Pandas函数大全

pandas.DataFrame.applymap()函数是用于将一个函数应用到DataFrame的每个元素，它返回一个新的DataFrame，其中每个元素都被该函数处理过。 使用方法： DataFrame.applymap(func) 参数解释： func-函数：必须是能够处理单个元素的函数（比如python的内置函数，自定义函数，lambda函数等）。 …

pandas.DataFrame.apply()是pandas库中的一个函数，用来对DataFrame中的每一列进行操作，并返回一个Series或DataFrame。 函数定义： DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, ar…

pandas.DataFrame.transpose() 方法用于交换 DataFrame 的行和列。它将 DataFrame 的行变成它的列，将它的列变成它的行。 语法 DataFrame.transpose(*args, **kwargs) 参数 *args：可选参数。这些参数传递给底层函数。详细信息请参阅底层函数的文档。 **kwargs：可选关键字参…

pandas.DataFrame.pivot()是Pandas库中的一种数据透视表函数，可以根据指定标准将数据重新排列，并根据聚合函数进行聚合。pivot()函数可以根据values、index和columns参数生成新的DataFrame。 基本语法如下： pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, …

pandas.DataFrame.pivot_table()介绍 pandas.DataFrame.pivot_table()是pandas库中的一个函数。它可用于操作数据框（DataFrame）以创建透视表。透视表是一种灵活的汇总数据技术，它可以按多个维度对数据进行计算和汇总。 通常情况下，透视表有一个或多个行和列变量，以及一个或多个值变量。pivot_t…

pandas.DataFrame.merge()函数用于将两个DataFrame按照指定的一些键进行合并。可以实现类似于SQL中的join操作，将两个表按照某些键进行关联，并将它们合并为一个新的表。 语法格式为： pd.merge(left,right,how,on,left_on,right_on,left_index,suffixes) 参数说明： le…

pandas.DataFrame.sort_values()的作用:该函数用于对数据框中的数据按照某一列或多列进行排序。 语法：pandas.DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, ignore_index=False, key=None) 参数解释： by: 排序的列…

pandas.DataFrame.stack()方法介绍 pandas.DataFrame.stack()是一个用于多级索引的有用方法。它的作用是将DataFrame的列“压缩”成一列。每个堆叠的列将与索引的最低级别合并成一个新的单级列索引。 pandas.DataFrame.stack()方法的参数 pandas.DataFrame.stack()方法没有…

pandas.DataFrame.groupby()是pandas中用于分组聚合数据的方法。具体来说，它可以按照某些列的值将数据分组，并对每个分组进行聚合操作，如求和、平均、计数等。 使用方法： pandas.DataFrame.groupby()的基本语法为： df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index…

pandas.DataFrame.unstack()是一种数据结构转换函数，可以将具有多层索引的pandas DataFrame对象转换为单层DataFrame对象。它的作用是将DataFrame中的某些列作为列的索引，同时将行索引的某些级别旋转为新的列。 另外，unstack()函数还支持将多个索引级别转换为列，以及在转换时选择要使用的元素。 unstac…