大家好，今天给大家带来一篇Pandas函数大合集。Pandas作为Python数据分析的利器，其强大的数据处理能力让数据科学家和数据分析师们爱不释手。
本文将为大家梳理Pandas中常用的一些函数，帮助大家更好地掌握这个数据处理神器！
一、数据读取与写入
pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据。pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据。pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据。pd.read_json(): 从JSON文件读取数据。df.to_csv(): 将DataFrame写入CSV文件。df.to_excel(): 将DataFrame写入Excel文件。df.to_sql(): 将DataFrame写入SQL数据库。df.to_json(): 将DataFrame写入JSON文件。
二、数据清洗与转换
df.dropna(): 删除缺失值。df.fillna(): 填充缺失值。df.replace(): 替换值。df.rename(): 重命名列或索引。df.map(): 应用函数到Series的每个元素。df.apply(): 应用函数到DataFrame的行或列。df.astype(): 转换数据类型。pd.melt(): 将宽格式数据转换为长格式。pd.pivot(): 重塑数据。
三、数据选择与子集
df.loc[]: 基于标签选择数据。df.iloc[]: 基于整数位置选择数据。df.head(): 选择前几行。df.tail(): 选择后几行。df[column]: 选择单列。df[[column1, column2]]: 选择多列。df.sample(): 随机选择行。
四、数据统计与聚合
df.describe(): 生成描述性统计。df.mean(): 计算均值。df.sum(): 计算总和。df.min(), df.max(): 计算最小值、最大值。df.std(), df.var(): 计算标准差、方差。df.quantile(): 计算分位数。df.groupby(): 分组数据。df.agg(): 聚合函数。df.apply(): 应用函数到分组。df.pivot_table(): 创建透视表。
五、数据排序与排名
df.sort_values(): 根据列值排序。df.sort_index(): 根据索引排序。df.nlargest(), df.nsmallest(): 获取最大的N个或最小的N个值。df.rank(): 计算排名。
六、时间序列处理
pd.to_datetime(): 转换日期时间。df.resample(): 重采样时间序列数据。df.rolling(): 计算滚动窗口统计。df.shift(): 数据移位。df.diff(): 计算一阶差分。
七、合并与连接
pd.concat(): 连接两个或多个DataFrame。df.merge(): 合并两个DataFrame。df.join(): 连接索引。
八、绘图与可视化
df.plot(): 绘制图形，如折线图、柱状图等。df.plot.line(): 绘制折线图。df.plot.bar(): 绘制柱状图。df.plot.hist(): 绘制直方图。df.plot.scatter(): 绘制散点图。
以上只是Pandas中众多函数的一部分。Pandas文档提供了详细的函数列表和用法说明，你可以根据需要进行查阅和学习。
