接触Pandas有一段时间了，之前只是简单的小打小闹一下，真正要最后出统计表、画图还是用Excel，Excel的优点是直观，全图形操作，缺点是繁琐，如果有些重复性的东西，拖拖拉拉要搞半天，效率很低。

这两天刚好就遇到这种重复性的繁琐工作，虽然Pandas还不是很熟，但是想到用Excel处理那么多个文件，重复点来点去，有点害怕，硬着头皮上了Pandas，第一次用于实际工作。

其实任务也很简单，就是把多个Excel数据表用同样的方式整理一遍，然后画出一个统计图，中间涉及一个基础数据表的连接，我之前不会用Excel操作，都是导入数据库用SQL join的，现在连导入数据库都省了，全部通过Pandas完成。

涉及的一些操作，简单记下来，以后或许经常用：

1、读入Excel表，直接用 pd.read_excel() 函数即可。 如果不想要原来的标题，可以设置 header=None,skiprows=[0],names=['col1','col2'] 自己指定标题，当然也可以读进来再改标题，但是如果要读好几个一样的，然后连起来，如果标题不同，连不起来。 如果是读csv，内容是数字格式的文本，还可以加上 dtype=str 就不会把文本当成数字处理

2、表连接，用 df.merge() 函数，例如： df.merge(df2,how='left',left_on=['col1'],right_on=['col2']) 就是把df1和df2通过col1和col2的值连接起来，跟SQL中的 SELECT * FROM df1 LEFT OUTER JOIN df2 ON df1.col1=df2.col2 效果相同

3、排序，用 df.sort_values() 函数 例如： df.sort_values(by=['col1'],ascending=False,inplace=True) 跟SQL的 SELECT * FROM df ORDER BY col1 DESC 效果相同 pandas比SQL厉害之处在于，它还可以对列进行排序，只要在参数里加上 axis=1 即可

4、选取前20行，直接用冒号操作即可 df[:20]

5、两列字符串连接生成新的一列

df['col3'] = df['col1']+df['col2'] 即可，不过这样操作，会提示 A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 实际上没问题的，关于这个警告，很多讨论，但是似乎没啥解决方法 https://stackoverflow.com/questions/12555323/adding-new-column-to-existing-dataframe-in-python-pandas Stack Overflow上的回答，更新了两次，但是除了2017版本，其他都有警告。 2017版本用了DataFrame的assign函数，文档如下： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html 它是返回一个新的DataFrame，没有在原来的DataFrame上修改，这种方式不会有警告，但是可能会占用更多内存。 df_new = df.assign(col3=df['col1']+df['col2'])

6、根据字符串查找，类似SQL里的LIKE查找：

df[df['a'].str.contains('b')] 相当于 SELECT * FROM df WHERE a like '%b%' 这个contains只是str里的一个函数，支持正则表达式，还有很多各种函数，跟string里的差不多。

7、nan的处理

pandas处理Excel的空值似乎有bug，出现了很多小写的“nan”，这些“nan”跟“NaN”是不一样的。 首先要判断这个nan究竟是空值还是字符串，如果是字符串，就按照字符串来处理，如果是空值就按照空值来处理。 例如，一个DataFrame的行索引出现了一个nan，通过df.index显示出来，发现这个nan是个‘nan’，也就是普通字符串，那么要把这一行删除，只需要像普通行那样，通过索引名引用删除即可：

df.drop(['nan'],axis=0,inplace=True)

如果某个列名也出现了nan，通过df.columns显示这个是个nan，不是字符串，而是空值，那么要删除这一列，就要通过选择其他列的方式来实现：

df[df.columns[df.columns.notnull()]]

8、转变表格的显示方式

Excel中要画多个系列的折线图，需要把系列名称或横坐标轴标签作为行标题或列标题，把数值作为表格内容，如下所示：

如果表格的内容如下：

就要用

df.pivot()

函数转为上面那种格式。 pivot()函数很直接，直接就是指定哪个是索引，哪个是列，哪个是值：

df.pivot(index='类别1',columns='类别2',values='数量')

这样就把第二种表格转成了第一种。

也可以通过unstack()函数实现，不过这个函数是针对索引的，如果要用这个函数的话，就要先更改表格的索引，比较麻烦。