大家好，在三月初，我曾給大家分享過一份Matplotlib繪圖小抄，詳見收下這份來自GitHub的神器，一圖搞定Matplotlib！

昨天在面向GitHub編程時，無意發(fā)現(xiàn)了Pandas官方竟提供了同款小抄，項目地址如下

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

可以看到這份小抄提供了PPT和PDF兩個版本，雖然最新一條更新記錄為兩年前，但是并不影響我們拿來學(xué)習(xí)，下面我們來看看這份小抄(速查表) 的強(qiáng)大！

這份速查表一共有兩頁，我已經(jīng)將它轉(zhuǎn)換為圖片?發(fā)在公眾號可能會被壓縮，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12個常用的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，并且還對四個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

這兩個區(qū)域?yàn)槿笔е堤幚砗蛣?chuàng)建新的列，重點(diǎn)用動畫示例了assign和qcut方法，缺失值處理部分僅給出了兩個方法，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Pandas學(xué)明白，所以官方也有選擇性的對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，通過這份速查表快速查到Pandas中的哪個方法可以完成，之后再進(jìn)一步通過搜索學(xué)習(xí)對應(yīng)的方法！

好了，以上就是本文全部內(nèi)容，因?yàn)槲⑿艜D片進(jìn)行壓縮，所以你可以在后臺回復(fù)pandas獲取高清、完整、可復(fù)制文字版本Pandas速查表！