import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
    'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,
    'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
    'D': np.random.randn(12),
    'E': np.random.randn(12)
})
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
print(pivot_table)

# 查詢數(shù)據(jù)透視表
print(pivot_table.loc['one'])  # 查詢行索引為'one'的數(shù)據(jù)
print(pivot_table['foo'])  # 查詢列索引為'foo'的數(shù)據(jù)

s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'])
print(s.str.lower())  # 將字符串轉(zhuǎn)化為小寫

s = pd.Series(['a', 'a|b', np.nan, 'a|c'])
print(s.str.replace('a|b', 'new', regex=True))  # 使用正則表達(dá)式替換字符串

s = pd.Series(['Pandas', 'Is', 'An', 'Excellent', 'Library'])
print(s.str.lower())  # 轉(zhuǎn)為小寫
print(s.str.len())  # 計(jì)算長度
print(s.str.split())  # 分割字符串
print(s.str.replace('A', 'a'))  # 替換字符

s = pd.Series(['Pandas', 'Is', 'Not only', 'An', 'Excellent', 'Library'])
print(s.str.contains('An'))  # 檢查字符串是否包含"An"
print(s.str.extract('([A-Za-z]+)'))  # 提取匹配正則表達(dá)式的部分

s = pd.Series([20, 21, 12], index=['London', 'New York', 'Helsinki'])
# 使用apply()函數(shù)
print(s.apply(lambda x: x**2))  # 對Series的每個(gè)元素求平方

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [10, 20, 30],
    'C': [7, 8, 9]
})
# 使用applymap()函數(shù)
print(df.applymap(lambda x: x**2))  # 對DataFrame的每個(gè)元素求平方