超強圖解Pandas
來源：印象python「ID: python_logic」
Pandas是數據挖掘常見的工具，掌握使用過程中的函數是非常重要的。本文將借助可視化的過程，講解Pandas的各種操作。
sort_values
(dogs[dogs['size']?==?'medium']
?.sort_values('type')
?.groupby('type').median()
)
執(zhí)行步驟：
size列篩選出部分行 然后將行的類型進行轉換 按照type列進行分組，計算中位數
selecting a column
dogs['longevity']
groupby + mean
dogs.groupby('size').mean()
執(zhí)行步驟：
將數據按照size進行分組 在分組內進行聚合操作
grouping multiple columns
dogs.groupby(['type',?'size'])
groupby + multi aggregation
(dogs
??.sort_values('size')
??.groupby('size')['height']
??.agg(['sum',?'mean',?'std'])
)
執(zhí)行步驟
按照size列對數據進行排序 按照size進行分組 對分組內的height進行計算
filtering for columns
df.loc[:,?df.loc['two']?<=?20]
filtering for rows
dogs.loc[(dogs['size']?==?'medium')?&?(dogs['longevity']?>?12),?'breed']
dropping columns
dogs.drop(columns=['type'])
joining
ppl.join(dogs)
merging
ppl.merge(dogs,?left_on='likes',?right_on='breed',?how='left')
pivot table
dogs.pivot_table(index='size',?columns='kids',?values='price')
melting
dogs.melt()
pivoting
dogs.pivot(index='size',?columns='kids')
stacking column index
dogs.stack()
unstacking row index
dogs.unstack()
resetting index
dogs.reset_index()
setting index
dogs.set_index('breed')
文章原文：https://pandastutor.com/index.html?
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