11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效(附代码实例)

Pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，可以用于数据清洗、数据分析、数据可视化等。在使用Pandas时，有一些小技巧可以让您的工作更高效。以下是11个Python Pandas小技巧的完整攻略，包括代码实现的步骤和示例说明：

1. 读取CSV文件

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。

1. 选择列

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
col = df['column_name']

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用列名column_name选择一个名为col的列。

1. 选择行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
row = df.loc[0]

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用loc函数选择第一行，并将其存储在一个名为row的Series对象中。

1. 选择多行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
rows = df.loc[0:4]

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用loc函数选择前五行，并将其存储在一个名为rows的DataFrame对象中。

1. 选择行和列

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
subset = df.loc[0:4, ['column_name1', 'column_name2']]

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用loc函数选择前五行和两个列，并将其存储在一个名为subset的DataFrame对象中。

1. 重命名列

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用rename函数将列old_name重命名为new_name。

1. 删除列

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop(columns=['column_name'])

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用drop函数删除一个名为column_name的列。

1. 删除行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop(index=[0, 1, 2])

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用drop函数删除前三行。

1. 过滤行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
filtered = df[df['column_name'] > 10]

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用过滤器选择一个名为column_name的列，并选择其中大于10的行，并将其存储在一个名为filtered的DataFrame对象中。

1. 分组和聚合

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column_name').mean()

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取一个名为data.csv的CSV文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用groupby函数将数据按列column_name分组，并使用mean函数计算每个组的平均值，并将其存储在一个名为grouped的DataFrame对象中。

1. 合并数据

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')
merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

这个示例中，我们使用Pandas的read_csv函数读取两个名为data1.csv和data2.csv的CSV文件，并将它们存储在名为df1和df2的DataFrame对象中。然后，我们使用merge函数将两个DataFrame对象按列column_name合并，并将其存储在一个名为merged的DataFrame对象中。

这是11个Python Pandas小技巧的完整攻略，包括代码实现的步骤和示例说明。希望对您有所帮助！