今天总结一下最近工作中遇到的小知识点和一些小坑：
关于文件操作方面：
json文件的操作最近工作也经常用，关于文件读写操作py2中出问题最多的地方就在于编码问题，不再总结，数据分析三剑客：numpy,pandas,matplotlab,这里写下pandas的一些用法
pandas是非常实用的一个库，他能读取各种格式的文件并进行操作：
在工作中原来有两个文件，两个文件大概有二百四十万和几万的数据，要在大文件里把小文件有的ID找出来，并生成新的文件，用常规的循环嵌套方法，即使开了多进程，效率也是极低的（在公司大概跑一整天还容易出问题），但是用pandas的方法就大大提高了效率
一、pandas.merge()：首先看一下它里面提供的参数
left 参与合并的左侧DataFrame
right 参与合并的右侧DataFrame
how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、‘right’（类似mysql数据库的主从表查询）
on 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键
left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列
right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列
left_index 将左侧的行索引用作其连接键
right_index 将右侧的行索引用作其连接键
sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能
suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x’,‘_y’）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data’，则结果中就会出现‘data_x’，‘data_y’
用这个方法针对上面那个问题，先把两个文件读出来，pd.merge("table1","table2",on="entity_id")
how用默认的内连接即可，这个方法不到一分钟即可完成任务，可见，工欲善其事，必先利其器，针对问题选择一个好的方法是多么重要。
如果想根据两个字段提取信息的话在on=“”里面用一个列表即可，非常强大
二、’对于数据的去重，pd.DataFrame.drop_duplicates()即可，里面填要根据那个字段去重的字段
subset : 用来指定特定的列，默认所有列
keep : {‘first’, ‘last’, False}, 默认 ‘first’，删除重复项并保留第一次出现的项
inplace : boolean, 默认 False，是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
三、在操作完数据以后，可以用pandas.to_...将结果保存至任意格式的文件，上面能读多少格式，这里就能写多少格式，很强大，需要注意的是在写入json格式的时候，注意参数orient
如果是Series转json，默认的orient是’index’，orient可选参数有 {‘split’,’records’,’index’}
如果是DataFrame转json，默认的orient是’columns’，orient可选参数有 {‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}
json的格式如下
split，样式为 {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
records，样式为[{column -> value}, … , {column -> value}]
index ，样式为 {index -> {column -> value}}
columns，样式为 {index -> {column -> value}}
在转成json的时候一般按行，即orient=‘index’，但这样他会生成一个自增索引，这个不希望被看到，这时候读出她来，创建新的json文件存入有自增索引的文件的value即可。
下次继续总结( ^_^ )
2019年2月24日16:32:48
