【pandas小技巧】--目录（完结）

pandas小技巧系列是介绍的是使用pandas分析数据时，最常用的一些操作技巧。

具体包括：

1. 创建测试数据
   
   学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。
   
   本篇介绍如何快速的创建测试数据。

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1. 读取多个文件
   
   日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，
   
   我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。

   本篇介绍读取多个文件的技巧。

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1. 随机挑选子集
   
   在 pandas 中，如果遇到数据量特别大的情况，随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据，从而更好地进行数据分析和决策。

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1. 按类型选择列
   
   这次介绍的是按照列的数据类型来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。

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1. 修改列的名称
   
   重命名 pandas 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。
   
   通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如，列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。

   本篇介绍修改列名称的技巧。

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1. 反转行列顺序
   
   反转pandas DataFrame的行列顺序是一种非常实用的操作。

   本篇介绍几种pandas中常用的反转行列顺序的方法。

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1. 拆分列
   
   拆分列是pandas中常用的一种数据操作，它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列，方便进行后续的分析和处理。

   本篇简要介绍下pandas拆分列的常用方法。

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1. 缺失值的列
   
   在实际应用中，数据集中经常会存在缺失值，也就是某些数据项的值并未填充或者填充不完整。
   
   缺失值的存在可能会对后续的数据分析和建模产生影响，因此需要进行处理。

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1. 字符串转数字
   
   字符串转数字的用途和场景很多，本篇介绍一些常用的字符串转数值的方法。

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1. 列值的映射
   
   映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。

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1. 日期相关处理
   
   日期处理相关内容之前pandas基础系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。

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1. 数据转置
   
   所谓数据转置，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。

   本篇介绍几个数据转置常用的场景，感受下转置前后数据展示的区别。

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1. 统计值作为新列
   
   这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为新列和原来的数据放在一起。

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1. category类型补充
   
   category类型在pandas基础系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。
   
   category类型并不是python中的类型，是pandas特有的类型。

   本篇将补充介绍深入使用category类型时，经常会遇到的两个问题。

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1. DataFrame显示参数
   
   我们在jupyter notebook中使用pandas显示DataFrame的数据时，
   
   由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。

   这时，就需要调整pandas显示DataFrame的方式。
   
   pandas为我们提供了很多调整显示方式的参数，具体参见文末附录中的链接。
   
   本篇介绍几个我经常用到的参数来抛砖引玉。

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1. DataFrame显示样式
   
   本篇介绍DataFrame的显示样式的调整，显示样式主要是对表格本身的调整，
   
   比如颜色，通过颜色可以突出显示重要的值，观察数据时可以更加高效的获取主要信息。

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1. 花哨的DataFrame
   
   最近github上发现了一个库（plottable），可以用简单的方式就设置出花哨的 DataFrame 样式。

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