1、数据处理
1.1 数据导入
（1）数据的存在形式：
（2）导入CSV文件：
使用read_csv函数导入CSV文件；
read_csv函数语法：read_csv(file, encoding);
示例：
from pandas import read_csv;
df=read_csv('C://Users//zxysnowy//Desktop//ll.csv','utf-8')
（3）文本编辑软件notepad++:
https://notepad-plus-plus.org/download/v6.8.3html；可以修改文本的编码
（4）导入文本文件（比csv文件更加*）
使用read_table函数导入普通文本文件；
read_table函数语法：read_table(file,names=[列名1，列名2，...],sep="",encoding,...);
file：文本路径；
names：列名，默认为文件的第一行作为列名；
sep:分隔符，默认为空，表示导入为第一列；
encoding:设置文件编码，在导入中文的时候需要设置UTF-8.
from pandas import read_table;
ddf=read_table('C://Users//zxysnowy//Desktop//ww.txt',names=
['age','name'],sep=',',encoding='utf-8')
(5)导入excel文件
使用read_excel函数导入Excel文件；
read_excel函数的语法：read_excel(filename,sheetname,header)
sheetname:sheet的名字；
header:列名，默认为文件中的第一行作为列名。
from pandas import read_excel;
d1f=read_excel('C://Users//zxysnowy//Desktop//ww.xls',sheetname='dd')
1.2 数据导出
（1）导出文本文件
to_csv函数语法：
to_csv(filePath,sep=",",index=TRUE,header=TRUE)
参数：
filePath:导出的文件路径
sep:分隔符，默认为逗号（“，”），也就是以逗号为分隔符；
index:是否导出行序号，默认为TRUE，也就是导出行序号；
header:是否导出列名，默认为TRUE，也就是导出列名。
示例：
d1f.to_csv('C://Users//zxysnowy//Desktop//ss.csv',index=False)
1.3 重复值的处理（重复记录）
把数据结构中，行相同的数据只保留一行；
函数语法：drop_duplicates();
1.4 缺失值处理
（1）缺失值的产生
有些信息暂时无法获取；
有些信息被遗漏或者错误处理了。
（2）缺失值的处理方式
数据补齐（平均值补齐等方式）；
删除对应缺失行（减少缺失值堆对数据整体的影响）；
不处理（单身人士）。
（3）缺失值处理
dropna函数作用：
去除数据结构中值为空的数据；
dropna函数语法：dropna()
（4）空格值处理
strip函数作用：清除字符型数据左右的空格；
strip函数语法：strip()。
示例：d1f['name'].str.strip() #str为strip的属性
1.5 字段的抽取
字段抽取，是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的额列。
字段截取函数：slice(start，stop)
参数说明：start为开始位置；# >=
stop为结束位置。# <</font>
示例： 138 | 0013 | 8000
运营商| 地区 | 号码
示例：
from pandas import read_csv;
df=read_csv('C://Users//zxysnowy//Desktop//ss.csv',encoding='utf-8')
df['电话']=df['电话'].astype(str) #转成字符串
#运营商
yy=df['电话'].str.slice(0,3);
#地区
dq=df['电话'].str.slice(3,7);
#号码段
hmd=df['电话'].str.slice(7,11);
1.6 字段的拆分
字段拆分，是指按照固定的字符，拆分已有字符串；
字符分割函数：split(sep, n, expand=False)
参数说明：
sep：用于分割的字符串；
n：分割为多少列；
expand：是否展开数据框，默认为False.
返回值：
如果expand为True，则返回DataFrame；
如果expand为False，则返回Series.
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ddf=df['tel'].str.split(' ',1,True)
1.7 记录抽取
记录抽取，是指根据一定的条件，对数据进行抽取；
记录抽取函数：dataframe[condition];
参数说明：condition 过滤的条件
返回值：Dataframe;
常用的条件类型：
（1）比较运算
大于（>)，小于（<</font>），大于等于（>=），小于等于（<=），不等于（！=）
例如：df[df.comments > 1000];
（2）范围运算
between(left,right)
例如：df[df.comments.between(100,1000)]; #左右都包含=
（3）空值匹配
pandas.isnull(column)
例如：df[pandas.isnull(df.title)]
（4）字符匹配
str.contains(patten,na=False)
例如：df[df.title.str.contains('台电'，na=False)]
（5）逻辑运算
与（&），或（|），取反（not）
例如：df[(df.comments>=1000)&(df.comments<=10000)]
与上面的（df[df.comments.between(100,1000)];）等价
df[pandas.isnull(df.title)]#将标题为null的过滤
1.8 随机抽样
随机抽样，是指随机从数据中，按照一定的行或者比例抽取数据；
随机抽样函数：numpy.random.randint(start,end,num);
参数说明：start 范围的开始值 #一般为0
end 范围的结束值 #一般为长度
number 抽样个数
返回值：行数的索引值序列
1.9 记录合并
记录合并，是指将两个结构相同的数据框，合并成一个数据框；
记录合并函数：concat([dataFrame1,dataFrame2,...])
返回值：DataFrame
示例：df=pandas.concat([df1,df2,df3])
2.0 字段合并
字段合并，是指将同一个框中的不同列，进行合并，形成新的列。
字符合并方法：x=x1+x2+...
参数说明：x1 数据列1
x2 数据列2
... 任意多个数据列
返回值：Series 合并后的序列
注意：如果是逻辑型或者数值型需要转换成字符型；
2.1 字段匹配
字段匹配，是指不同结构的数据框，按照一定的条件进行合并。
字段匹配函数：merge(x, y, left_on, right_on)
参数说明：x 第一个数据框
y 第二个数据框
left_on 第一个数据框用于匹配的列 #id
right_on 第二个数据框用于匹配的列 #id
返回值：DataFrame
2、简单计算
简单计算，就是通过对字段进行加、减、乘、除等四则运算，计算出来需要的字段。
result= df.price*df.num;
df['sum']=result; #在表后面加上一列
3、数据标准化
数据标准化，是指将数据按照比例缩放，使落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化；
x*=(x-min)/(max-min);
4、数据分组
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同区间部分来研究，以揭示其内在的联系和规律性；
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cut函数：cut(series, bins, right=True, labels=NULL)
参数：
series：需要分组的数据；
bins：分组的划分数组；
right：分组的时候，右边是否封闭；
labels：分组的自定义标签，可以不自定义。
5、日期转换
日期转换，是指将字符型的日期格式的数据，转换成为日期型数据的过程；
日期转换函数：
date=to_datetime(dateString, format);
6、日期格式化
日期格式化：是指将日期型的数据，按照给定的格式，转为字符型的数据；
日期格式化函数：
apply(lambda x:处理逻辑)
datetime.strftime(x,format)
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7、日期抽取，是指从日期格式里面，抽取出需要的部分属性
抽取语法：datetime列.dt.property
