df.duplicated() 返回各行是否是上一行的重复行

df.drop_duplicates() 删除重复行,如果需要按照列过滤,参数选填[‘col1’, ‘col2’,…]df.fillna(0) 用实数0填充na

df.dropna() axis=0|1 0-index 1-column

how=’all’|’any’ all-全部是NA才删 any-只要有NA就全删

del df[‘col1’] 直接删除某一列

df.drop([‘col1’,…], aixs=1) 删除指定列,也可以删除行

df.column = col_lst 重新制定列名

df.rename(index={‘row1′:’A’}, 重命名索引名和列名

columns={‘col1′:’A1’})

df.replace(dict) 替换df值,前后值可以用字典表,{1:‘A’, ‘2’:’B’}

def get_digits(str):

m = re.match(r'(d+(.d+)?)’, str.decode(‘utf-8’))

if m is not None:

return float(m.groups()[0])

else:

return 0

df.apply(get_digits) DataFrame.apply,只获取小数部分,可以选定某一列或行

df[‘col1’].map(func) Series.map,只对列进行函数转换

pd.merge(df1, df2, on=’col1′,

how=’inner’,sort=True) 合并两个DataFrame,按照共有的某列做内连接(交集),outter为外连接(并集),结果排序

pd.merge(df1, df2, left_on=’col1′,

right_on=’col2′) df1 df2没有公共列名,所以合并需指定两边的参考列

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