创建序列
pd.Series([u,v,w,x,y,z])

日期序列
pd.date_range(date,periods=num)

创建dataframe
pd.DataFrame(matixdata，index=rownames，columns=colnames)
pd.DataFrame(dictionarydata)

dataframe行名称 df.index
dataframe列名称 df.columns
dataframe值 df.values
dataframe值类型 df.dtype
dataframe描述 df.describe()

dataframe转置(行列互转) df.T
dataframe排序
df.sort_index(axis=0/1,ascending=False/True)
df.sort_values(by=rowname/colname)

从标签选择 df.loc[rowname,colname]
从位置选择 df.iloc[rowindex,colindex]

丢弃NaN的行/列 df.dropna(axis=0/1,how=’any/all’)
填充NaN的数据 df.fillna(value=value)
判断是否缺失 df.isnull()

导入导出数据
pd.read_csv(csvfile)
data.to_pickle(pklfile)

合并数据
pd.concat([df1,df2,df3],axis=0/1,ignore_index=True)
pd.concat([df1,df2,df3],join=”inner/outer”,ignore_index=True)
pd.concat([df1,df2,df3],join_axis=[df1.index],ignore_index=True) df1.append([df2,df3],ignore_index=True)

pd.merge(df1,df2,on=”col”)
pd.merge(df1,df2,on=[“col1”,”col2”],how=”inner/outer/left/right”)

pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=”i/o/l/r”)
pd.merge(df1,df2,on=”col”,suffixes=[””,””],how=”i/o/l/r”)