pandas数据骚操作总结

Pandas作为python语言中进行小量级表格(数据能在本地电脑能进行读写删除操作，

一般： 0-5G以内 )数据分析的大杀器，在目前国内数据挖掘比赛以及工作中常用工

具， 朝天椒 使用其进行了快一年的工作实践以及一些数据挖掘的比赛，在工作实践中

时常比较各种操作的优劣势、请教队友、同事的code以及学习方法，发现最好的学习

Series：一列数据，由默认index和values组成

针对DataFrame格式的数据，当对其进行操作时，有行和列之分，大部分的函数都有

一个参数控制是对行进行操作还是列进行操作：axis

删除

列名的重新命名

1.df.rename({‘old_name’:’new_name’},axis=1,inplace=True)对文件的某些列进行重

新命名

2.df.columns=[‘a’,‘b’]直接对整个文件的列进行重新命名