1. 文件读取

这里有一些常用的公共参数， header=None 表示第一行不作为列名， index_col 表示把某一列或几列作为索引，索引的内容将会在第三章进行详述， usecols 表示读取列的集合，默认读取所有的列， parse_dates 表示需要转化为时间的列，关于时间序列的有关内容将在第十章讲解， nrows 表示读取的数据行数。上面这些参数在上述的三个函数里都可以使用。

在读取 txt 文件时，经常遇到分隔符非空格的情况， read_table 有一个分割参数 sep ，它使得用户可以自定义分割符号，进行 txt 数据的读取。例如，下面的读取的表以 |||| 为分割：

2. 数据写入

一般在数据写入中，最常用的操作是把 index 设置为 False ，特别当索引没有特殊意义的时候，这样的行为能把索引在保存的时候去除。

pandas 中没有定义 to_table 函数，但是 to_csv 可以保存为 txt 文件，并且允许自定义分隔符，常用制表符 \t 分割：

如果想要把表格快速转换为 markdown 和 latex 语言，可以使用 to_markdown 和 to_latex 函数，此处需要安装 tabulate 包。

二、基本数据结构

pandas 中具有两种基本的数据存储结构，存储一维 values 的 Series 和存储二维 values 的 DataFrame ，在这两种结构上定义了很多的属性和方法。

1. Series

Series 一般由四个部分组成，分别是序列的值 data 、索引 index 、存储类型 dtype 、序列的名字 name 。其中，索引也可以指定它的名字，默认为空。

索引是 pandas 中最重要的概念之一，它将在第三章中被详细地讨论。如果想要取出单个索引对应的值，可以通过 [index_item] 可以取出。

2. DataFrame

DataFrame 在 Series 的基础上增加了列索引，一个数据框可以由二维的 data 与行列索引来构造：

但一般而言，更多的时候会采用从列索引名到数据的映射来构造数据框，同时再加上行索引：

由于这种映射关系，在 DataFrame 中可以用 [col_name] 与 [col_list] 来取出相应的列与由多个列组成的表，结果分别为 Series 和 DataFrame ：

与 Series 类似，在数据框中同样可以取出相应的属性：

三、常用基本函数

为了进行举例说明，在接下来的部分和其余章节都将会使用一份 learn_pandas.csv 的虚拟数据集，它记录了四所学校学生的体测个人信息。

上述列名依次代表学校、年级、姓名、性别、身高、体重、是否为转系生、体测场次、测试时间、1000米成绩，本章只需使用其中的前七列。

1. 汇总函数

head, tail 函数分别表示返回表或者序列的前 n 行和后 n 行，其中 n 默认为5：

info, describe 分别返回表的信息概况和表中数值列对应的主要统计量：

2. 特征统计函数

在 Series 和 DataFrame 上定义了许多统计函数，最常见的是 sum, mean, median, var, std, max, min 。例如，选出身高和体重列进行演示：

3. 唯一值函数

对序列使用 unique 和 nunique 可以分别得到其唯一值组成的列表和唯一值的个数：

value_counts 可以得到唯一值和其对应出现的频数：

如果想要观察多个列组合的唯一值，可以使用 drop_duplicates 。其中的关键参数是 keep ，默认值 first 表示每个组合保留第一次出现的所在行， last 表示保留最后一次出现的所在行， False 表示把所有重复组合所在的行剔除。

4. 替换函数

一般而言，替换操作是针对某一个列进行的，因此下面的例子都以 Series 举例。 pandas 中的替换函数可以归纳为三类：映射替换、逻辑替换、数值替换。其中映射替换包含 replace 方法、第八章中的 str.replace 方法以及第九章中的 cat.codes 方法，此处介绍 replace 的用法。

