熊猫美甲
kungfu的Python项目详细描述
熊猫模块的增强功能。
这是功夫，用monkey修补pandas中（数据）帧和序列的常用方法。
jerryzhujian9_at_gmail.com
在python 2.7下测试。
install:
https://pypi.python.org/pypi/kungfu
pip install kungfu
上述命令将自动满足以下要求pandas 0.12.0（测试版本0.12.0-2）也将安装python dateutil（dateutil），numpy，pytz，six
需要openpyxl来编写excel（测试版本1.5.8，1.6.1或更高版本，但低于2.0.0也可以工作。）
xlrd用于读取excel，xlwt用于编写.xls（旧格式）文件
numpy1.7.1是熊猫0.12.0所要求的；但是其他一些模块需要稍后的numpy
pandas 0.12.0/功夫似乎仍然可以正常工作（？）使用较新的numpy
（pip install pandas==0.12.0；pip install openpyxl==1.5.8；pip install xld；pip install xlwt）
用法：
http://pandas.pydata.org/pandas docs/version/0.12.0/genindex.html
将返回值赋回去。
将列表的每个列表（即子列表）可视化为一行！
记忆：list=series=column
frame有列名、行索引（索引，例如，"a"，"b"不一定是数字，例如，行0，第1行）
frame.read/x=frame.read/x frame.save/x=frame.save/x frame.write/x=frame.save/x
frame.peek=frame.print frame.peek=frame.print frame.play=frame.play
frame.sel=frame.selframe.selcol=frame.selcol frame.selrow=frame.selrow
frame.delete/remove=frame.del frame.groupv=frame.groupv frame.splith=frame.splith
frame.recols=frame.reordercols frame.rerows=frame.reorderrows frame.rncols=frame.renameCols
frame.newcol=frame.newcol frame.findval=frame.findval frame.countval=frame.countval
frame.cols=frame.columns frame.rows=frame.index frame.index=frame.index
frame.cnames=frame.columnsframe.names=frame.columns frame.rnames=frame.index
frame.num=frame.tonum frame.maskout=frame.maskout=frame.fillna=frame.fillna
series.play=series.play series.peek=series.printseries.peek=series.print
series.sel=series.sel series.countval=series.countval
series.len=series.size series.size内置属性
series.uniques=series.uniques series.unique—现有方法
series.cols=series.index series.rows=series.index series.index=series.index
series.names=series.index series.rnames=series.index series.cames=series.index
series.num=series.tonumseries.str=series.tostr
series.maskout=series.maskout
from pandas import isnull as isna
from pandas import isnull as isnull
frame.mean（axis=0），frame.median（axis=0），frame.sum（axis=0）
series.mean（axis=0），series.median（axis=0），series.sum（axis=0）
series.corr（other，method=''）
read/x=read/x，save/x=save/x，[fr，sr]=play/play
frame.tolist（），frame.list（）<；--自酿系列.tolist（），series.list（）。<；--pandas中的existing方法
关于"join"的一般说明：
沿轴连接时，每个帧的索引不必按照相同的顺序
例如，[a"，"b"，"c"，"f"]表示左帧，[b"，"c"，"a"，"e"]表示右帧
join将匹配它们并返回组合帧（in特定顺序）
例如，
outputframe=kf.mergelr（outputframe，tempframe，join="inter"，onkeys=[["sbj"，"wordpair"]]，sort=false）
tempframe=kf.concatvh（[tempframe，immediate，delayed]）
temprow=[sbj，cnd，memorytesting，memoryimmediate，memoryDelay，memoryImmediateDelay]
tempFrame.append（tempRow）
tempFrame.extend（immediate+delayed）
edatFrame.groupby中的sbj、grp（"subject"）：
grp是一个frame
groupby（[key1，key2]）
groupby（）。groups是一个dict，其键是计算出的唯一组
，对应的值是属于每个组的轴标签
{bar'：[1，3，5]，'foo'：[0，2，4，6，7]}
col in frame.itercols（）：
name是列名，col是一个系列
用于索引，row in frame.iterrows（）：
index是一个行索引（不一定是数字），row是一个系列
用于索引，value in series.iteritems（）：
map
apply在数据帧的行/列基础上工作，applymap在数据帧上按元素工作，
