::Rating::Timestamp)
③pivot_table() 聚合
mean_ratings_by_gender = data.pivot_table(values='rating',index='title',columns='gender', aggfunc='mean')
④groupby() 分组
ratings_by_title = data.groupby('title').size()
active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title>=250]
#取评分数据大于250条的电影名称
根据title进行分组，利用size()获得一个含有每个分组的大小的Series对象
可能遇见报错见：http://blog.csdn.net/xiangweinn/article/details/78675369
⑤sort_index() /sort_values() 根据某列排序
mean_ratings_by_gender.sort_index(by='F',ascending=False)
mean_ratings_by_gender.sort_values(by='diff',ascending=True).head()
根据 F / diff 列 降序/升序 排序
⑥std() 计算标准差
#每个电影的得分标准差
rating_std_by_title = data.groupby('title')['rating'].std()
#根据标准差降序排列
rating_std_by_title.order(ascending=False)[:10]
4.pandas的数据结构
pandas有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame
Numpy运算
obj2[obj2 > 0] 筛选obj2中大于0的值
obj2 *2 数值乘2
np.exp(obj2) 计算e指数
Series对象本身及其索引都有一个name属性,索引可以通过以下方式修改：
②DataFrame是一个表格型的数据结构，每列可以是不同数据类型，既有行索引又有列索引。
构建DataFrame
通过字典标记的方式或者属性的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series：
使用Series为DataFrame精确赋值：
为不存在的列赋值将会新建一列，del关键字删除列,对于嵌套字典，外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。
③索引对象
Index 对象是不可修改的，功能类似一个固定大小的集合
Index的方法和属性
| 方法 | 属性 |
|---|---|
| append | 连接另一个Index对象，产生一个新的Index |
| diff | 计算差集，得到一个新的Index |
| intersection | 计算交集 |
| union | 计算并集 |
| isin | 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 |
| delete | 删除索引i处的元素，并得到新的Index |
| drop | 删除传入的值，并得到新的Index |
| insert | 将元素插入到索引i处，并得到新的Index |
| is_monotonic | 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True |
| is_unique | 当Index没有重复值时，返回True |
| unique | 计算Index中唯一值的数组 |
5.基本功能
①重新索引 reindex()
reindex()的method选项
ffill/pad: 前向填充（或搬运）值
bfill/backfill:后向填充（或搬运）值
②丢弃指定轴上的项 drop()
对于DataFrame，可以删除任意轴上的索引值：
③索引、选取和过滤
Series索引的工作方式类似Numpy数组的索引，只不过series的索引值不只是整数。且标签切片是包含末端的！
在DataFrame的行上进行标签索引 ix[]
④算数运算和数据对齐
Series\DataFrame对象相加时，没有重叠的位置就会产生NA值，解决方法：
df1.add(df2,fill_value=0)
df1.reindex(columns=df2.columns,fill_value=0)
另外有：减法sub()、除法div()、乘法mul()
⑤DataFrame和Series之间的运算
最后的方法是匹配行且在列上广播！
⑥函数应用和映射
⑦排序
obj.sort_index() 根据Series的索引排序
frame.sort_index()根据行名排序
frame.sort_index(axis=1)根据列名排序
obj.order() 根据值排序
frame.sort_index(by='b')根据b列中的值排序
frame.sort_index(by=['a','b'])根据a列和b列中的值排序
没太看懂的rank()方法 *
补充：轴标签（索引值）可以重复，例如obj=Series(range(5),index=['a','a','b','b','c'])
6.汇总和计算
①描述和汇总统计
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| count | 非NA 值的个数 |
| describe | 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 |
| min\max | 计算最小值、最大值 |
| argmin\argmax | 计算最小值、最大值的索引位置（整数） |
| idxmin\idxmax | 计算最小值、最大值的索引值（标签） |
| quantile | 计算样本的分位数（0到1） |
| sum | 值的总和 |
| mean | 值的平均值 |
| median | 值的算数中位数（0.5） |
| mad | 根据平均值计算平均绝对离差 |
| var | 样本值的方差 |
| std | 样本值的标准差 |
| skew | 样本值的偏度（三阶矩） |
| kurt | 样本值的峰度（四阶矩） |
| cumsum | 样本值的累计和，把上一行累计到下一行，依次类推 |
| cummin\cummax | 累计最小值和最大值，第n行的值是前n行该列的最值 |
| cumprod | 样本值的累计积 |
| diff | 计算一阶差分（对时间序列很有用） |
| pct_change | 计算百分数变化 |
对于Series对象obj，obj.sum()返回一个数值结果。
对于DataFrame对象df,df.sum()返回一个Series，每个值是某一列（纵向）的和；而df.sum(axis=1)返回的Series，每个值是某一行的和。
同理，对于mean()方法等，默认的都是纵向计算，计算列！
②唯一值、值计数
7.处理缺失数据
①过滤缺失数据
对于DataFrame对象，dropna()默认丢弃任何含有缺失值的行，传入how='all'将只丢弃全为NA的那些行。
②填充确实数据fillna()
fillna()函数的参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| value | 用于填充缺失值的标量值或字典对象 |
| method | 填充方式，如ffill\bfill |
| limit | 前向和后向填充的的最大数量，和method配合使用 |
| axis | 待填充的轴 |
| inplace | 修改调用者对象而不产生副本，如上图 |
8.层次化索引
①定义
层次化索引使你在一个轴上拥有多个索引级别
多层索引的Series对象可以移植到一个DataFrame对象上
②重排分级顺序swaplevel()
重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序
③根据级别做汇总统计:level字段
④使用DataFrame的列
将DataFrame的一个或多个列当作行索引来用，或者希望将行索引变成DataFrame的列，怎么实现呢？
