工欲善其事必先利其器，在使用Python做数据挖掘和数据分析时，一大必不可少的利器就是Pandas库了。pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，其纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

下面就从创建数据、查看数据、筛选数据、统计数据、缺失值处理、数据可视化等13个方面介绍Pandas数据处理的基本操作，希望对广大数据爱好者有所帮助。

 2、查看数据

 3、选择数据

 4、读取CSV文件数据

5、筛选数据

 6、增加和删除数据

 7、计数统计

 8、数据分组

 9、缺失值处理

 10、可视化

 11、字符串操作

 12、广播

13、数据库操作

 

Python数据分析中 DataFrame axis=0与axis=1的理解

 

python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？ 直接上代码
people=DataFrame(np.random.randn(5,5),
                 columns=['a','b','c','d','e'],
                 index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])

               a         b         c         d         e
Joe     0.814300 -0.495764  0.397662 -1.874044  0.197068
Steve   2.858620  0.158600 -0.745151 -1.560638 -1.008016
Wes    -1.313619 -0.346286 -0.499388  1.398095  0.811356
Jim     0.077873  0.188775 -0.394743 -0.747492  0.952180
Travis  0.561055  0.217268  0.154535  0.499617  1.359953

如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值

print (people.mean(axis=1))

Joe       0.505552
Steve     0.020678
Wes      -0.150306
Jim      -0.999511
Travis    0.845914

然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：
               b         c         d         e
Joe    -0.862853  0.833427  0.889615  0.776224
Steve  -0.529979 -0.718482 -0.587110  1.782204
Wes    -0.159212  0.891302 -0.764884  0.050697
Jim     1.212420  1.441785 -1.574010 -0.328341
Travis  0.158050  0.094732  0.397940  0.368299

• 使用0值表示沿着每一列或行标签索引值向下执行方法
• 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法

下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:

axis参数作用方向图示

另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：

轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉。

Python中pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明：
labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定
axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；
index 直接指定要删除的行
columns 直接指定要删除的列
inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；
inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

因此，删除行列有两种方式：
1）labels=None,axis=0 的组合
2）index或columns直接指定要删除的行或列

例子：

>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

>>>df

   A   B   C   D

0  0   1   2   3

1  4   5   6   7

2  8   9  10  11

#Drop columns,两种方法等价

>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)

   A   D

0  0   3

1  4   7

2  8  11

>>>df.drop(columns=['B', 'C'])

   A   D

0  0   3

1  4   7

2  8  11

# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
>>> df.drop(['B', 'C'])

ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis

#Drop rows
>>>df.drop([0, 1])

   A  B   C   D

2  8  9  10  11

>>> df.drop(index=[0, 1])

   A  B   C   D
   
2  8  9  10  11

python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？ 直接上代码
people=DataFrame(np.random.randn(5,5),
                 columns=['a','b','c','d','e'],
                 index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])

               a         b         c         d         e
Joe     0.814300 -0.495764  0.397662 -1.874044  0.197068
Steve   2.858620  0.158600 -0.745151 -1.560638 -1.008016
Wes    -1.313619 -0.346286 -0.499388  1.398095  0.811356
Jim     0.077873  0.188775 -0.394743 -0.747492  0.952180
Travis  0.561055  0.217268  0.154535  0.499617  1.359953

如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值

print (people.mean(axis=1))

Joe       0.505552
Steve     0.020678
Wes      -0.150306
Jim      -0.999511
Travis    0.845914

然而，如果我们调用 df.drop((name, axis=1),我们实际上删掉了一列，而不是一行：
               b         c         d         e
Joe    -0.862853  0.833427  0.889615  0.776224
Steve  -0.529979 -0.718482 -0.587110  1.782204
Wes    -0.159212  0.891302 -0.764884  0.050697
Jim     1.212420  1.441785 -1.574010 -0.328341
Travis  0.158050  0.094732  0.397940  0.368299

• 使用0值表示沿着每一列或行标签索引值向下执行方法
• 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法

下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:

axis参数作用方向图示

另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：

轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉。