在家为国家做贡献太无聊，不如跟我一起学点 Python
人生苦短，我用 Python
前文传送门：
小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述
小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series
小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame
引言
最近这个系列有段时间没更新，理由也就不找了，总结就一点，懒！懒得学习！
我就是这么一个能勇于发现并且承认错误的人。
不过从这篇开始，我又恢复更新了，手动滑稽一下：）
接下来小编要分享一些 Pandas 的基础操作，可能会有些无聊，不过还是希望有兴趣的同学能对照着代码自己动手敲一下。
闲话不多聊，下面开始正题。
查看数据
前面的两篇内容中，我们介绍了 Pandas 的两种数据结构，本篇的内容将主要介绍一些有关于 DataFrame 的查找操作，毕竟 DataFrame 是一个二维类似于表一样的数据结构，我们平时会更多的使用 DataFrame 。
首先第一部还是导入 Pandas 与 NumPy ，并且要生成一个 DataFrame ，这里小编就简单的使用随机数的形式进行生成，代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20200101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)
这里最后我们打印了一下这个生成的 DataFrame ，结果如下：
A B C D
2020-01-01 0.177499 -0.025693 0.182894 -1.123577
2020-01-02 1.067580 1.592576 -0.010205 -0.349342
2020-01-03 1.141218 1.032333 1.364477 0.851630
2020-01-04 0.920260 -0.243247 0.196369 -0.835655
2020-01-05 -0.729184 -0.235706 1.144007 -1.048619
2020-01-06 -0.480888 -0.995325 -0.283726 0.428644
以上我们的准备工作就完成了，已经构建了一个随机产生的 DataFrame ，接下来我们看一些简单的取值操作。
首先第一个是从头部开始取值，这里使用到的方法是 head() ，比如现在需要取出上面这个 df 中第一行的数据，那我们可以这么写：
# 查看头部数据
print(df.head(1))
结果如下：
A B C D
2020-01-01 0.177499 -0.025693 0.182894 -1.123577
既然有从头部取数那么一定会有从尾部取数，这个方法是 tail() ，用法和上面的一样，这里我们从尾部取出两行的数据，如下：
# 查看尾部数据
print(df.tail(2))
结果如下：
A B C D
2020-01-05 -0.729184 -0.235706 1.144007 -1.048619
2020-01-06 -0.480888 -0.995325 -0.283726 0.428644
对照看之前的 df ，可以看到计算机成功完成了我们的目标。
接下来，我们获取这个 df 的索引，这里可以用到的方法是 index ，如下：
# 获取索引
print(df.index)
结果如下：
DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
'2020-01-05', '2020-01-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
能获取索引那么就一定能获取所有的列名，这个方法大家可能都猜到了，就是 columns ，没毛病， Pandas 的命名还是很友好的，直接就是英文翻译，多的我这里就不吐槽了，命名不规范的代码经常性的会造成他人的误解，所以建议各位尽量命名规范一点：
# 获取列名
print(df.columns)
结果如下：
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
这里 Pandas 还为我们提供了一个很 NB 的方法，就是直接快速查看数据的统计摘要，这个方法是 describe() ，这个方法可以让我们简单的知道一个我们不清楚内容的 DataFrame 里面具体内容，如下：
# 查看数据的统计摘要
print(df.describe())
结果如下：
A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean 0.349414 0.187490 0.432303 -0.346153
std 0.818647 0.948383 0.663604 0.821275
min -0.729184 -0.995325 -0.283726 -1.123577
25% -0.316291 -0.241362 0.038070 -0.995378
50% 0.548879 -0.130700 0.189632 -0.592498
75% 1.030750 0.767826 0.907098 0.234148
max 1.141218 1.592576 1.364477 0.851630
这里的数据统计的挺全乎的，包括了数据量、均值、方差、最大值、最小值等。
小编这里邪恶的想，如果在上中学考试的时候有这玩意，就再也不需要用手在草稿纸上一个一个去做重复的体力劳动了。
Pandas 还为我们提供了一个神奇的功能，「转置数据」，就是把行列互换，示例如下：
# 转置数据
print(df.T)
结果如下：
2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06
A 0.177499 1.067580 1.141218 0.920260 -0.729184 -0.480888
B -0.025693 1.592576 1.032333 -0.243247 -0.235706 -0.995325
C 0.182894 -0.010205 1.364477 0.196369 1.144007 -0.283726
D -1.123577 -0.349342 0.851630 -0.835655 -1.048619 0.428644
