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          一張圖徹底搞定Pandas!

          共 953字,需瀏覽 2分鐘

           ·

          2020-12-24 07:05

          大家好,今天給大家分享一份Pandas速查表,看看如何?用一張圖就能徹底搞定Pandas!

          這份速查表一共有兩頁,我已經(jīng)將它轉(zhuǎn)換為圖片?

          發(fā)在公眾號(hào)可能會(huì)被壓縮

          你可以在文末下載高清大圖


          經(jīng)過一番研究,這兩張圖片一共覆蓋了7個(gè)常用的Pandas操作?

          1、數(shù)據(jù)創(chuàng)建

          介紹了幾種常用的DataFrame創(chuàng)建語法

          2、數(shù)據(jù)重塑

          這部分主要是一些在數(shù)據(jù)清洗中常用的方法,比如數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)排序、數(shù)據(jù)刪除等,并且還對(duì)四個(gè)常用的操作給出了圖示,理解起來簡直不要太方便!

          3、數(shù)據(jù)篩選

          這一塊區(qū)域主要是分別用行/列來講解一些常用的數(shù)據(jù)查看、抽樣、切片等操作,包含了tail、head、loc、iloc等非常重要的方法,并且同樣給出了部分動(dòng)畫便于理解

          4、數(shù)據(jù)探索

          這一塊主要給出了一些在進(jìn)行探索性分析時(shí)常用的方法,比如max、min、count等,不過官方將apply放在這里,并沒有展開講解

          5、數(shù)據(jù)修改

          這兩個(gè)區(qū)域?yàn)槿笔е堤幚砗蛣?chuàng)建新的列,重點(diǎn)用動(dòng)畫示例了assignqcut方法,缺失值處理部分僅給出了兩個(gè)方法,應(yīng)該是偷懶了

          6、數(shù)據(jù)分組

          主要就是groupby和相關(guān)方法

          7、數(shù)據(jù)連接

          這里介紹的還是非常詳細(xì)!用圖片例子來展示pd.merge中的各種參數(shù)變化的不同,一看就懂

          以上就是我對(duì)這份小抄的基本概括,其實(shí)大家應(yīng)該清楚,僅僅靠靠兩張圖片根本沒法把整個(gè)Pandas學(xué)明白,所以官方也有選擇性的對(duì)一些重要的方法給出了詳細(xì)的講解,而有些功能則一筆帶過,比如我之前?花很大力氣介紹的pandas繪圖功能僅給出了區(qū)區(qū)一角

          所以你應(yīng)該這樣用這份小抄,把它當(dāng)成速查表,「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」,在你不確定或者不明白如何處理數(shù)據(jù)時(shí),通過這份速查表快速查到Pandas中的哪個(gè)方法可以完成,之后再進(jìn)一步通過搜索學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的方法!

          好了,以上就是本文全部內(nèi)容,因?yàn)槲⑿艜?huì)對(duì)圖片進(jìn)行壓縮,所以下面是獲取高清、完整、可復(fù)制文字版本Pandas速查表方式

          長按下方二維碼,關(guān)注公眾號(hào)

          關(guān)注后,回復(fù)?pandas

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