Pandas 笔记
1.pandas修改列名
a.直接以属性赋值的方式，一次将全部的列名进行重新定义
data.columns = ['city','name','post','pay','request','number']
b.用rename()方法进行修改
#使用pandas的rename方法修改列名，新旧列名称按照字典形式成对，columns={'旧的列名': '新的列名'}
data.rename(columns={'城市': 'city'}, inplace=True)
print(data)
#同时修改多个字段名
data.rename(columns={'城市': 'city','公司名称': 'name'}, inplace=True)
print(data)
2.pandas 删除某一列、行
1、drop()函数
语法：
DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors=’raise’)
参数 说明
labels 接收string或array，代表要删除的行或列的标签（行名或列名）。无默认值
axis 接收0或1，代表操作的轴（行或列）。默认为0，代表行；1为列。
level 接收int或索引名，代表标签所在级别。默认为None
inplace 接收布尔值，代表操作是否对原数据生效，默认为False
errors errors='raise’会让程序在labels接收到没有的行名或者列名时抛出错误导致程序停止运行，errors='ignore’会忽略没有的行名或者列名，只对存在的行名或者列名进行操作。默认为‘errors=‘raise’’。
pandas 透视表中的计数方法
用pivot_table中的aggfuc=len
