【Python】30個Pandas高頻使用技巧

公眾號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter

本文主要是介紹的自己在平時使用Pandas處理數(shù)據(jù)過程中接觸到的高頻技巧。以前的Pandas文章有對不同知識點的拆解，歡迎閱讀。

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高頻技巧

使用的技巧主要是下圖涉及到的：

import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np

導入文件

Pandas能夠讀取很多文件：Excel、CSV、數(shù)據(jù)庫、TXT，甚至是在線的文件都是OK的

創(chuàng)建DataFrame

在以前的文章中介紹過10種DataFrame的方法

查看頭尾數(shù)據(jù)

頭尾都是默認5行數(shù)據(jù)，可以指定行數(shù)

#?df2.head()??默認頭部5行
df2.head(3)??#?指定3行

#?df2.tail()??默認尾部5行
df2.tail(2)??#?指定尾部2行

顯示全部列名

顯示索引

查看列的數(shù)據(jù)類型

查看行列數(shù)

查看數(shù)據(jù)大小

查看缺失值

修改列名

兩種方式：使用rename函數(shù)和直接使用columns屬性

統(tǒng)計元素

統(tǒng)計每個元素的個數(shù)

轉(zhuǎn)成列表數(shù)據(jù)

提取列中數(shù)據(jù)

提取文本數(shù)據(jù)

數(shù)值范圍數(shù)據(jù)提取

提取整列數(shù)據(jù)

缺失值填充

• 指定填充的值
• 用計算值
• 用其他值

數(shù)據(jù)去重

計算統(tǒng)計值

計算統(tǒng)計值，比如最值和均值等

計算中位數(shù)

提取最值所在的行

Pandas切片

df2.iloc[22]??#?提取某個行的數(shù)據(jù)
df2.iloc[:,1:6]??#?行和列上的切片

大小排序

分組聚合

使用groupby分組之后，對不同的字段可以使用不同的聚合函數(shù)

索引重排

注意和上面例子的比較。使用的是reset_index函數(shù)

去掉原索引

使用索引重排之后我們需要去掉原來的索引；比較上下兩個結(jié)果的區(qū)別。通過drop=True來實現(xiàn)

apply函數(shù)

兩個列相加

DataFrame合并

1、先看看兩個原始數(shù)據(jù)

2、默認情況：求的兩個DF的交集

3、保留左邊全部數(shù)據(jù)

4、保留右邊全部數(shù)據(jù)

how="inner"其實就是默認情況：

導出數(shù)據(jù)

導出數(shù)據(jù)的時候通常是不需要索引的