In [2]:

    

import babypandas as bpd
import pandas as pd
import numpy as np


    

In [3]:

    

df = bpd.DataFrame([[0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]])
pdf = pd.DataFrame([[0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]])


    

In [4]:

    

df


    

    
Out[4]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7

In [5]:

    

df.head()


    

    
Out[5]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7

In [6]:

    

df.head(2)


    

    
Out[6]:





   0  1
0  0  4
1  1  5

In [31]:

    

df.tail(1)


    

    
Out[31]:





   0  1
3  3  7

In [32]:

    

df.index


    

    
Out[32]:





Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

In [33]:

    

df.columns


    

    
Out[33]:





Int64Index([0, 1], dtype='int64')

In [34]:

    

(df
 .sort_index(ascending=False)
 .head()
)


    

    
Out[34]:





   0  1
3  3  7
2  2  6
1  1  5
0  0  4

In [35]:

    

df.reindex()


    

    
Out[35]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7

In [36]:

    

df.reindex([2, 1, 0, 3])


    

    
Out[36]:





   0  1
2  2  6
1  1  5
0  0  4
3  3  7

In [37]:

    

df.apply(np.sum)


    

    
Out[37]:





    0
0   6
1  22

In [38]:

    

df2 = bpd.DataFrame([[4, 8], [5, 9], [6, np.NAN], [7, np.NAN]])
(df
 .append(df2)
)


    

    
Out[38]:





   0   1
0  0   4
1  1   5
2  2   6
3  3   7
0  4   8
1  5   9
2  6 NaN
3  7 NaN

In [39]:

    

df2 = bpd.DataFrame([[4, 8], [5, 9], [6, np.NAN], [7, np.NAN]])
(df
 .append(df2)
 .dropna()
 .apply(np.sum)
)


    

    
Out[39]:





    0
0  15
1  39

In [40]:

    

df.values


    

    
Out[40]:





array([[0, 4],
       [1, 5],
       [2, 6],
       [3, 7]])

In [41]:

    

(df
.rename(columns={0:'first'})
.columns
)


    

    
Out[41]:





Index([u'first', 1], dtype='object')

In [42]:

    

df.sort_values(0)


    

    
Out[42]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7

In [43]:

    

df2 = bpd.DataFrame([[4, 8], [5, 9], [6, np.NAN], [7, np.NAN]])
(df
 .append(df2)
 .fillna(5)
)


    

    
Out[43]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
2  2  6
3  3  7
0  4  8
1  5  9
2  6  5
3  7  5

In [44]:

    

df.apply(np.mean)


    

    
Out[44]:





     0
0  1.5
1  5.5

In [45]:

    

(df
 .rename(columns={0:'first', 1:'second'})
 .groupby('first')
 .apply(np.mean)
)


    

    
Out[45]:





       first  second
first               
0          0       4
1          1       5
2          2       6
3          3       7

In [46]:

    

df.drop(0)


    

    
Out[46]:





   0  1
1  1  5
2  2  6
3  3  7

In [7]:

    

df.drop(2, axis=0)


    

    
Out[7]:





   0  1
0  0  4
1  1  5
3  3  7

In [9]:

    

print df.baby_panda()


    

    





babypandas
The library that does more with less pandas.
https://github.com/aegorenkov/babypandas.git

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               `"""`   `"`

In [ ]: