pandas 求值计算

# 本行与前一行的差值（即当前值比上一行增加了多少）
# 无前一行的本行值为 NaN
df.diff()
df.diff(axis=1) # 向右一列
df.diff(2)
df.diff(-1) # 新的本行为本行减去后一行

# 整体下移一行，最顶的一行为 NaN
df.shift()
df.shift(3) # 移三行
# 整体上移一行，最底的一行为 NaN
df.Q1.head().shift(-1)
# 向右移动一位
df.shift(axis=1)
df.shift(3, axis=1) # 移三位
# 向左移动一位
df.shift(-1, axis=1)
# 实现了 df.Q1.diff()
df.Q1 - df.Q1.shift()

df.all() # 返回所有列all()值的Series
df.any()
# 从 pandas 2.0 开始，DataFrame 和 Series 的 any() 必须以关键字的形式传参
df.any(axis=1) # 按行

# 用表达式计算生成列。仅支持列，不是太安全
df.eval('Q2Q3 = Q2 + Q3')
df.eval('Q2Q3 = Q2 + Q3', inplace=True) # 替换生效

# 四舍五入
df.round(2) # 指定字段指定保留小数位，如有
df.round({'Q1': 2, 'Q2': 0})
df.round(-1) # 保留10位

# 每个列的去重值的数量
df.nunique()
s.nunique() # 本列的去重值

# 真假检测
df.isna() # 值的真假值替换
df.notna() # 与上相反

df + 1 # 等运算
df.add() # 加
df.sub() # 减
df.mul() # 乘
df.div() # 除
df.divmod() # 返回 (a // b, a % b)
df.truediv() # Divide DataFrames (float division).
df.floordiv() # Divide DataFrames (integer division).
df.mod() # 模，除后的余数
df.pow() # 指数幂
df.dot(df2) # 矩阵运算

# 单列 DataFrame 转为 Series
df[['Q1']].squeeze()
# 单值 DataFrame 和 Series 转为标量
df.loc[1, 2].squeeze() # 36
df.loc[df.index==5, ['name']].squeeze() # 'Harlie'
df.Q1.head(1).squeeze() # 89

# 单值 DataFrame 挤压为行或列 Series
df.loc[df.index==5, ['name']].squeeze('columns')
'''
5    Harlie
Name: name, dtype: object
'''
df.loc[df.index==5, ['name']].squeeze('rows')
'''
name    Harlie
Name: 5, dtype: object
'''

# 不重复的值及数量
s.value_counts()
s.value_counts(normalize=True) # 重复值的频率
s.value_counts(normalize=True)*100 # 当前值在序列中的百分比
s.value_counts(sort=False) # 不按频率排序

s.unique() # 去重的值 array
s.is_unique # 是否有重复

# 最大最小值
s.nlargest() # 最大的前5个
s.nlargest(15) # 最大的前15个
s.nsmallest() # 最小的前5个
s.nsmallest(15) # 最小的前15个

s.pct_change() # 计算与前一行的变化百分比
s.pct_change(periods=2) # 前两行

s1.cov(s2) # 两个序列的协方差