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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(jiǎn)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assign和qcut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?jī)蓮垐D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?jī)?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

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