（一）groupby

参阅：https://www.jianshu.com/p/42f1d2909bb6

（二）读取excel

       df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据。比如，最简单的一个实例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'C:\Users\Shan\Desktop\x.xlsx')

print(df.head())

       df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并默认输出之后的五行，在head后面的括号里面直接写你想要输出的行数！

（三）处理缺失值

面对缺失值三种处理方法：

• option 1：去掉含有缺失值的样本（行）

• option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉

• option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）

对于dropna和fillna,dataframe和series都有，在这主要讲datafame。

用到的函数包括：dropna、drop、fillna

详细参阅：https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82814673

（四）to_csv()使用方法

1.首先查询当前的工作路径：

import osos.getcwd() #获取当前工作路径

2.to_csv()是DataFrame类的方法，read_csv()是pandas的方法

dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例，参数解释如下

• 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or a StringIO

dt.to_csv('Result.csv') #
dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv') #

• 分隔符 sep : Field delimiter for the output file (default ”,”)

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的数据，如果不写，默认是,

• 替换空值 na_rep: A string representation of a missing value (default ‘’)

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA，如果不写，默认是空

• 格式 float_format: Format string for floating point numbers

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',float_format='%.2f') #保留两位小数

• 是否保留某列数据 cols: Columns to write (default None)

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',columns=['name']) #保存索引列和name列

• 是否保留列名 header: Whether to write out the column names (default True)

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',header=0) #不保存列名

• 是否保留行索引 index:  whether to write row (index) names (default True)

dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',index=0) #不保存行索引

【参考】

https://blog.csdn.net/toshibahuai/article/details/79034829

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