python Pandas高级功能之数据透视表和字符串操作

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
    'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,
    'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
    'D': np.random.randn(12),
    'E': np.random.randn(12)
})
# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
print(pivot_table)

# 查询数据透视表
print(pivot_table.loc['one'])  # 查询行索引为'one'的数据
print(pivot_table['foo'])  # 查询列索引为'foo'的数据

s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
print(s.str.lower())  # 将字符串转化为小写

s = pd.Series(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c'])
print(s.str.replace('a|b', 'new', regex=True))  # 使用正则表达式替换字符串

s = pd.Series(['Pandas', 'Is', 'An', 'Excellent', 'Library'])
print(s.str.lower())  # 转为小写
print(s.str.len())  # 计算长度
print(s.str.split())  # 分割字符串
print(s.str.replace('A', 'a'))  # 替换字符

s = pd.Series(['Pandas', 'Is', 'Not only', 'An', 'Excellent', 'Library'])
print(s.str.contains('An'))  # 检查字符串是否包含"An"
print(s.str.extract('([A-Za-z]+)'))  # 提取匹配正则表达式的部分

s = pd.Series([20, 21, 12], index=['London', 'New York', 'Helsinki'])
# 使用apply()函数
print(s.apply(lambda x: x**2))  # 对Series的每个元素求平方

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [10, 20, 30],
    'C': [7, 8, 9]
})
# 使用applymap()函数
print(df.applymap(lambda x: x**2))  # 对DataFrame的每个元素求平方