《Python数据分析常用手册》一、NumPy和Pandas篇
一、常用链接：
1.Python官网：https://www.python.org/
2.各种库的whl离线安装包：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn
3.数据分析常用库的离线安装包（pip+wheels）（百度云）：http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码：bbs2
二、常用库
1.NumPy
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下：
-
- ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
- 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。
- 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
- 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
- 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。
首先要导入numpy库：import numpy as np
A NumPy函数和属性：
| 类型 | 类型代码 | 说明 |
| int8、uint8 | i1、u1 | 有符号和无符号8位整型（1字节） |
| int16、uint16 | i2、u2 | 有符号和无符号16位整型（2字节） |
| int32、uint32 | i4、u4 | 有符号和无符号32位整型（4字节） |
| int64、uint64 | i8、u8 | 有符号和无符号64位整型（8字节） |
| float16 | f2 | 半精度浮点数 |
| float32 | f4、f | 单精度浮点数 |
| float64 | f8、d | 双精度浮点数 |
| float128 | f16、g | 扩展精度浮点数 |
| complex64 | c8 | 分别用两个32位表示的复数 |
| complex128 | c16 | 分别用两个64位表示的复数 |
| complex256 | c32 | 分别用两个128位表示的复数 |
| bool | ? | 布尔型 |
| object | O | python对象 |
| string | Sn | 固定长度字符串，每个字符1字节，如S10 |
| unicode | Un | 固定长度Unicode，字节数由系统决定，如U10 |
表2.1.A.1 NumPy类型
| 生成函数 | 作用 |
|
np.array( x) np.array( x, dtype) |
将输入数据转化为一个ndarray 将输入数据转化为一个类型为type的ndarray |
| np.asarray( array ) | 将输入数据转化为一个新的（copy）ndarray |
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np.ones( N ) np.ones( N, dtype) np.ones_like( ndarray ) |
生成一个N长度的一维全一ndarray 生成一个N长度类型是dtype的一维全一ndarray 生成一个形状与参数相同的全一ndarray |
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np.zeros( N) np.zeros( N, dtype) np.zeros_like(ndarray) |
生成一个N长度的一维全零ndarray 生成一个N长度类型位dtype的一维全零ndarray 类似np.ones_like( ndarray ) |
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np.empty( N ) np.empty( N, dtype) np.empty(ndarray) |
生成一个N长度的未初始化一维ndarray 生成一个N长度类型是dtype的未初始化一维ndarray 类似np.ones_like( ndarray ) |
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np.eye( N ) np.identity( N ) |
创建一个N * N的单位矩阵（对角线为1，其余为0） |
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np.arange( num) np.arange( begin, end) np.arange( begin, end, step) |
生成一个从0到num-1步数为1的一维ndarray 生成一个从begin到end-1步数为1的一维ndarray 生成一个从begin到end-step的步数为step的一维ndarray |
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np.mershgrid(ndarray, ndarray,...) |
生成一个ndarray * ndarray * ...的多维ndarray |
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np.where(cond, ndarray1, ndarray2) |
根据条件cond，选取ndarray1或者ndarray2，返回一个新的ndarray |
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np.in1d(ndarray, [x,y,...]) |
检查ndarray中的元素是否等于[x,y,...]中的一个，返回bool数组 |
| 矩阵函数 | 说明 |
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np.diag( ndarray) np.diag( [x,y,...]) |
以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素 将一维数组转化为方阵（非对角线元素为0） |
| np.dot(ndarray, ndarray) | 矩阵乘法 |
| np.trace( ndarray) | 计算对角线元素的和 |
|
排序函数 |
说明 |
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np.sort( ndarray) |
排序，返回副本 |
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np.unique(ndarray) |
返回ndarray中的元素，排除重复元素之后，并进行排序 |
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np.intersect1d( ndarray1, ndarray2) np.union1d( ndarray1, ndarray2) np.setdiff1d( ndarray1, ndarray2) np.setxor1d( ndarray1, ndarray2) |
返回二者的交集并排序。 返回二者的并集并排序。 返回二者的差。 返回二者的对称差 |
| 一元计算函数 | 说明 |
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np.abs(ndarray) np.fabs(ndarray) |
计算绝对值 计算绝对值（非复数） |
