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网站百度多久做一次排名,站内优化seo,成华区住房和城乡建设厅网站,公司网站建设合同Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。 这里列举下Pandas中常用的函数和方法,方便大家查询使用。 读取 写…

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。

这里列举下Pandas中常用的函数和方法,方便大家查询使用。

读取 写入

  • read_csv:读取CSV文件
  • to_csv:导出CSV文件
  • read_excel:读取Excel文件
  • to_excel:导出Excel文件
  • read_json:读取Json文件
  • to_json:导出Json文件
  • read_html:读取网页中HTML表格数据
  • to_html:导出网页HTML表格
  • read_clipboard:读取剪切板数据
  • to_clipboard:导出数据到剪切板
  • to_latex:导出数据为latex格式
  • read_sas:读取sas格式数据(一种统计分析软件数据格式)
  • read_spss:读取spss格式数据(一种统计分析软件数据格式)
  • read_stata:读取stata格式数据(一种统计分析软件数据格式)
  • read_sql:读取sql查询的数据(需要连接数据库),输出dataframe格式
  • to_sql:向数据库写入dataframe格式数据

连接 合并 重塑

  • merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join
  • concat:合并多个dataframe,类似sql中的union
  • pivot:按照指定的行列重塑表格
  • pivot_table:数据透视表,类似excel中的透视表
  • cut:将一组数据分割成离散的区间,适合将数值进行分类
  • qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割
  • crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间的频率
  • join:通过索引合并两个dataframe
  • stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series
  • unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式
  • append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾

分组 聚合 转换 过滤

  • groupby:按照指定的列或多个列对数据进行分组
  • agg:对每个分组应用自定义的聚合函数
  • transform:对每个分组应用转换函数,返回与原始数据形状相同的结果
  • rank:计算元素在每个分组中的排名
  • filter:根据分组的某些属性筛选数据
  • sum:计算分组的总和
  • mean:计算分组的平均值
  • median:计算分组的中位数
  • min和 max:计算分组的最小值和最大值
  • count:计算分组中非NA值的数量
  • size:计算分组的大小
  • std和 var:计算分组的标准差和方差
  • describe:生成分组的描述性统计摘要
  • first和 last:获取分组中的第一个和最后一个元素
  • nunique:计算分组中唯一值的数量
  • cumsum、cummin、cummax、cumprod:计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积

数据清洗

  • dropna: 丢弃包含缺失值的行或列
  • fillna: 填充或替换缺失值
  • interpolate: 对缺失值进行插值
  • duplicated: 标记重复的行
  • drop_duplicates: 删除重复的行
  • str.strip: 去除字符串两端的空白字符
  • str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写
  • str.replace: 替换字符串中的特定字符
  • astype: 将一列的数据类型转换为指定类型
  • sort_values: 对数据框按照指定列进行排序
  • rename: 对列或行进行重命名
  • drop: 删除指定的列或行

数据可视化

  • pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图
  • pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图
  • pandas.DataFrame.plot.barh:绘制水平条形图
  • pandas.DataFrame.plot.box:绘制箱线图
  • pandas.DataFrame.plot.density:绘制核密度估计图
  • pandas.DataFrame.plot.hexbin:绘制六边形分箱图
  • pandas.DataFrame.plot.hist:绘制直方图
  • pandas.DataFrame.plot.line:绘制线型图
  • pandas.DataFrame.plot.pie:绘制饼图
  • pandas.DataFrame.plot.scatter:绘制散点图
  • pandas.plotting.andrews_curves:绘制安德鲁曲线,用于可视化多变量数据
  • pandas.plotting.autocorrelation_plot:绘制时间序列自相关图
  • pandas.plotting.bootstrap_plot:用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等
  • pandas.plotting.lag_plot:绘制时滞图,用于检测时间序列数据中的模式、趋势和季节性
  • pandas.plotting.parallel_coordinates:绘制平行坐标图,用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系
  • pandas.plotting.scatter_matrix:绘制散点矩阵图
  • pandas.plotting.table:绘制表格形式可视化图

日期时间

  • to_datetime: 将输入转换为Datetime类型
  • date_range: 生成日期范围
  • to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型
  • timedelta_range: 生成时间间隔范围
  • shift: 沿着时间轴将数据移动
  • resample: 对时间序列进行重新采样
  • asfreq: 将时间序列转换为指定的频率
  • cut: 将连续数据划分为离散的箱
  • period_range: 生成周期范围
  • infer_freq: 推断时间序列的频率
  • tz_localize: 设置时区
  • tz_convert: 转换时区
  • dt: 用于访问Datetime中的属性
  • day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称
  • total_seconds: 计算时间间隔的总秒数
  • rolling: 用于滚动窗口的操作
  • expanding: 用于展开窗口的操作
  • at_time, between_time: 在特定时间进行选择
  • truncate: 截断时间序列
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