【pandas小技巧】--目录（完结）

pandas小技巧系列是介绍的是使用pandas分析数据时，最常用的一些操作技巧。
具体包括：

• 创建测试数据
  学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。
  本篇介绍如何快速的创建测试数据。
  

• 读取多个文件
  日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，
  我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。
  本篇介绍读取多个文件的技巧。
  

• 随机挑选子集
  在 pandas 中，如果遇到数据量特别大的情况，随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据，从而更好地进行数据分析和决策。
  

• 按类型选择列
  这次介绍的是按照列的数据类型来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。
  

• 修改列的名称
  重命名 pandas 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。
  通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如，列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。
  本篇介绍修改列名称的技巧。
  

• 反转行列顺序
  反转pandas DataFrame的行列顺序是一种非常实用的操作。
  本篇介绍几种pandas中常用的反转行列顺序的方法。
  

• 拆分列
  拆分列是pandas中常用的一种数据操作，它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列，方便进行后续的分析和处理。
  本篇简要介绍下pandas拆分列的常用方法。
  

• 缺失值的列
  在实际应用中，数据集中经常会存在缺失值，也就是某些数据项的值并未填充或者填充不完整。
  缺失值的存在可能会对后续的数据分析和建模产生影响，因此需要进行处理。
  

• 字符串转数字
  字符串转数字的用途和场景很多，本篇介绍一些常用的字符串转数值的方法。
  

• 列值的映射
  映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。
  

• 日期相关处理
  日期处理相关内容之前pandas基础系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。
  

• 数据转置
  所谓数据转置，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。
  本篇介绍几个数据转置常用的场景，感受下转置前后数据展示的区别。
  

• 统计值作为新列
  这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为新列和原来的数据放在一起。
  

• category类型补充
  category类型在pandas基础系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。
  category类型并不是python中的类型，是pandas特有的类型。
  本篇将补充介绍深入使用category类型时，经常会遇到的两个问题。
  

• DataFrame显示参数
  我们在jupyter notebook中使用pandas显示DataFrame的数据时，
  由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。
  这时，就需要调整pandas显示DataFrame的方式。
  pandas为我们提供了很多调整显示方式的参数，具体参见文末附录中的链接。
  本篇介绍几个我经常用到的参数来抛砖引玉。
  

• DataFrame显示样式
  本篇介绍DataFrame的显示样式的调整，显示样式主要是对表格本身的调整，
  比如颜色，通过颜色可以突出显示重要的值，观察数据时可以更加高效的获取主要信息。
  

• 花哨的DataFrame
  最近github上发现了一个库（plottable），可以用简单的方式就设置出花哨的 DataFrame 样式。
  

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