Python常见的pandas用法demo示例


Posted in Python onMarch 16, 2019

本文实例总结了Python常见的pandas用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series([1,3,6, np.nan, 44, 1]) #定义一个序列。 序列就是一列内容,每一行有一个index值
print(s)
print(s.index)

0     1.0
1     3.0
2     6.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

dates = pd.date_range('20180101', periods=6)
print(dates)

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) #定义DataFrame,可以看作一个有index和colunms的矩阵
print(df)

   0  1   2   3
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['a', 'b', 'c', 'd']) #np.random.randn(6,4)生成6行4列矩阵
print(df)

                   a         b         c         d
2018-01-01  0.300675  1.769383  1.244406 -1.058294
2018-01-02  0.832666  2.216755  0.178716 -0.156828
2018-01-03  1.314190 -0.866199  0.836150  1.001026
2018-01-04 -1.671724  1.147406 -0.148676 -0.272555
2018-01-05  1.146664  2.022861 -1.833995 -0.627568
2018-01-06 -0.192242  1.517676  0.756707  0.058869

df = pd.DataFrame({'A':1.0,
          'B':pd.Timestamp('20180101'),
          'C':pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
          'D':np.array([3] * 4, dtype='int32'),
          'E':pd.Categorical(['test', 'train', 'test', 'train']),
          'F':'foo'}) #按照给出的逐列定义df

print(df)
print(df.dtypes)

     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

#df的行、列、值
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)

Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
[[1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']]

print(df.describe()) #统计
print(df.T) #转置

         A    C    D
count  4.0  4.0  4.0
mean   1.0  1.0  3.0
std    0.0  0.0  0.0
min    1.0  1.0  3.0
25%    1.0  1.0  3.0
50%    1.0  1.0  3.0
75%    1.0  1.0  3.0
max    1.0  1.0  3.0
                     0                    1                    2  \
A                    1                    1                    1
B  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00
C                    1                    1                    1
D                    3                    3                    3
E                 test                train                 test
F                  foo                  foo                  foo
                     3
A                    1
B  2018-01-01 00:00:00
C                    1
D                    3
E                train
F                  foo

#df排序
print(df.sort_index(axis=1, ascending=False)) #根据索引值对各行进行排序(相当于重新排列各列的位置)
print(df.sort_values(by='E')) #根据内容值对各列进行排序

     F      E  D    C          B    A
0  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
1  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
2  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
3  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo

indexes = pd.date_range('20180101', periods=6)
df3 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df3)
print()
#选择column
print(df3['A'])
print()
print(df3.A)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11

#选择行, 类似limit语句
print(df3[0:0])
print()
print(df3[0:3])
print()
print(df3['20180103':'20180105'])

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19

print(df3.loc['20180102']) #返回指定行构成的序列

A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32

print(df3.loc['20180103', ['A','C']]) #列筛选
print()
print(df3.loc['20180103':'20180105', ['A','C']]) #子df,类似select A, C from df limit ...
print()
print(df3.loc[:, ['A', 'B']])

A     8
C    10
Name: 2018-01-03 00:00:00, dtype: int32
             A   C
2018-01-03   8  10
2018-01-04  12  14
2018-01-05  16  18
             A   B
2018-01-01   0   1
2018-01-02   4   5
2018-01-03   8   9
2018-01-04  12  13
2018-01-05  16  17
2018-01-06  20  21

print(df3);print()
print(df3.iloc[1]);print()
print(df3.iloc[1,1]);print()
print(df3.iloc[:,1]);print()
print(df3.iloc[0:3,1:3]);print()
print(df3.iloc[[1,3,5],[0,2]]) #行可以不连续,limit做不到

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32
5
2018-01-01     1
2018-01-02     5
2018-01-03     9
2018-01-04    13
2018-01-05    17
2018-01-06    21
Freq: D, Name: B, dtype: int32
            B   C
2018-01-01  1   2
2018-01-02  5   6
2018-01-03  9  10
             A   C
2018-01-02   4   6
2018-01-04  12  14
2018-01-06  20  22

# print(df3.ix[:3, ['A', 'C']])\
print(df3);print()
print(df3[df3.A >= 8]) #根据值进行条件过滤,类似where A >= 8条件语句

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6)
df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df4);print()
#给某个元素赋值
df4.A[1] = 1111
df4.B['20180103'] = 2222
df4.iloc[3, 2] = 3333
df4.loc['20180105', 'D'] = 4444
print(df4);print()
#范围赋值
df4.B[df4.A < 10] = -1
print(df4);print()
df4[df4.A < 10] = 0
print(df4);print()