在 replace 中，可以通过字典构造，或者传入两个列表来进行替换：

另外， replace 还有一种特殊的方向替换，指定 method 参数为 ffill 则为用前面一个最近的未被替换的值进行替换， bfill 则使用后面最近的未被替换的值进行替换。从下面的例子可以看到，它们的结果是不同的：

逻辑替换包括了 where 和 mask ，这两个函数是完全对称的： where 函数在传入条件为 False 的对应行进行替换，而 mask 在传入条件为 True 的对应行进行替换，当不指定替换值时，替换为缺失值。

需要注意的是，传入的条件只需是与被调用的 Series 索引一致的布尔序列即可：

数值替换包含了 round, abs, clip 方法，它们分别表示按照给定精度四舍五入、取绝对值和截断：

5. 排序函数

排序共有两种方式，其一为值排序，其二为索引排序，对应的函数是 sort_values 和 sort_index 。

为了演示排序函数，下面先利用 set_index 方法把年级和姓名两列作为索引，多级索引的内容和索引设置的方法将在第三章进行详细讲解。

在排序中，经常遇到多列排序的问题，比如在体重相同的情况下，对身高进行排序，并且保持身高降序排列，体重升序排列：

索引排序的用法和值排序完全一致，只不过元素的值在索引中，此时需要指定索引层的名字或者层号，用参数 level 表示。另外，需要注意的是字符串的排列顺序由字母顺序决定。

6. apply方法

apply 方法常用于 DataFrame 的行迭代或者列迭代，它的 axis 含义与第2小节中的统计聚合函数一致， apply 的参数往往是一个以序列为输入的函数。例如对于 .mean() ，使用 apply 可以如下地写出：

同样的，可以利用 lambda 表达式使得书写简洁，这里的 x 就指代被调用的 df_demo 表中逐个输入的序列：

若指定 axis=1 ，那么每次传入函数的就是行元素组成的 Series ，其结果与之前的逐行均值结果一致。

这里再举一个例子： mad 函数返回的是一个序列中偏离该序列均值的绝对值大小的均值，例如序列1,3,7,10中，均值为5.25，每一个元素偏离的绝对值为4.25,2.25,1.75,4.75，这个偏离序列的均值为3.25。现在利用 apply 计算升高和体重的 mad 指标：

四、窗口对象

pandas 中有3类窗口，分别是滑动窗口 rolling 、扩张窗口 expanding 以及指数加权窗口 ewm 。需要说明的是，以日期偏置为窗口大小的滑动窗口将在第十章讨论，指数加权窗口见本章练习。

1. 滑窗对象

要使用滑窗函数，就必须先要对一个序列使用 .rolling 得到滑窗对象，其最重要的参数为窗口大小 window 。

在得到了滑窗对象后，能够使用相应的聚合函数进行计算，需要注意的是窗口包含当前行所在的元素，例如在第四个位置进行均值运算时，应当计算(2+3+4)/3，而不是(1+2+3)/3：

对于滑动相关系数或滑动协方差的计算，可以如下写出：

此外，还支持使用 apply 传入自定义函数，其传入值是对应窗口的 Series ，例如上述的均值函数可以等效表示：

shift, diff, pct_change 是一组类滑窗函数，它们的公共参数为 periods=n ，默认为1，分别表示取向前第 n 个元素的值、与向前第 n 个元素做差（与 Numpy 中不同，后者表示 n 阶差分）、与向前第 n 个元素相比计算增长率。这里的 n 可以为负，表示反方向的类似操作。

将其视作类滑窗函数的原因是，它们的功能可以用窗口大小为 n+1 的 rolling 方法等价代替：

2. 扩张窗口

扩张窗口又称累计窗口，可以理解为一个动态长度的窗口，其窗口的大小就是从序列开始处到具体操作的对应位置，其使用的聚合函数会作用于这些逐步扩张的窗口上。具体地说，设序列为a1, a2, a3, a4，则其每个位置对应的窗口即[a1]、[a1, a2]、[a1, a2, a3]、[a1, a2, a3, a4]。