是不是很神奇，不过小编觉得并无什么实际用处。
我们在实际的应用场景中，经常会遇到排序的需求， Pandas 为我们提供了两个方法， sort_index() 和 sort_values() 。
为了便于演示，小编这里重新构造了一个乱序的 DataFrame ，如下：
df1 = pd.DataFrame({'b' :[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
print(df1)
结果如下：
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2
可以看到，这个 df1 从索引和列名上看顺序都是乱序的，接下来我们开始对这个 df1 进行排序，首先我们先使用 sort_values() 。
sort_values()
用途：既可以根据列数据，也可根据行数据排序。
注意：必须指定by参数，即必须指定哪几行或哪几列；无法根据 index 和 columns 排序（由 sort_index() 执行）
语法：DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
- axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照列排序，即纵向排序；如果为1，则是横向排序。
- by：str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。
- ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]，即第一字段升序，第二个降序。
- inplace：布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框。
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
- na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面。
按 b 列升序排序：
# 按 b 列升序排序
print(df1.sort_values(by='b'))
结果如下：
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
3 2 1 2
1 3 2 8
先按 b 列降序，再按 a 列升序排序：
# 先按 b 列降序，再按 a 列升序排序
print(df1.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True]))
结果如下：
b a c
1 3 2 8
3 2 1 2
0 2 3 3
2 1 4 1
按行 3 升序排列,必须指定 axis = 1 ：
# 按行 3 升序排列,必须指定 axis = 1
print(df1.sort_values(by=3,axis=1))
结果如下：
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2
按行 3 升序，行 0 降排列：
# 按行 3 升序，行 0 降排列
print(df1.sort_values(by=[3,0],axis=1,ascending=[True,False]))
结果如下：
a c b
2 4 1 1
0 3 3 2
1 2 8 3
3 1 2 2
sort_index()
用途：默认根据行标签对所有行排序，或根据列标签对所有列排序，或根据指定某列或某几列对行排序。
注意：df.sort_index() 可以完成和 df.sort_values() 完全相同的功能，但 python 更推荐用只用 df.sort_index() 对 index 和 columns 排序，其他排序方式用 df.sort_values() 。
语法：DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
- axis：0 按照行名排序；1 按照列名排序。
- level：默认 None ，否则按照给定的 level 顺序排列。
- ascending：默认 True 升序排列； False 降序排列。
- inplace：默认False，否则排序之后的数据直接替换原来的数据框。
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
- na_position：缺失值默认排在最后{"first","last"}。
- by：按照某一列或几列数据进行排序，但是by参数貌似不建议使用。
默认按「行标签」升序排列：
# 默认按「行标签」升序排列
print(df1.sort_index())
结果如下：
b a c
0 2 3 3
1 3 2 8
2 1 4 1
3 2 1 2
按「列标签」升序排列：
# 按「列标签」升序排列
print(df1.sort_index(axis=1))
结果如下：
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2
还有两个按列排序的例子：
# 先按 b 列「降序」排列，因为 b 列中有相同值，相同值再按 a 列的「升序」排列
print(df1.sort_index(by=['b','a'],ascending=[False,True]))
# 先按 a 列「降序」排列，而 a 列中没有相同值，因此这里按 b 列的「升序」排列不起作用。
print(df1.sort_index(by=['a','b'],ascending=[False,True]))
结果如下：
b a c
2 1 4 1
3 2 1 2
0 2 3 3
1 3 2 8
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2
虽然正常排序，但是程序运行后也出现了警告，如下：
FutureWarning: by argument to sort_index is deprecated, please use .sort_values(by=...)
这个警告的意思是不推荐我们使用 sort_index() 使用 by 这个参数，推荐我们使用 sort_values() 这个方法。
示例代码
老规矩，所有的示例代码都会上传至代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。