Numpy

• 数组的创建
  • np.array(data = 列表)
  • plt.imread(图片地址)
  • np.ones()全部为1
  • np.linspace()创建等差数列，一维数组
  • np.arange()创建等差数列，一维数组
  • np.random.randint()创建任意维度的数组
• 常用属性
  • shape 返回数组的形状
  • ndim 返回数组的维度
  • size 返回数组元素的个数
  • dtype 返回元素的数据类型
• 修改数组的数据类型
  • arr.dtype = 赋值
  • astype(数据类型)
• numpy数组主要存储数值型的数据
  • int, float
• 索引
  • 索引取行：arr[行索引]
  • 索引取列：arr[:,列索引]
  • 索引取元素: arr[行索引:列索引]
• 切片:与pandas不同
  • 切行:arr[行切片（xx:xx）]
  • 切列:arr[:, 列切片]
• 级联:concatenate
  • 将多个numpy进行横向或者纵向的拼接(需要根据需要保证列数或者行数相等) -> 与pandas不同
• 变形:reshape
  • reshape()需要保证元素个数相等
• 基于切片反转图片
  • arr[::-1, ::-1]
  • 基于切片反转图片
• 聚合函数
  • max, min, mean, min
• 统计函数
  • std 标准差
  • var 方差
• 矩阵
  • 转置:T
  • 矩阵乘法

Pandas

• 两个常用的类
  • Series, DataFrame

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• Series(一维的数据结构)
  • 创建形式:
    • Series(data=list)
    • Series(data=np.array())
    • Series(data=dic)
  • isnull(), notnull() 检测Series是否为空或者是否为非空
  • unique() 对元素去重
  • nunique() 统计去重后的元素个数
  • Series 运算法则
    • 如果两个Series之间进行算术运算， 则可以对索引一直的元素进行运算，否则为空
  • Series的显示索引，可以通过设置index设置其显示索引，不会覆盖隐式索引

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• DataFrame(二维的数据结构)
  • 创建方式:
    • DataFrame(data=二维列表)
    • DataFrame(data=二维的numpy数组)
    • DataFrame(data=字典)
  • 显式索引: 通过设置index，columns设置其行和列的显式索引
  • 索引操作:
    • DataFrame[‘列索引’] 索引取列
    • DataFrame[[‘c1’, ‘c2’]] 索引取多列
    • DataFrame.iloc[‘行索引’] 索引取行
    • DataFrame.iloc[[i1, i2]] 索引取多行
    • iloc[隐式索引]
    • loc[显式索引]
    • DataFrame.iloc[行索引, 列索引]
  • 切片操作:
    • 切行:DataFrame[行切片(xx:xx)]
    • 切列:DataFrame.iloc[:, 列切片(xx:xx)]
  • 时间类型的转换
    • pd.to_datetime(DataFrame[‘data’])
  • 将列转化为行索引
    • set_index(df[‘col’])
  • DataFrame持久化存储
    • DataFrame.to_xxx()
  • DataFrame的数据加载
    • pd.read_xxx()
  • 指定数据的删除:
    • drop() 注意axis与正常的情况相反
  • 将Series的元素整体的上移或者下移:
    • shift(x)
  • 可以将布尔值作为数据的行索引
  • 数据的重新取样: resample(‘M’).first() 可以取月份最后或者第一天
  • rolling(5).mean() 5日均值
  • sort_index() 根据索引排序
  • sort_value() 根据值排序
  • DataFrame的级联: concat()
    • 匹配级联和不匹配级联
  • DataFrame的合并: merge() 需要一列共同的值合并，有left_on,right_on
    • how:inner(为了防止数据丢失通常不用), outer, left, right
  • DataFrame 运算法则同Series
  • DataFrame的条件查询query() 比索引取行查询方便的多，可在后边编写条件，取出符合条件的行
  • DataFrame的替换操作: replace()
    • 单值替换
    • 多值替换
    • 指定列替换
  • 映射: map(只能用到Series中后便跟字典形式的映射表)
  • Series运算工具:map(func)
  • 随机抽样
    • take():打乱DataFrame的行和列
    • random.randint(n) 随机乱序数列
  • apply 是DataFrame的运算工具，对DataFrame的行或者列进行运算
  • applymap 是对DataFrame中的每一个元素进行运算
  • 数据清洗
    • 缺失值
      • any, all, dropna, fillna
    • 重复值
      • drop_duplicates(keep)
    • 异常值
      • 基于异常值判定条件返回的布尔值取出索引去除异常值得操作
  • 分组操作
    • groupby(by=‘xx’)
  • 分组聚合
    • agg([‘xx’, ‘cc’])分组后实现多种操作
  • 高级聚合
    • 自定义分组后的聚合函数
    • apply(func), transform(func)
  • 透视表(pivot_table) 用法比较困难
    • 参数:
      • index
      • value
      • aggfunc
      • columns

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Matplotlib

• 线形图:plt.plot()
• 柱状图:plt.bar()
• 直方图:plt.hist()
• 饼图: plt.pie()
• 散点图: plt.scatter()

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axis轴向:

• 在drop, dropna, take中axis=0表示行,axis=1表示列
• 在其他函数中，axis=0是列, axis=1是行

标签：数据分析,总结,arr,Series,DataFrame,索引,xx,data,三剑客
来源： https://blog.csdn.net/ZYM66/article/details/123166379