50个Pandas高级操作，建议收藏！

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pd.to_datetime(m, errors='coerce') # 错误处理
pd.to_numeric(m, errors='ignore')
pd.to_numeric(m errors='coerce').fillna(0) # 兜底填充
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
# 组合成日期

3、类型转换astype()

df.Q1.astype('int32').dtypes
# dtype('int32')
df.astype({'Q1': 'int32','Q2':'int32'}).dtypes

4、转为时间类型

t = pd.Series(['20200801', '20200802'])

数据排序

数据排序是指按一定的顺序将数据重新排列，帮助使用者发现数据的变化趋势，同时提供一定的业务线索，还具有对数据纠错、分类等作用。

1、索引排序df.sort_index()

s.sort_index() # 升序排列
df.sort_index() # df也是按索引进行排序
df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列
s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效，改变原数据
# 索引重新0-(n-1)排，很有用，可以得到它的排序号
s.sort_index(ignore_index=True)
s.sort_index(na_position='first') # 空值在前，另'last'表示空值在后
s.sort_index(level=1) # 如果多层，排一级
s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) #这层不排
# 行索引排序，表头排序
df.sort_index(axis=1) # 会把列按列名顺序排列

2、数值排序sort_values()

df.Q1.sort_values()
df.sort_values('Q4')
df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False])

其他方法：

s.sort_values(ascending=False) # 降序
s.sort_values(inplace=True) # 修改生效
s.sort_values(na_position='first') # 空值在前
# df按指定字段排列
df.sort_values(by=['team'])
df.sort_values('Q1')
# 按多个字段，先排team，在同team内再看Q1
df.sort_values(by=['team', 'Q1'])
# 全降序
df.sort_values(by=['team', 'Q1'], ascending=False)
# 对应指定team升Q1降
df.sort_values(by=['team', 'Q1'],ascending=[True, False])
# 索引重新0-(n-1)排
df.sort_values('team', ignore_index=True)

3、混合排序

df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引
df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名
df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序

4、按值大小排序nsmallest()和nlargest()

s.nsmallest(3) # 最小的3个
s.nlargest(3) # 最大的3个
# 指定列
df.nlargest(3, 'Q1')
df.nlargest(5, ['Q1', 'Q2'])
df.nsmallest(5, ['Q1', 'Q2'])

添加修改

数据的修改、增加和删除在数据整理过程中时常发生。修改的情况一般是修改错误、格式转换，数据的类型修改等。

1、修改数值

df.iloc[0,0] # 查询值
# 'Liver'
df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值
df.iloc[0,0] # 查看结果
# 'Lily'

# 将小于60分的成绩修改为60
df[df.Q1 < 60] = 60
# 查看
df.Q1

# 生成一个长度为100的列表
v = [1, 3, 5, 7, 9] * 20

2、替换数据

s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5
df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5
df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4
df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1]) # 对应修改
s.replace([1, 2], method='bfill') # 向下填充
df.replace({0: 10, 1: 100}) # 字典对应修改
df.replace({'Q1': 0, 'Q2': 5}, 100) # 将指定字段的指定值修改为100
df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 将指定列里的指定值替换为另一个指定的值

3、填充空值

df.fillna(0) # 将空值全修改为0
# {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None}, 默认为None
df.fillna(method='ffill') # 将空值都修改为其前一个值
values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
df.fillna(value=values) # 为各列填充不同的值
df.fillna(value=values, limit=1) # 只替换第一个

4、修改索引名

df.rename(columns={'team':'class'})

常用方法如下：

df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改
df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改
df.rename(index=str) # 对类型进行修改
df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型
df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')

# 对索引名进行修改
s.rename_axis("animal")
df.rename_axis("animal") # 默认是列索引
df.rename_axis("limbs",axis="columns") # 指定行索引

# 索引为多层索引时可以将type修改为class
df.rename_axis(index={'type': 'class'})

# 可以用set_axis进行设置修改
s.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis=0)
df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')
df.set_axis(['i', 'ii'], axis='columns',inplace=True)

5、增加列

df['foo'] = 100 # 增加一列foo，所有值都是100

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