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
               A     B     C     D
2018-01-01     0     1     2     3
2018-01-02  1111     5     6     7
2018-01-03     8  2222    10    11
2018-01-04    12    13  3333    15
2018-01-05    16    17    18  4444
2018-01-06    20    21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0  -1     2     3
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     8  -1    10    11
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0   0     0     0
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     0   0     0     0
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6)
df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df4);print()
#添加一列
df4['E'] = np.NaN
print(df4);print()
#由于index没对齐,原df没有的行默认为NaN,类型为float64,多出的行丢弃
df4['F'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20180102', periods=6))
print(df4);print()
print(df4.dtypes)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D   E
2018-01-01   0   1   2   3 NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN
2018-01-03   8   9  10  11 NaN
2018-01-04  12  13  14  15 NaN
2018-01-05  16  17  18  19 NaN
2018-01-06  20  21  22  23 NaN
             A   B   C   D   E    F
2018-01-01   0   1   2   3 NaN  NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN  1.0
2018-01-03   8   9  10  11 NaN  2.0
2018-01-04  12  13  14  15 NaN  3.0
2018-01-05  16  17  18  19 NaN  4.0
2018-01-06  20  21  22  23 NaN  5.0
A      int32
B      int32
C      int32
D      int32
E    float64
F    float64
dtype: object

df_t = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=[1,2,3,4,5,6], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df_t.iloc[0, 1] = np.NaN
df_t.iloc[1, 2] = np.NaN
df = df_t.copy()
print(df);print()
print(df.dropna(axis=0, how='any'));print()
df = df_t.copy()
print(df.dropna(axis=1, how='any'));print()
df = df_t.copy()
df.C = np.NaN
print(df);print()
print(df.dropna(axis=1, how='all'));print()

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A     B     C   D
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A   D
1   0   3
2   4   7
3   8  11
4  12  15
5  16  19
6  20  23
    A     B   C   D
1   0   NaN NaN   3
2   4   5.0 NaN   7
3   8   9.0 NaN  11
4  12  13.0 NaN  15
5  16  17.0 NaN  19
6  20  21.0 NaN  23
    A     B   D
1   0   NaN   3
2   4   5.0   7
3   8   9.0  11
4  12  13.0  15
5  16  17.0  19
6  20  21.0  23

df = df_t.copy()
print(df);print()
print(df.isna());print()
print(df.isnull().any());print() #isnull是isna别名,功能一样
print(df.isnull().any(axis=1));print()
print(np.any(df.isna() == True));print()
print(df.fillna(value=0)) #将NaN赋值

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
       A      B      C      D
1  False   True  False  False
2  False  False   True  False
3  False  False  False  False
4  False  False  False  False
5  False  False  False  False
6  False  False  False  False
A    False
B     True
C     True
D    False
dtype: bool
1     True
2     True
3    False
4    False
5    False
6    False
dtype: bool
True
    A     B     C   D
1   0   0.0   2.0   3
2   4   5.0   0.0   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23

data = pd.read_csv('D:/pythonwp/test/student.csv')
print(data)
data.to_pickle('D:/pythonwp/test/student.pickle')

   id     name  age  gender
0   1       牛帅   23    Male
1   2      gyb   89    Male
2   3      xxs   27    Male
3   4      hey   24  Female
4   5    奥莱利赫本   66  Female
5   6  Jackson   61    Male
6   7       牛帅   23    Male

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 2, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0); print()
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.concat([df0, df1, df2], axis = 0)
print(res); print()
res = pd.concat([df0, df1, df2], axis = 0, ignore_index=True)
print(res)

     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0
     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0
     A    B    C    D
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
5  1.0  1.0  1.0  1.0
6  2.0  2.0  2.0  2.0
7  2.0  2.0  2.0  2.0
8  2.0  2.0  2.0  2.0

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, columns=['E', 'F', 'C', 'D'])
res = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], join='outer', ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], join='inner',ignore_index=True)
print(res);print()

     A    B    C    D    E    F
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    E    F
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     C    D
0  0.0  0.0
1  0.0  0.0
2  0.0  0.0
3  1.0  1.0
4  1.0  1.0
5  1.0  1.0

#横向合并
df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, index=['1', '2', '3'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, index=['2', '3', '4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0);print()
print(df1);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1, join='inner', ignore_index=True)
print(res);print()
res = pd.concat([df0, df1], axis=1, join_axes=[df0.index])
print(res);print()

     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
     0    1    2    3    4    5    6    7
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

df0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, index=['1', '2', '3'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 1, index=['2', '3', '4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df0);print()
print(df1);print()
res = df0.append([df1, df1], ignore_index=False)
print(res);print()
s = pd.Series([1,2,3,4], index=['A','B','C','E'])
print(df0.append(s, ignore_index=True))

