本文是對pandas官方網站上《10 Minutes to pandas》的一個簡單的翻譯，原文在這裡。這篇文章是對pandas的一個簡單的介紹，詳細的介紹請參考：Cookbook 。習慣上，我們會按下面格式引入所需要的包：

一、            建立物件

可以通過 Data Structure Intro Setion 來檢視有關該節內容的詳細資訊。

1、可以通過傳遞一個list物件來建立一個Series，pandas會預設建立整型索引：

2、通過傳遞一個numpy array，時間索引以及列標籤來建立一個DataFrame：

3、通過傳遞一個能夠被轉換成類似序列結構的字典物件來建立一個DataFrame：

4、檢視不同列的資料型別：

5、如果你使用的是IPython，使用Tab自動補全功能會自動識別所有的屬性以及自定義的列，下圖中是所有能夠被自動識別的屬性的一個子集：

二、            檢視資料

詳情請參閱：Basics Section

 

1、  檢視frame中頭部和尾部的行：

2、  顯示索引、列和底層的numpy資料：

3、  describe()函式對於資料的快速統計彙總：

4、  對資料的轉置：

5、  按軸進行排序

6、  按值進行排序

三、            選擇

雖然標準的Python/Numpy的選擇和設定表示式都能夠直接派上用場，但是作為工程使用的程式碼，我們推薦使用經過優化的pandas資料訪問方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix詳情請參閱Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。

l  獲取

1、 選擇一個單獨的列，這將會返回一個Series，等同於df.A：

2、 通過[]進行選擇，這將會對行進行切片

l  通過標籤選擇

1、 使用標籤來獲取一個交叉的區域

2、 通過標籤來在多個軸上進行選擇

3、 標籤切片

4、 對於返回的物件進行維度縮減

5、 獲取一個標量

6、 快速訪問一個標量（與上一個方法等價）

l  通過位置選擇

1、 通過傳遞數值進行位置選擇（選擇的是行）

2、 通過數值進行切片，與numpy/python中的情況類似

3、 通過指定一個位置的列表，與numpy/python中的情況類似

4、 對行進行切片

5、 對列進行切片

6、 獲取特定的值

l  布林索引

1、 使用一個單獨列的值來選擇資料：

2、 使用where操作來選擇資料：

3、 使用isin()方法來過濾：

 

l  設定

1、 設定一個新的列：

2、 通過標籤設定新的值：

3、 通過位置設定新的值：

4、 通過一個numpy陣列設定一組新值：

上述操作結果如下：

5、 通過where操作來設定新的值：

四、            缺失值處理

在pandas中，使用np.nan來代替缺失值，這些值將預設不會包含在計算中，詳情請參閱：Missing Data Section。

1、  reindex()方法可以對指定軸上的索引進行改變/增加/刪除操作，這將返回原始資料的一個拷貝：、

2、  去掉包含缺失值的行：

3、  對缺失值進行填充：

4、  對資料進行布林填充：

五、            相關操作

詳情請參與 Basic Section On Binary Ops

l  統計（相關操作通常情況下不包括缺失值）

1、  執行描述性統計：

2、  在其他軸上進行相同的操作：

3、  對於擁有不同維度，需要對齊的物件進行操作。Pandas會自動的沿著指定的維度進行廣播：

l  Apply

1、  對資料應用函式：

l  直方圖

具體請參照：Histogramming and Discretization

 

l  字串方法

Series物件在其str屬性中配備了一組字串處理方法，可以很容易的應用到陣列中的每個元素，如下段程式碼所示。更多詳情請參考：Vectorized String Methods.

六、            合併

Pandas提供了大量的方法能夠輕鬆的對Series，DataFrame和Panel物件進行各種符合各種邏輯關係的合併操作。具體請參閱：Merging section

l  Concat

l  Join 類似於SQL型別的合併，具體請參閱：Database style joining

l  Append 將一行連線到一個DataFrame上，具體請參閱Appending：

七、            分組

對於”group by”操作，我們通常是指以下一個或多個操作步驟：

l  （Splitting）按照一些規則將資料分為不同的組；

l  （Applying）對於每組資料分別執行一個函式；

l  （Combining）將結果組合到一個資料結構中；

詳情請參閱：Grouping section

1、  分組並對每個分組執行sum函式：

2、  通過多個列進行分組形成一個層次索引，然後執行函式：

八、            Reshaping

詳情請參閱 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。

l  Stack

l  資料透視表，詳情請參閱：Pivot Tables.

可以從這個資料中輕鬆的生成資料透視表：

九、            時間序列

Pandas在對頻率轉換進行重新取樣時擁有簡單、強大且高效的功能（如將按秒取樣的資料轉換為按5分鐘為單位進行取樣的資料）。這種操作在金融領域非常常見。具體參考：Time Series section。

1、  時區表示：

2、  時區轉換：

3、  時間跨度轉換：

4、  時期和時間戳之間的轉換使得可以使用一些方便的算術函式。

十、            Categorical

從0.15版本開始，pandas可以在DataFrame中支援Categorical型別的資料，詳細 介紹參看：categorical introduction和API documentation。

1、  將原始的grade轉換為Categorical資料型別：

2、  將Categorical型別資料重新命名為更有意義的名稱：

3、  對類別進行重新排序，增加缺失的類別：

4、  排序是按照Categorical的順序進行的而不是按照字典順序進行：

5、  對Categorical列進行排序時存在空的類別：

十一、           畫圖

具體文件參看：Plotting docs

對於DataFrame來說，plot是一種將所有列及其標籤進行繪製的簡便方法：

十二、           匯入和儲存資料

l  CSV，參考：Writing to a csv file

1、  寫入csv檔案：

2、  從csv檔案中讀取：

l  HDF5，參考：HDFStores

1、  寫入HDF5儲存：

2、  從HDF5儲存中讀取：

l  Excel，參考：MS Excel

1、  寫入excel檔案：

2、  從excel檔案中讀取：

from :http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html