Pandas函数速查手册：67个必知必会的数据处理函数 |
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Pandas函数速查手册：67个必知必会的数据处理函数 在Python的数据处理领域，Pandas库无疑是最受欢迎和最高效的工具之一。它提供了大量的函数和方法，用于数据的读取、清洗、转换、分析和可视化。但是，面对如此丰富的功能，如何快速找到并正确使用所需的函数，成为了许多初学者的难题。本文旨在为你提供一份Pandas函数速查手册，总结了67个必知必会的数据处理函数，帮助你轻松应对各种数据处理任务。 一、数据读取与加载 read_csv()：读取CSV文件。read_excel()：读取Excel文件。read_json()：读取JSON文件。read_sql()：从SQL数据库中读取数据。read_html()：从HTML表格中读取数据。to_csv()：将数据写入CSV文件。to_excel()：将数据写入Excel文件。to_json()：将数据写入JSON文件。to_sql()：将数据写入SQL数据库。二、数据清洗与预处理 dropna()：删除含有缺失值的行或列。fillna()：填充缺失值。duplicated()：标记重复行。drop_duplicates()：删除重复行。astype()：转换数据类型。replace()：替换值。map()：根据映射关系替换值。rename()：重命名列名或索引。三、数据转换与重塑 melt()：将宽格式数据转换为长格式数据。pivot()：数据透视表。pivot_table()：创建更复杂的数据透视表。stack()：将多层索引转换为列。unstack()：将列转换为多层索引。merge()：数据合并。concat()：数据连接。join()：数据连接（DataFrame特有方法）。四、数据筛选与排序 head()：获取前几行数据。tail()：获取后几行数据。sample()：随机抽样。isin()：筛选特定值的行。query()：使用查询语句筛选数据。sort_values()：按值排序。sort_index()：按索引排序。五、数据统计与描述 sum()：求和。mean()：求均值。median()：求中位数。max()：求最大值。min()：求最小值。std()：求标准差。var()：求方差。unique()：获取唯一值。nunique()：计算唯一值的数量。value_counts()：统计唯一值的出现次数。describe()：生成描述性统计报告。六、时间序列处理 to_datetime()：将数据转换为日期时间格式。dt：访问日期时间组件。resample()：时间序列重采样。shift()：时间序列数据平移。diff()：计算时间序列数据的差分。七、分组与聚合 groupby()：数据分组。agg()：聚合操作。transform()：转换操作。filter()：过滤操作。八、数据可视化 plot()：绘制线图。bar()：绘制柱状图。hist()：绘制直方图。scatter()：绘制散点图。boxplot()：绘制箱线图。kde()：绘制核密度估计图。 |
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