     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
     A    B    C    D
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
     A    B    C    D    E
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
3  1.0  2.0  3.0  NaN  4.0

df1 = pd.DataFrame({'key':['K0', 'K1', 'K2'],
          'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'key':['K3', 'K1', 'K2'],
          'C':['C3', 'C1', 'C2'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2']})
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(res); print()

    A   B key
0  A0  B0  K0
1  A1  B1  K1
2  A2  B2  K2
    C   D key
0  C3  D3  K3
1  C1  D1  K1
2  C2  D2  K2
    A   B key   C   D
0  A1  B1  K1  C1  D1
1  A2  B2  K2  C2  D2
     A    B key    C    D
0   A0   B0  K0  NaN  NaN
1   A1   B1  K1   C1   D1
2   A2   B2  K2   C2   D2
3  NaN  NaN  K3   C3   D3
    A   B key    C    D
0  A0  B0  K0  NaN  NaN
1  A1  B1  K1   C1   D1
2  A2  B2  K2   C2   D2
     A    B key   C   D
0   A1   B1  K1  C1  D1
1   A2   B2  K2  C2  D2
2  NaN  NaN  K3  C3  D3

df1 = pd.DataFrame({'key1':['K0', 'K0', 'K1'],
          'key2':['K0', 'K1', 'K1'],
          'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'key1':['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
          'key2':['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
          'C':['C3', 'C1', 'C2', 'C4'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2', 'D4']})
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, on=['key1','key2'])
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, on=['key1','key2'], how='outer', indicator='indi')
print(res); print()

    A   B key1 key2
0  A0  B0   K0   K0
1  A1  B1   K0   K1
2  A2  B2   K1   K1
    C   D key1 key2
0  C3  D3   K0   K0
1  C1  D1   K0   K0
2  C2  D2   K1   K1
3  C4  D4   K2   K2
    A   B key1 key2   C   D
0  A0  B0   K0   K0  C3  D3
1  A0  B0   K0   K0  C1  D1
2  A2  B2   K1   K1  C2  D2
     A    B key1 key2    C    D        indi
0   A0   B0   K0   K0   C3   D3        both
1   A0   B0   K0   K0   C1   D1        both
2   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN   left_only
3   A2   B2   K1   K1   C2   D2        both
4  NaN  NaN   K2   K2   C4   D4  right_only

#以上是根据值合并。下面根据index合并
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2'],
          'B':['B0', 'B1', 'B2']},
          index=['index0', 'index1', 'index2'])
df2 = pd.DataFrame({'A':['C3', 'C1', 'C2'],
          'D':['D3', 'D1', 'D2']},
          index=['index3', 'index1', 'index2'])
print(df1); print()
print(df2); print()
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(res); print()
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer', suffixes=['_b', '_g'])
print(res); print()

         A   B
index0  A0  B0
index1  A1  B1
index2  A2  B2
         A   D
index3  C3  D3
index1  C1  D1
index2  C2  D2
       A_x   B A_y   D
index1  A1  B1  C1  D1
index2  A2  B2  C2  D2
        A_b    B  A_g    D
index0   A0   B0  NaN  NaN
index1   A1   B1   C1   D1
index2   A2   B2   C2   D2
index3  NaN  NaN   C3   D3

res = df1.join(df2, how='outer', lsuffix='_left', rsuffix='_right') #不用on默认用索引合并
print(res);print()
res = df1.join(df2, on='B', how='outer', lsuffix='_left', rsuffix='_right') #用on指定df1的某列和df2的索引合并
print(res);print()

       A_left    B A_right    D
index0     A0   B0     NaN  NaN
index1     A1   B1      C1   D1
index2     A2   B2      C2   D2
index3    NaN  NaN      C3   D3
       A_left       B A_right    D
index0     A0      B0     NaN  NaN
index1     A1      B1     NaN  NaN
index2     A2      B2     NaN  NaN
index2    NaN  index3      C3   D3
index2    NaN  index1      C1   D1
index2    NaN  index2      C2   D2

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt #画图模块
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=np.arange(1000))
s = s.cumsum()
#须在命令行执行, jupyter会报错
#s.plot()
#plt.show()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.cumsum()
print(df.head()); print() #head默认显示前5行
#须在命令行执行, jupyter会报错
#s.plot()
#plt.show()
#须在命令行执行, jupyter会报错
#'bar', 'hist', 'box', 'kde', 'area', 'scatter', 'hexbin', 'pie'...
#class_B = df.plot.scatter(x='A', y='B', color='DarkBlue', label='Class B') #画图,scatter<散点图>
#df.plot.scatter(x='A', y='C', color='DarkRed', label='Class C', class_B=class_B)
#plt.show()

