Pandas函数大全

pandas.DataFrame.hist()是一个用于绘制DataFrame数据直方图的方法。该方法允许用户通过调整一些参数来生成合适的图表，包括直方图的数量、颜色、样式等。 使用方法： pandas.DataFrame.hist(bins=10, column=None, figsize=None, grid=True, legend=False, …)…

作用介绍 pandas.DataFrame.cov()是pandas.DataFrame类中的一个方法，用于计算DataFrame数据集中各列之间的协方差矩阵。 协方差矩阵是用于衡量两个随机变量之间相关性的一个指标，其值越大表示两个变量相关性越强，其值为负则表示两个变量呈反相关性。 使用方法 pandas.DataFrame.cov()方法的语法为： Dat…

pandas.DataFrame.describe()的作用 pandas.DataFrame.describe()函数用于生成数据集的统计描述。它返回给定数据集的主要统计量，例如平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。该函数的输出格式是一个数据帧（DataFrame），它显示了每个统计量的值以及数据集中的样本数。 使用方法 pandas.DataFra…

pandas.DataFrame.corr()作用与使用方法 pandas.DataFrame.corr()是pandas中DataFrame对象的方法，用于计算DataFrame中列与列之间的相关性矩阵。该方法的返回值是一个相关性矩阵，矩阵的行与列分别对应着DataFrame中的列。 使用方法有如下参数： method：计算相关性的方法，包括’pearso…

pandas.DataFrame.sum() 是 Pandas 库中的一个函数，用于计算 DataFrame 中每列和每行的总和。 函数语法 DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0) 参数说明 axis：指定要使用操作的轴。默认为 0，即…

pandas.merge()是一个在pandas库中用于合并、连接和 join 数据集的函数。这个函数能够参考多个键来合并不同数据集的行。具体而言，merge()函数根据列之间的关系来合并 DataFrame 对象。 merge()函数的语法如下所示： pandas.merge(left, right, how='inner', on=N…

pandas.groupby()的作用 pandas.groupby()用于按照一定的条件（实际上就是指定一个或多个列）对数据集进行分组，分组后可以对各个分组做一些统计分析，如求和、平均值等。 pandas.groupby()的使用方法 创建数据集 在进行分组操作之前，首先需要创建一个数据集。 例如，创建一个记录销售额的数据集： import pandas …

pandas.map()函数的作用是对Series对象中的每一个元素都应用一个函数，并返回一个新的Series对象，其中新的Series对象的元素是原Series对象元素经过函数处理的结果。 使用方法： pandas.map(function, na_action=None) 参数说明： function：函数类型，对每个元素应用的函数。 na_action…

Pandas是一种非常流行的Python数据处理库，其中的dropna()是一个常用的功能，它可以删除包含缺失数据的行或列。这个函数的详细作用和使用方法，可以通过以下攻略来了解。 作用 当处理数据时，常常会遇到缺失值。这些缺失值如果不进行处理，会影响到我们的分析结果。使用dropna()可以方便地去除包含缺失值的行或列，帮助我们得到更准确的结果。 使用方法 …