在序列上按元素工作。< BR>
这是功夫，用monkey修补pandas中（数据）帧和序列的常用方法。
jerryzhujian9_at_gmail.com
在python 2.7下测试。
install:
https://pypi.python.org/pypi/kungfu
pip install kungfu
上述命令将自动满足以下要求pandas 0.12.0（测试版本0.12.0-2）也将安装python dateutil（dateutil），numpy，pytz，six
需要openpyxl来编写excel（测试版本1.5.8，1.6.1或更高版本，但低于2.0.0也可以工作。）
xlrd用于读取excel，xlwt用于编写.xls（旧格式）文件
numpy1.7.1是熊猫0.12.0所要求的；但是其他一些模块需要稍后的numpy
pandas 0.12.0/功夫似乎仍然可以正常工作（？）使用较新的numpy
（pip install pandas==0.12.0；pip install openpyxl==1.5.8；pip install xld；pip install xlwt）
用法：
http://pandas.pydata.org/pandas docs/version/0.12.0/genindex.html
将返回值赋回去。
将列表的每个列表（即子列表）可视化为一行！
记忆：list=series=column
frame有列名、行索引（索引，例如，"a"，"b"不一定是数字，例如，行0，第1行）
frame.read/x=frame.read/x frame.save/x=frame.save/x frame.write/x=frame.save/x
frame.peek=frame.print frame.peek=frame.print frame.play=frame.play
frame.sel=frame.selframe.selcol=frame.selcol frame.selrow=frame.selrow
frame.delete/remove=frame.del frame.groupv=frame.groupv frame.splith=frame.splith
frame.recols=frame.reordercols frame.rerows=frame.reorderrows frame.rncols=frame.renameCols
frame.newcol=frame.newcol frame.findval=frame.findval frame.countval=frame.countval
frame.cols=frame.columns frame.rows=frame.index frame.index=frame.index
frame.cnames=frame.columnsframe.names=frame.columns frame.rnames=frame.index
frame.num=frame.tonum frame.maskout=frame.maskout=frame.fillna=frame.fillna
series.play=series.play series.peek=series.printseries.peek=series.print
series.sel=series.sel series.countval=series.countval
series.len=series.size series.size内置属性
series.uniques=series.uniques series.unique—现有方法
series.cols=series.index series.rows=series.index series.index=series.index
series.names=series.index series.rnames=series.index series.cames=series.index
series.num=series.tonumseries.str=series.tostr
series.maskout=series.maskout
from pandas import isnull as isna
from pandas import isnull as isnull
frame.mean（axis=0），frame.median（axis=0），frame.sum（axis=0）
series.mean（axis=0），series.median（axis=0），series.sum（axis=0）
series.corr（other，method=''）
frame.tolist（），frame.list（）<；--自酿系列.tolist（），series.list（）。<；--pandas中的existing方法
关于"join"的一般说明：
沿轴连接时，每个帧的索引不必按照相同的顺序
例如，[a"，"b"，"c"，"f"]表示左帧，[b"，"c"，"a"，"e"]表示右帧
join将匹配它们并返回组合帧（in特定顺序）
例如，
outputframe=kf.mergelr（outputframe，tempframe，join="inter"，onkeys=[["sbj"，"wordpair"]]，sort=false）
tempframe=kf.concatvh（[tempframe，immediate，delayed]）
temprow=[sbj，cnd，memorytesting，memoryimmediate，memoryDelay，memoryImmediateDelay]
tempFrame.append（tempRow）
tempFrame.extend（immediate+delayed）
edatFrame.groupby中的sbj、grp（"subject"）：
grp是一个frame
groupby（[key1，key2]）
groupby（）。groups是一个dict，其键是计算出的唯一组
，对应的值是属于每个组的轴标签
{bar'：[1，3，5]，'foo'：[0，2，4，6，7]}
col in frame.itercols（）：
name是列名，col是一个系列
用于索引，row in frame.iterrows（）：
index是一个行索引（不一定是数字），row是一个系列
用于索引，value in series.iteritems（）：
map
apply在数据帧的行/列基础上工作，applymap在数据帧上按元素工作，
在序列上按元素工作。< BR>
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