python数据分析学习(4)pandas基本功能二 python数据分析学习(4)pandas基本

4.整数索引
5.数据对齐
6.函数应用和映射
7.排序和命名
8.含有重复标签的轴索引

【python数据分析学习(4)pandas基本功能二】
??上节介绍了一些索引的选择，下面介绍另外一种选择数据的方式是使用loc和iloc选择数据。这两个分别叫做轴标签(loc)或整数标签(iloc)。

??轴标签是通过索引或者列名选择数据。

??整数标签是所在位置整数选择数据。

??loc和iloc还可以带切片操作。

??例如：

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4.整数索引 ??在pandas中使用整数索引可能会产生歧义，尤其是当索引或者列名是整数的时候。想要推断用户所需要的索引方式是很难的。因此此时的轴标签(loc)或整数标签(iloc)就起到了作用了。
5.数据对齐 ??pandas的一个重要特性是不同索引的对象之间的算术行为。比如相加时，返回的结果的索引将是索引对的并集。没有交集的标签位置，数据对齐会产生缺失值。

例如：

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??将两个行或列完全不同的DataFrame对象相加，结果将全部为空。

例如：

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??可以在有缺失值的时候将缺失值填充为想要的数值，用fill_value方法。

例如：

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??可以用rdiv(n)将数组进行反转，比如将n/df和df.rdiv(n)等价反转。

??例如：

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6.函数应用和映射 ??NumPy的通用函数（逐元素数组方法）对pandas对象也有效，这里不详细介绍了。

??还有一个常用的操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上。可以用apply方法来实现这个功能，如果传递axis='columns'给apply函数，将会被每行调用一次，但是apply构建的一些常用函数可以用DataFrame的方法代替。

??例如：

文章图片

??如果想要格式化的话，可以在Series中使用map方法，或者在DataFrame中使用applymap方法。

??例如：

文章图片

7.排序和命名 ??对数据按照某种规则进行排序是很重要的操作。比如按行或列索引进行字典型排序，需要使用sort_index方法，以及axis=1，参数。数据会默认升序排列，且所有的缺失值将会被排序至Series的尾部。如果要降序排列的话，需要设置参数ascending=False。

例如：