pandas基本操作

1. df.head()/tail() 查看头/尾5条数据；
2. df.info 查看表格简明概要；
3. df.dtypes 查看字段数据类型；
4. df.index 查看表格索引；
5. df.columns 查看表格列名；
6. df.values 以array形式返回指定数据的取值；
7. list(dt.groupby("字段A"）） groupby会把数据框按指定的字段分成几个小块，转化成列表，即可输出各部分的模块展示；
8. groupby的聚合函数：

   函数名	说明
   count	分组中非NA值的数量
   sum	非NA值的和
   mean	非NA值的平均值
   median	非NA值的算术中位数
   std、var	无偏（分母为n-1）标准差和方差
   min、max	非NA值的最小值和最大值
   prod	非NA值的积
   first、last	第一个或最后一个非NA值

9. groupby的参数：

   
   by：mapping, function, str, or iterable。用于确定groupby的组。如果by是一个函数，那么会调用对象索引的每个值。如果传递了一个dict或Series,则将使用Series或dict的值来确定组。一个str或者一个strs列表可以通过自己的列传递给group。axis：轴，int值，默认为0level：如果axis是一个MultiIndex（分层），则按特定的级别分组。int值，默认为Noneas_index：对于聚合输出，返回带有组标签的对象作为索引。as_index=False实际上是“SQL风格”分组输出，boolean值，默认为True。sort：排序。关闭此功能以获得更好的性能。boolean值，默认True。group_keys：当调用apply时，添加group key来索引来识别片断。boolean值，默认True。squeeze：尽可能减少返回类型的维度，否则返回一致的类型。boolean值，默认False。

10. dt.groupby(['版本','级别level','星期','时段'],as_index=False)['供应量'].count()，则可以显示excel数据透视表的功效

11. dt.columns=['','','']统一赋值重命名，或者使用rename对指定列进行修改

    dt.rename(columns={'供需指数':'SDI均值'},inplace=True)

12. 删除满足条件的行：drop删除一行的时候比较方便

    fx1.drop(fx1[fx1['版本']=='进阶版LTO试听课'].index,inplace=True)

    fx1=fx1.loc[(fx1['版本']!='进阶版LTO试听课'),:]

    &表示并集，|表示或集，~表示与列出的条件相反，：表示希望保留所有列

13. 删除满足条件的行后，重置索引：drop删除原索引,inplace替换原文件

    fx1.reset_index(drop=True,inplace=True)

14. 色阶配置：

    import seaborn as sns
    # cmp=sns.light_palette('pink',as_cmap=True)
    # cmp=sns.color_palette('Pastel1_r',as_cmap=True)
    # cmp=sns.color_palette('Pastel2',as_cmap=True)
    cmp=sns.color_palette('Spectral',as_cmap=True)
    therm=df.iloc[:,:].style.background_gradient(cmap=cmp)

    为excel表格配置色阶，可以用iloc选择对哪些区域生效，用pd.ExcelWriter进行保存即可

15. 条件格式常用：