          A         B         C
0 -0.399363 -1.004210  0.641141
1 -1.970009 -0.608482 -0.758504
2 -3.081640 -0.617352 -1.143872
3 -2.174627 -1.383785 -1.011411
4 -1.415515 -1.892226 -2.511739

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python 相关文章推荐
在Python中定义和使用抽象类的方法
Jun 30 Python
python 调用HBase的简单实例
Dec 18 Python
matplotlib简介,安装和简单实例代码
Dec 26 Python
python 定时修改数据库的示例代码
Apr 08 Python
Python读取英文文件并记录每个单词出现次数后降序输出示例
Jun 28 Python
通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法
Jan 09 Python
python解压TAR文件至指定文件夹的实例
Jun 10 Python
python3实现mysql导出excel的方法
Jul 31 Python
python tkinter组件使用详解
Sep 16 Python
python实现tail实时查看服务器日志示例
Dec 24 Python
Python unittest如何生成HTMLTestRunner模块
Sep 08 Python
多个版本的python共存时使用pip的正确做法
Oct 26 Python
详解python中list的使用
Mar 15 #Python
详解Python_shutil模块
Mar 15 #Python
python批量修改文件夹及其子文件夹下的文件内容
Mar 15 #Python
使用PyQtGraph绘制精美的股票行情K线图的示例代码
Mar 14 #Python
详解Django+uwsgi+Nginx上线最佳实战
Mar 14 #Python
TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片
Mar 14 #Python
Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别
Mar 14 #Python
You might like
利用404错误页面实现UrlRewrite的实现代码
2008/08/20 Javascript
Three.js源码阅读笔记(Object3D类)
2012/12/27 Javascript
js清空表单数据的两种方式(遍历+reset)
2014/07/18 Javascript
node.js中的http.request.end方法使用说明
2014/12/10 Javascript
JavaScript编写推箱子游戏
2015/07/07 Javascript
Jquery easyui 实现动态树
2015/11/17 Javascript
基于JS实现导航条之调用网页助手小精灵的方法
2016/06/17 Javascript
javascript中Date对象应用之简易日历实现
2016/07/12 Javascript
JS/jQuery判断DOM节点是否存在的简单方法
2016/11/24 Javascript
基于JavaScript实现全选、不选和反选效果
2017/02/15 Javascript
vue组件实现文字居中对齐的方法
2017/08/23 Javascript
对于js垃圾回收机制的理解
2017/09/14 Javascript
利用Angular2 + Ionic3开发IOS应用实例教程
2018/01/15 Javascript
原生js实现可兼容PC和移动端的拖动滑块功能详解【测试可用】
2019/08/15 Javascript
微信头像地址失效踩坑记附带解决方案
2019/09/23 Javascript
vue利用全局导航守卫作登录后跳转到未登录前指定页面的实例代码
2020/05/19 Javascript
[01:01:25]DOTA2上海特级锦标赛B组资格赛#2 Fnatic VS Spirit第三局
2016/02/27 DOTA
[00:37]DOTA2上海特级锦标赛 OG战队宣传片
2016/03/03 DOTA
Mac OS X10.9安装的Python2.7升级Python3.3步骤详解
2013/12/04 Python
Python使用matplotlib的pie函数绘制饼状图功能示例
2018/01/08 Python
Python程序运行原理图文解析
2018/02/10 Python
python之pandas用法大全
2018/03/13 Python
python实现kmp算法的实例代码
2019/04/03 Python
Python3.6+Django2.0以上 xadmin站点的配置和使用教程图解
2019/06/04 Python
python中比较两个列表的实例方法
2019/07/04 Python
PyCharm License Activation激活码失效问题的解决方法(图文详解)
2020/03/12 Python
通过Python实现一个简单的html页面
2020/05/16 Python
蹦床仓库:Trampoline Warehouse
2018/12/06 全球购物
美国隐形眼镜网上商店:Lens.com
2019/09/03 全球购物
酒店大堂副理的职责范文
2014/02/13 职场文书
2015年幼儿园新年寄语
2014/12/08 职场文书
2014年医院科室工作总结
2014/12/20 职场文书
2015年公务员工作总结
2015/04/24 职场文书
闪闪的红星观后感
2015/06/08 职场文书
MySQL 覆盖索引的优点
2021/05/19 MySQL
小程序实现侧滑删除功能
2022/06/25 Javascript