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np.mean(ndarray) |
求平均值 |
|
np.sqrt(ndarray) |
计算x^0.5 |
|
np.square(ndarray) |
计算x^2 |
|
np.exp(ndarray) |
计算e^x |
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log、log10、log2、log1p |
计算自然对数、底为10的log、底为2的log、底为(1+x)的log |
|
np.sign(ndarray) |
计算正负号：1（正）、0（0）、-1（负） |
|
np.ceil(ndarray) np.floor(ndarray) np.rint(ndarray) |
计算大于等于改值的最小整数 计算小于等于该值的最大整数 四舍五入到最近的整数，保留dtype |
|
np.modf(ndarray) |
将数组的小数和整数部分以两个独立的数组方式返回 |
|
np.isnan(ndarray) |
返回一个判断是否是NaN的bool型数组 |
|
np.isfinite(ndarray) np.isinf(ndarray) |
返回一个判断是否是有穷（非inf，非NaN）的bool型数组 返回一个判断是否是无穷的bool型数组 |
|
cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh |
普通型和双曲型三角函数 |
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arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh |
反三角函数和双曲型反三角函数 |
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np.logical_not(ndarray) |
计算各元素not x的真值，相当于-ndarray |
|
多元计算函数 |
说明 |
|
np.add(ndarray, ndarray) np.subtract(ndarray, ndarray) np.multiply(ndarray, ndarray) np.divide(ndarray, ndarray) np.floor_divide(ndarray, ndarray) np.power(ndarray, ndarray) np.mod(ndarray, ndarray) |
相加 相减 乘法 除法 圆整除法（丢弃余数） 次方 求模 |
|
np.maximum(ndarray, ndarray) np.fmax(ndarray, ndarray) np.minimun(ndarray, ndarray) np.fmin(ndarray, ndarray) |
求最大值 求最大值（忽略NaN） 求最小值 求最小值（忽略NaN） |
|
np.copysign(ndarray, ndarray) |
将参数2中的符号赋予参数1 |
|
np.greater(ndarray, ndarray) np.greater_equal(ndarray, ndarray) np.less(ndarray, ndarray) np.less_equal(ndarray, ndarray) np.equal(ndarray, ndarray) np.not_equal(ndarray, ndarray) |
> >= < <= == != |
|
logical_and(ndarray, ndarray) logical_or(ndarray, ndarray) logical_xor(ndarray, ndarray) |
& | ^ |
| np.dot( ndarray, ndarray) | 计算两个ndarray的矩阵内积 |
| np.ix_([x,y,m,n],...) | 生成一个索引器，用于Fancy indexing(花式索引) |
| 文件读写 | 说明 |
| np.save(string, ndarray) | 将ndarray保存到文件名为 [string].npy 的文件中（无压缩） |
| np.savez(string, ndarray1, ndarray2, ...) | 将所有的ndarray压缩保存到文件名为[string].npy的文件中 |
| np.savetxt(sring, ndarray, fmt, newline=‘\n‘) | 将ndarray写入文件，格式为fmt |
| np.load(string) | 读取文件名string的文件内容并转化为ndarray对象（或字典对象） |
| np.loadtxt(string, delimiter) | 读取文件名string的文件内容，以delimiter为分隔符转化为ndarray |
表2.1.A.2 np常用函数
B NumPy.ndarray函数和属性：
| ndarray.ndim | 获取ndarray的维数 |
| ndarray.shape | 获取ndarray各个维度的长度 |
| ndarray.dtype | 获取ndarray中元素的数据类型 |
| ndarray.T | 简单转置矩阵ndarray |
表2.1.B.1 ndarray属性
| 函数 | 说明 |
| ndarray.astype(dtype) | 转换类型，若转换失败则会出现TypeError |
| ndarray.copy() | 复制一份ndarray(新的内存空间) |
| ndarray.reshape((N,M,...)) | 将ndarray转化为N*M*...的多维ndarray（非copy） |
| ndarray.transpose((xIndex,yIndex,...)) | 根据维索引xIndex,yIndex...进行矩阵转置，依赖于shape，不能用于一维矩阵（非copy） |
| ndarray.swapaxes(xIndex,yIndex) | 交换维度（非copy） |
| 计算函数 | 说明 |
| ndarray.mean( axis=0 ) | 求平均值 |
| ndarray.sum( axis= 0) | 求和 |
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ndarray.cumsum( axis=0) ndarray.cumprod( axis=0) |
累加 累乘 |
|
ndarray.std() ndarray.var() |
方差 标准差 |
|
ndarray.max() ndarray.min() |
最大值 最小值 |
|
ndarray.argmax() ndarray.argmin() |
最大值索引 最小值索引 |
|
ndarray.any() ndarray.all() |
是否至少有一个True 是否全部为True |
|
ndarray.dot( ndarray) |
计算矩阵内积 |
|
排序函数 |
说明 |
|
ndarray.sort(axis=0) |
排序，返回源数据 |
表2.1.B.2 ndarray函数
| ndarray[n] | 选取第n+1个元素 |
| ndarray[n:m] | 选取第n+1到第m个元素 |
| ndarray[:] | 选取全部元素 |
| ndarray[n:] | 选取第n+1到最后一个元素 |
| ndarray[:n] | 选取第0到第n个元素 |
|
ndarray[ bool_ndarray ] 注：bool_ndarray表示bool类型的ndarray |
选取为true的元素 |
|
ndarray[[x,y,m,n]]... |
选取顺序和序列为x、y、m、n的ndarray |
|
ndarray[n,m] ndarray[n][m] |
选取第n+1行第m+1个元素 |
|
ndarray[n,m,...] ndarray[n][m].... |
