[人工智能]pandas基础

# 读取csv
df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk')

# applymap的用法比较简单，会对DataFrame中的每个单元格执行指定函数的操作
data[u'线损率'].applymap(lambda x: format(x, '.2%'))
#Series.apply()让序列的值依次在lambda函数中执行； data['线损率']由小数转化为百分数
df.applymap(lambda x: "%.2f" % x)


# Pandas.DataFrame按行求百分数（比例数） 
df.div(df.sum(axis=1), axis=0)

# 多层索引
# 索引转换
df.reset_index()

# 数据重塑
# 通过unstack方法可以将Series变成一个DataFrame
s=s.unstack()
print(s)
# 通过 stack方法可以将stack方法将DataFrame变成Series
s=s.stack()
print(s)

# 时间处理函数
pd.to_datetime()
1 需要将时间字符串转换成datetime类型,语法:data[‘time’] = pd.to_datetime(data[‘time’])
2 将时间列设置成索引列data.set_index(‘time’)