学会这 29 个 函数，你就是 Pandas 专家！

Question

如题所述

Answer 1

要成为 Pandas 专家，需要掌握以下 29 个最常用的 Pandas 函数：

数据读取：

pd.read_csv：读取 csv 文件。pd.read_excel：读取 Excel 文件。

数据写入：

df.to_csv：将 DataFrame 写入 csv 文件。df.to_excel：将 DataFrame 写入 Excel 文件。

数据帧创建与属性查询：

pd.DataFrame：创建数据帧。df.shape：查看数据帧的维度。

数据查看：

df.head：查看数据帧的前 n 行。

数据类型查询：

df.dtypes：查看所有列的数据类型。

数据类型转换：

astype：对数据进行类型转换。

描述性信息分析：

df.info：获取数据帧的概览信息。df.describe：获取数据的统计描述，包括平均值、标准偏差等。

缺失值处理：

df.fillna：对 NaN 值进行填充。

数据合并：

pd.merge：通过连接键合并两个数据帧。

数据排序：

df.sort_values：对数据帧进行排序。

数据分组与聚合：

df.groupby：对数据进行分组并执行聚合操作。

列操作：

df.rename：重命名数据帧的列。df.drop：删除数据帧的列。

增加和删除列：

赋值运算符、df.assign：增加列。df.drop：删除列。

数据过滤：

df.loc：基于标签进行过滤。df.iloc：基于索引位置进行过滤。

数据去重：

df.drop_duplicates：去除重复行。

值分布查找：

df.value_counts：获取列中每个唯一值的频率。

索引操作：

df.reset_index：重置数据帧的索引并删除旧索引。

透视表：

pd.pivot_table：创建透视表，以行列交叉的方式展示数据。

通过掌握这些基础函数，你将能够高效地进行数据清洗、分析和可视化操作，从而在 Pandas 数据处理领域达到专家水平。