选取n行n列....的元素 |
表2.1.B.3 ndarray索引/切片方式
C NumPy.random函数和属性：
| 函数 | 说明 |
|
seed() seed(int) seed(ndarray) |
确定随机数生成种子 |
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permutation(int) permutation(ndarray) |
返回一个一维从0~9的序列的随机排列 返回一个序列的随机排列 |
| shuffle(ndarray) | 对一个序列就地随机排列 |
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rand(int) randint(begin,end,num=1) |
产生int个均匀分布的样本值 从给定的begin和end随机选取num个整数 |
| randn(N, M, ...) | 生成一个N*M*...的正态分布（平均值为0，标准差为1）的ndarray |
| normal(size=(N,M,...)) | 生成一个N*M*...的正态（高斯）分布的ndarray |
| beta(ndarray1,ndarray2) | 产生beta分布的样本值，参数必须大于0 |
| chisquare() | 产生卡方分布的样本值 |
| gamma() | 产生gamma分布的样本值 |
| uniform() | 产生在[0,1)中均匀分布的样本值 |
2.1.C.1 random常用函数
D NumPy.linalg函数和属性：
| 函数 | 说明 |
| det(ndarray) | 计算矩阵列式 |
| eig(ndarray) | 计算方阵的本征值和本征向量 |
|
inv(ndarray) pinv(ndarray) |
计算方阵的逆 计算方阵的Moore-Penrose伪逆 |
| qr(ndarray) | 计算qr分解 |
| svd(ndarray) | 计算奇异值分解svd |
| solve(ndarray) | 解线性方程组Ax = b，其中A为方阵 |
| lstsq(ndarray) | 计算Ax=b的最小二乘解 |
2.1.D.1 linalg常用函数
2.Pandas
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了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。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> import pandas as pd
A.pandas
| 函数 | 说明 |
|
pd.isnull(series) pd.notnull(series) |
判断是否为空(NaN) 判断是否不为空(not NaN) |
2.2.A.1 pandas常用函数
B.Series
Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数，融合了字典和ndarray的优点。
| 属性 | 说明 |
| values | 获取数组 |
| index | 获取索引 |
| name | values的name |
| index.name | 索引的name |
2.2.B.1 Series常用属性
| 函数 | 说明 |
| Series([x,y,...])Series({‘a‘:x,‘b‘:y,...}, index=param1) | 生成一个Series |
| Series.copy() | 复制一个Series |
|
Series.reindex([x,y,...], fill_value=NaN) Series.reindex([x,y,...], method=NaN) Series.reindex(columns=[x,y,...]) |
重返回一个适应新索引的新对象，将缺失值填充为fill_value 返回适应新索引的新对象，填充方式为method 对列进行重新索引 |
| Series.drop(index) | 丢弃指定项 |
| Series.map(f) | 应用元素级函数 |
| 排序函数 | 说明 |
| Series.sort_index(ascending=True) | 根据索引返回已排序的新对象 |
| Series.order(ascending=True) | 根据值返回已排序的对象，NaN值在末尾 |
| Series.rank(method=‘average‘, ascending=True, axis=0) | 为各组分配一个平均排名 |
|
df.argmax() df.argmin() |
返回含有最大值的索引位置 返回含有最小值的索引位置 |
2.2.B.2 Series常用函数
reindex的method选项：
ffill, bfill 向前填充/向后填充
pad, backfill 向前搬运，向后搬运
rank的method选项
‘average‘ 在相等分组中，为各个值分配平均排名
‘max‘,‘min‘ 使用整个分组中的最小排名
‘first‘ 按值在原始数据中出现的顺序排名
C.DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。
DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。
为不存在的列赋值会创建新列。
>>> del frame[‘xxx‘] # 删除列
| 属性 | 说明 |
| values | DataFrame的值 |
| index | 行索引 |
| index.name | 行索引的名字 |
| columns | 列索引 |
| columns.name | 列索引的名字 |
| ix | 返回行的DataFrame |
| ix[[x,y,...], [x,y,...]] | 对行重新索引，然后对列重新索引 |
| T | frame行列转置 |
2.2.C.1 DataFrame常用属性
| 函数 | 说明 |
|
DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) DataFrame(二维ndarray) DataFrame(由数组、列表或元组组成的字典) DataFrame(NumPy的结构化/记录数组) DataFrame(由Series组成的字典) DataFrame(由字典组成的字典) DataFrame(字典或Series的列表) DataFrame(由列表或元组组成的列表) DataFrame(DataFrame) DataFrame(NumPy的MaskedArray) |
构建DataFrame 数据矩阵，还可以传入行标和列标 每个序列会变成DataFrame的一列。所有序列的长度必须相同 类似于“由数组组成的字典” 每个Series会成为一列。如果没有显式制定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 各内层字典会成为一列。键会被合并成结果的行索引。 各项将会成为DataFrame的一行。索引的并集会成为DataFrame的列标。 类似于二维ndarray 沿用DataFrame 类似于二维ndarray，但掩码结果会变成NA/缺失值 |
|
df.reindex([x,y,...], fill_value=NaN, limit) df.reindex([x,y,...], method=NaN) df.reindex([x,y,...], columns=[x,y,...],copy=True) |
返回一个适应新索引的新对象，将缺失值填充为fill_value，最大填充量为limit 返回适应新索引的新对象，填充方式为method 同时对行和列进行重新索引，默认复制新对象。 |
