pandas常用函数汇总
1、pandas的统计计算函数如下：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
2、read_json()：读取 JSON 格式的文件。read_pickle()：读取 Python 序列化格式的文件（即 pickle 文件）。read_sql()：从数据库中读取数据。
3、in1d、isin函数（A的元素是否在B当中）此两个函数可以表示一个数组的元素是否包含于另一个数组。对于一维数组，可以用in1d函数，对于一个序列，可以用isin函数（返回的都是布尔值）。
4、select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。pivot_table( ) 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。
5、在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。reindex()方法 用来 对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作 ，这将返回原始数据的一个拷贝。
python--pandas合并与连接
concat函数是在 pandas 命名空间下的方法，所以通过pd.concat()的方式来引用，它可以将数据根据不同的轴作做融合。concat 与其说是连接，更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。
groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。
pandas是为Python编程语言编写的用于数据处理和分析的软件库。合并同一目录下的多个excel文件是办公中经常遇到的场景，本文将利用pandas完成该操作。
什么是pandas？ numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算，处理数字数据比较方便。
Pandas 的基本特性之一就是高性能的内存式数据连接(join)与合并(merge)操作。 pd.merge() 实现的功能基于关系代数(relational algebra)的一部分。 pd.merge() 函数实现了三种数据连接的类型：一对多对一和多对多。
Pandas基本操作
在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’，‘C022’， …)来获取含有指定ID的记录。
在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。reindex()方法 用来 对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作 ，这将返回原始数据的一个拷贝。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。
首先，需要先安装numpy和pandas环境，参考： https：//pandas.pydata.org/ 。以下语句检查并确认安装成功。 Pandas 有三种基本数据结构：Series、DataFrame 和 Index。 Pandas 的 Series 对象是一个带索引数据构成的一维数组。
Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
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