1. 读取csv文件

data_path=	"C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\ml-100k\\" 
header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] 
df = pd.read_csv(u_data_path+'ml-100k/u.data', sep='\t', names=header)

1. series

2. Dataframe

   2.1 增

   • 按列增加

   citys = ['ny','zz','xy']
   df.insert(0,'city',citys) #在第0列，加上column名称为city，值为citys的数值。
   df['city']=citys

   • 按行增加

     df.loc[4] = ['zz','mason','m',24,'engineer’]修改index=4的值
     df.append(df_insert,ignore_index=True)

   2.2 删

   • 删除列

     df.drop(['name'],axis = 1,inplace = False) *#删除name列。*
     

   • 删除行

     df.drop([1,3], axis = 0,inplace=False) #删除index值为1,3的两行
     

   2.3 改

   • 使用loc

   df.loc[1,'name'] = 'aa' #修改index为‘1’，column为‘name’的那一个值为aa。
   df.loc[1] = ['bb','ff',11] #修改index为‘1’的那一行的所有值。
   
   df.loc[1,['name','age']] = ['bb',11]    #修改index为‘1’，column为‘name’的那一个值为bb，age列的值为11。使用iloc[row_index, column_index]：

   • 使用iloc

   df.iloc[1,2] = 19#修改某一无素
   df.iloc[:,2] = [11,22,33] #修改一整列
   df.iloc[0,:] = ['lily','F',15] #修改一整行

   2.4、查

   1. df['column_name'] 和df[row_start_index, row_end_index]

   df['name']
   df['gender']
   df[['name','gender']] #选取多列，多列名字要放在list里
   df[0:]	#第0行及之后的行，相当于df的全部数据，注意冒号是必须的
   df[:2]	#第2行之前的数据（不含第2行）
   df[0:1]	#第0行
   df[1:3] #第1行到第2行（不含第3行）
   df[-1:] #最后一行
   df[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行（不包含最后1行即倒数第1行，这里有点烦躁，因为从前数时从第0行开始，从后数就是-1行开始，毕竟没有-0）

   2. df.loc[index,column]

   # df.loc[index, column_name],选取指定行和列的数据
   
   df.loc[0,'name'] # 'Snow'
   df.loc[0:2, ['name','age']] 		 #选取第0行到第2行，name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。
   df.loc[[2,3],['name','age']] 		 #选取指定的第2行和第3行，name和age列的数据
   df.loc[df['gender']=='M','name'] 	 #选取gender列是M，name列的数据
   df.loc[df['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列是M，name和age列的数据

   3. iloc[row_index, column_index]

   df.iloc[0,0]		#第0行第0列的数据，'Snow'
   
   df.iloc[1,2]		#第1行第2列的数据，32
   
   df.iloc[[1,3],0:2]	#第1行和第3行，从第0列到第2列（不包含第2列）的数据

1. 去重unique()

num_users = df['userId'].unique()

​ 返回值类型：<class 'numpy.ndarray'>

透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。在pandas中它被称作pivot_table。

pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

pivot_table有四个最重要的参数*index、values、columns、aggfunc*

• Index

1. set_index:将DataFrame的某一列作为index

df.set_index(["Column"], inplace=True)