| df.drop(index, axis=0) | 丢弃指定轴上的指定项。 |
| 排序函数 | 说明 |
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df.sort_index(axis=0, ascending=True) df.sort_index(by=[a,b,...]) |
根据索引排序 |
| 汇总统计函数 | 说明 |
| df.count() | 非NaN的数量 |
| df.describe() | 一次性产生多个汇总统计 |
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df.min() df.min() |
最小值 最大值 |
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df.idxmax(axis=0, skipna=True) df.idxmin(axis=0, skipna=True) |
返回含有最大值的index的Series 返回含有最小值的index的Series |
| df.quantile(axis=0) | 计算样本的分位数 |
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df.sum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mean(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.median(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mad(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.var(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.std(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.skew(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.kurt(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumsum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummin(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cummax(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.cumprod(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.diff(axis=0) df.pct_change(axis=0) |
返回一个含有求和小计的Series 返回一个含有平均值的Series 返回一个含有算术中位数的Series 返回一个根据平均值计算平均绝对离差的Series 返回一个方差的Series 返回一个标准差的Series 返回样本值的偏度（三阶距） 返回样本值的峰度（四阶距） 返回样本的累计和 返回样本的累计最大值 返回样本的累计最小值 返回样本的累计积 返回样本的一阶差分 返回样本的百分比数变化 |
| 计算函数 | 说明 |
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df.add(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.sub(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.div(df2, fill_value=NaN, axist=1) df.mul(df2, fill_value=NaN, axist=1) |
元素级相加，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相减，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相除，对齐时找不到元素默认用fill_value 元素级相乘，对齐时找不到元素默认用fill_value |
| df.apply(f, axis=0) | 将f函数应用到由各行各列所形成的一维数组上 |
| df.applymap(f) | 将f函数应用到各个元素上 |
| df.cumsum(axis=0, skipna=True) | 累加，返回累加后的dataframe |
2.2.C.2 Dataframe常用函数
| 索引方式 | 说明 |
| df[val] | 选取DataFrame的单个列或一组列 |
| df.ix[val] | 选取Dataframe的单个行或一组行 |
| df.ix[:,val] | 选取单个列或列子集 |
| df.ix[val1,val2] | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
| reindex方法 | 将一个或多个轴匹配到新索引 |
| xs方法 | 根据标签选取单行或者单列，返回一个Series |
| icol、irow方法 | 根据整数位置选取单列或单行，并返回一个Series |
| get_value、set_value | 根据行标签和列标签选取单个值 |
2.2.C.3 Dataframe常用索引方式
运算：
默认情况下，Dataframe和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到的Dataframe的列，沿着列一直向下传播。若索引找不到，则会重新索引产生并集。
D.Index
pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。Index对象不可修改，从而在多个数据结构之间安全共享。
| 主要的Index对象 | 说明 |
| Index | 最广泛的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 |
| Int64Index | 针对整数的特殊Index |
| MultiIndex | “层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引。可以看做由元组组成的数组 |
| DatetimeIndex | 存储纳秒级时间戳（用NumPy的Datetime64类型表示） |
| PeriodIndex | 针对Period数据（时间间隔）的特殊Index |
2.2.D.1 主要的Index属性
| 函数 | 说明 |
| Index([x,y,...]) | 创建索引 |
| append(Index) | 连接另一个Index对象，产生一个新的Index |
| diff(Index) | 计算差集，产生一个新的Index |
| intersection(Index) | 计算交集 |
| union(Index) | 计算并集 |
| isin(Index) | 检查是否存在与参数索引中，返回bool型数组 |
| delete(i) | 删除索引i处元素，得到新的Index |
| drop(str) | 删除传入的值，得到新Index |
| insert(i,str) | 将元素插入到索引i处，得到新Index |
| is_monotonic() | 当各元素大于前一个元素时，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 |
2.2.D.2 常用Index函数
原文地址：https://www.cnblogs.com/wanshuai/p/9176119.html