目录
1、概述
2、常用
（1）read_csv
（2）map
（3）to_csv
（4）pandas常用函数，个人常用的
3、参考文献
1、概述
Pandas 是一个广泛应用于数据分析等领域的 Python 库。这里会列举出它很多常用的、非常有用的技巧。
2、常用
（1）read_csv
这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取 csv 文件的方法。
file=pd.read_csv('微电网日前经济调度.csv',encoding='utf-8') （2）map
这是一个非常酷的命令，可以用于做简单的数据转化操作。首先需要定义一个字典，它的键是旧数值，而其值是新的数值，如下所示：
level_map = {1: 'high', 2: 'medium', 3: 'low'}
df['c_level'] = df['c'].map(level_map)（3）to_csv
这是一个非常常用的方法，保存为 csv 文件。这里也有两个小技巧：
第一个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。
另一个技巧是处理混合了整数和缺失值的情况。当某一列同时有缺失值和整数，其数据类型是 float 类型而不是 int 类型。所以在导出该表的时候，可以添加参数float_format='%.of' 来将 float 类型转换为整数。如果只是想得到整数，那么可以去掉这段代码中的。
（4）pandas常用函数，个人常用的
