Pandas库的常用内容归纳

Pandas 是一个强盛的 Python 数据分析库，提供了大量用于数据处置处罚和分析的功能。以下是一些 Pandas 库中常用的功能：
数据创建和利用

• Series 和 DataFrame：创建一维的 Series 和二维的 DataFrame 对象。
  
• 数据导入：从 CSV、Excel、SQL 数据库等导入数据。
  
• 数据导出：将 DataFrame 导出为 CSV、Excel、SQL 数据库等格式。
  
• 数据合并：使用 concat、merge 和 join 方法合并数据集。
  

数据选择

• 列选择：使用列名或列索引选择列。
  
• 行选择：使用行索引选择行。
  
• 条件选择：使用布尔索引根据条件选择数据。
  
• loc 和 iloc：基于标签和位置的索引选择。
  

数据清洗

• 处置处罚缺失值：使用 dropna、fillna 等方法处置处罚缺失数据。
  
• 重复值处置处罚：使用 duplicated 和 drop_duplicates 检测和删除重复数据。
  
• 数据类型转换：使用 astype 方法转换数据类型。
  
• 数据重塑：使用 pivot、melt、stack 和 unstack 方法重塑数据。
  

数据分组和聚合

• 分组：使用 groupby 方法按一个或多个键分组数据。
  
• 聚合：使用 agg、sum、mean、max、min 等方法对分组后的数据进行聚合。
  

数据转换

• 排序：使用 sort_values 和 sort_index 方法对数据进行排序。
  
• 索引设置：使用 set_index 和 reset_index 方法设置和重置索引。
  
• 数据透视表：使用 pivot_table 方法创建数据透视表。
  

数据分析

• 形貌性统计：使用 describe 方法获取数据的快速统计摘要。
  
• 相干性分析：使用 corr 方法盘算列之间的相干性。
  
• 时间序列分析：使用时间序列相干的方法进行日期范围选择、频率转换等。
  

数据可视化

• 画图：使用 plot 方法绘制线图、柱状图、饼图等。
  这些功能只是 Pandas 库中的一部门，但它们是进行数据分析时最常使用的功能。Pandas 的强盛之处在于其可以或许以直观和高效的方式处置处罚大量数据，从而使得数据分析工作变得更加容易。
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。