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同學(xué)們在做數(shù)據(jù)分析時都會用到 Pandas。雖然 Pandas 的功能十分強大，但你是否也曾因為其繁雜的模塊和方法搞得焦頭爛額？反正我當(dāng)年剛開始用的時候，總是需要搜索半天才能找到自己要的函數(shù)。

不過其實，Pandas官方早就提供了一份“小抄”，放在了Github上，地址：

https://github.com/pandas-dev/pandas/tree/master/doc/cheatsheet

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)，下面我們就來看看這份小抄(速查表) 的強大！

這份速查表一共有兩頁，如下圖??

（公眾號里圖片會被壓縮，你可以直接訪問項目地址，或在文末下載高清大圖）

這兩張圖片一共歸納了13類常用的Pandas操作，下面我們就來簡單看一看。

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)域為缺失值處理和創(chuàng)建新的列，重點用動畫示例了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！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

7、繪制圖表

繪制可視化圖表是Pandas的一個重要功能。不過受限于篇幅，官方在這里僅僅是一筆帶過。

以上就是這份小抄的簡單概括。大家應(yīng)該能看出來，這是一份提綱挈領(lǐng)的“學(xué)習(xí)線索”，為你理清思路，指明方向。但是僅僅靠著兩張圖片是不可能把所有內(nèi)容就弄明白的，它更像是我們考試前劃的“復(fù)習(xí)重點”。通過這兩張表，我們可以了解哪些操作可以用Pandas完成，以及在你不確定用什么方法處理數(shù)據(jù)時，快速查到Pandas中的哪個函數(shù)可以做到。

因為微信會對圖片進行壓縮，所以你可以直接訪問項目地址，或在公眾號后臺回復(fù)?pandas?獲取高清、完整、可復(fù)制文字版本的Pandas速查表！

作者：劉早起

來源：早起Python

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1、數(shù)據(jù)創(chuàng)建