pandas最常用的几个功能，随时翻阅就差不多弄懂了pandas的75%左右
1. 重新设置列名
新建一个Dataframe
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3]})
如下：
a b
0 1 1
1 2 2
2 3 3
1.1 修改列名a，b为A、B。
df.columns = ['A','B']
1.2 只修改列名a为A
df.rename(columns={'a':'A'})
2. 连接两个df
df = pd.concat( [df_1, df_2], axis=1 ) # 列拼接（列变多）
df = pd.concat( [df_1, df_2], axis=0 ) # 行拼接（行变多）
3. 重新设置index（索引）
df = df.reset_index(drop=True)
4. 选取某几列
第一种方法
df2 = pd.DataFrame(df, columns=['a','b'])
第二种方法
df2 = df[['a','b']]
5. apply函数
import pandas as pddata = {'水果': ['苹果', '梨', '草莓'],'数量': [3, 2, 5],'价格': [10, 9, 8]}
df = pd.DataFrame(data)def apply_test(text):return text + 1df['新价格'] = None
df['新价格'] = df['价格'].apply(apply_test)
print(df)输出：
6. 使用包含列表的字典创建DataFrame
list_1 = [1, 2, 3]
list_2 = [4, 5, 6]
data = {'list1': list_1, 'list2': list_2}df = DataFrame(data)
print(df)`在这里插入代码片`
7. 重新设置index
df.reset_index()
8. 获取列名
name = list(df)
9. 删除某列为某值的那一行，包括自动更新索引（更换char即可）
df = df.drop(df[df.char =='>'].index)
10. 行的条件选择
data2 = data.loc[(data['Edu']=='WTU')&{data['date']>=2018)]
11. 删除某列
del df['column-name']
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