主要用到的工具：Pandas 、fuzzywuzzy
Pandas:是基于numpy的一种工具，专门为分析大量数据而生，它包含大量的处理数据的函数和方法，
以下为pandas中文API：
缩写和包导入
在这个速查手册中，我们使用如下缩写：
df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象
同时我们需要做如下的引入：
import pandas as pd
import numpy as np
导入数据
pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据
导出数据
df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
创建测试对象
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引
查看、检查数据
df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行
df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
df.shape()：查看行数和列数
df.info()：查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()：查看数值型列的汇总统计
s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数
df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数
数据选取
df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc['index_one']：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以数据
df.query('[1, 2] not in c'): 返回c列中不包含1，2的其他数据集
数据清理
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one')：用‘one'代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名
df.set_index('column_one')：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
数据处理：Filter、Sort和GroupBy
df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据
df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值
data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max
数据合并
df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join
数据统计
df.describe()：查看数据值列的汇总统计
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列与列之间的相关系数
df.count()：返回每一列中的非空值的个数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位数
df.std()：返回每一列的标准差
以下为数据处理的代码：
#!/usr/bin/python
# -*- encoding: utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
def enum_row(row):
print(row['state']) #对state这一列做枚举
def find_state_code(row):
if row['state'] != 0: # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回
print(process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80))
def capital(str): # 把str这个字符串，第一个字母大写，其余小写
return str.capitalize()
def correct_state(row):
if row['state'] != 0: # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回
state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)
if state: # 如果为真，则找到了一个相关性的州名
state_name = state[0] # 选择用找到的这个州名数据
return ' '.join(map(capital, state_name.split(' '))) # 先按空格分开（有的州名中间有空格）单词，然后每个单词首字母大写
return row['state']
def fill_state_code(row):
if row['state'] != 0:
state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)
if state:
state_name = state[0]
return state_to_code[state_name] # 返回这个州名的value，即缩写
return ''
if __name__ == "__main__":
pd.set_option('display.width', 200) # 横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.
data = pd.read_excel('sales.xlsx', sheetname='sheet1', header=0) # 读取excel表
print('data.head() = \n', data.head()) # 默认显示前五行
print('data.tail() = \n', data.tail()) # tail显示后五行
print('data.dtypes = \n', data.dtypes) # 数据类型
print('data.columns = \n', data.columns)# 显示第一行行名
for c in data.columns:
print(c, end=' ') # 输出第一行行名，中间以空格隔开
print() #相当于回车
data['total'] = data['Jan'] + data['Feb'] + data['Mar'] # Jan、Feb、Mar三列的值相加得到一个total
print(data.head())
print(data['Jan'].sum()) # Jan这一列的值相加
print(data['Jan'].min()) # Jan这一列的最小值
print(data['Jan'].max()) # Jan这一列的最大值
print(data['Jan'].mean()) # Jan这一列的平均值
print('=============')
# 添加一行
s1 = data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum() # s1包含四个值，分别是这四列的和
print(s1)
s2 = pd.DataFrame(data=s1)
print(s2)
print(s2.T)
print(s2.T.reindex(columns=data.columns)) # 将s2进行转置输出
# 即：
s = pd.DataFrame(data=data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum()).T
s = s.reindex(columns=data.columns, fill_value=0)
print(s)
data = data.append(s, ignore_index=True)
data = data.rename(index={15:'Total'})
print(data.tail())
# apply的使用
print('==============apply的使用==========')
data.apply(enum_row, axis=1) # axis=0时对每一列做变换，axis=1时对每一行做变换
# 事先写好以state为单位的编码字典
state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pacific": "AP", "GUAM": "GU",
"KANSAS": "KS", "FLORIDA": "FL", "AMERICAN SAMOA": "AS", "NORTH CAROLINA": "NC", "HAWAII": "HI",
"NEW YORK": "NY", "CALIFORNIA": "CA", "ALABAMA": "AL", "IDAHO": "ID",
"FEDERATED STATES OF MICRONESIA": "FM",
"Armed Forces Americas": "AA", "DELAWARE": "DE", "ALASKA": "AK", "ILLINOIS": "IL",
"Armed Forces Africa": "AE", "SOUTH DAKOTA": "SD", "CONNECTICUT": "CT", "MONTANA": "MT",
"MASSACHUSETTS": "MA",
"PUERTO RICO": "PR", "Armed Forces Canada": "AE", "NEW HAMPSHIRE": "NH", "MARYLAND": "MD",
"NEW MEXICO": "NM",
"MISSISSIPPI": "MS", "TENNESSEE": "TN", "PALAU": "PW", "COLORADO": "CO",
"Armed Forces Middle East": "AE",
"NEW JERSEY": "NJ", "UTAH": "UT", "MICHIGAN": "MI", "WEST VIRGINIA": "WV", "WASHINGTON": "WA",
"MINNESOTA": "MN", "OREGON": "OR", "VIRGINIA": "VA", "VIRGIN ISLANDS": "VI",
"MARSHALL ISLANDS": "MH",
"WYOMING": "WY", "OHIO": "OH", "SOUTH CAROLINA": "SC", "INDIANA": "IN", "NEVADA": "NV",
"LOUISIANA": "LA",
"NORTHERN MARIANA ISLANDS": "MP", "NEBRASKA": "NE", "ARIZONA": "AZ", "WISCONSIN": "WI",
"NORTH DAKOTA": "ND",
"Armed Forces Europe": "AE", "PENNSYLVANIA": "PA", "OKLAHOMA": "OK", "KENTUCKY": "KY",
"RHODE ISLAND": "RI",
"DISTRICT OF COLUMBIA": "DC", "ARKANSAS": "AR", "MISSOURI": "MO", "TEXAS": "TX", "MAINE": "ME"}
states = list(state_to_code.keys()) # 把字典中的key拿出来放到states列表中
print(fuzz.ratio('Python Package', 'PythonPackage')) #计算Python Package与PythonPackage的相似度
print(process.extract('Mississippi', states)) # Mississippi与states中哪个最接近，并且列出相似比，不考虑大小写
print(process.extract('Mississipi', states, limit=1)) # limit=1代表只取最接近的一个
print(process.extractOne('Mississipi', states)) # extractOne代表只取最接近的一个
data.apply(find_state_code, axis=1) #apply表示对每一行（axis=1）的数据做find_state_code的变换
print('Before Correct State:\n', data['state']) # 打印修改之前的state
data['state'] = data.apply(correct_state, axis=1) # 检测每一行，并对其修改
print('After Correct State:\n', data['state'])
data.insert(5, 'State Code', np.nan) # 插入State Code这一列，为这一列州名的缩写
data['State Code'] = data.apply(fill_state_code, axis=1)
print(data)
# group by
print('==============group by================')
print(data.groupby('State Code'))
print('All Columns:\n')
print(data.groupby('State Code').sum()) # 按州名缩写划分，并将同样州名的数字相加
print('Short Columns:\n')
print(data[['State Code', 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].groupby('State Code').sum())
# 写入文件
data.to_excel('sales_result.xls', sheet_name='Sheet1', index=False)
补充：pandas基于多条件文本模糊查询，list，str.contains()
针对文本的模糊查询可以用str.contains()进行，但是如果多条件呢，几十个上百个，不能一个一个去查询。
思路是
1.将多条件简历在一个列表里
2.通过列表推导式加str.contains()函数和sum()函数求和
3.通过loc筛选出我们需要的本文的内容
创建
需要筛选的内容words列表，之后进行筛选、
下面显示的是sum函数里的内容的最后形式，1和2都相当于True，0代表False
有时间写一个更简单的的另一种多条件模糊筛选。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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