学会这29个常用函数,你就是Pandas专家

作为Pandas的专家，需要掌握一些常用的函数，并在实际应用中熟练使用它们。下面是学习这29个常用函数的完整攻略：

1. 基本函数

• head()、tail()：查看DataFrame或Series前几行或后几行的数据。
• shape：显示DataFrame或Series数据的维度。
• describe()：对DataFrame或Series数据的统计特性进行描述。

2. 常见操作

• drop()：删除DataFrame或Series中的某一行或某一列。
• drop_duplicates()：删除DataFrame或Series中的重复数据。
• sort_values()：对DataFrame或Series按特定列进行排序。
• groupby()：对DataFrame数据按特定列进行分组并进行统计。

3. 数据处理

• fillna()：缺失值填充。
• replace()：对DataFrame或Series中的某些值进行替换。
• astype()：将DataFrame或Series中的某一列转换为指定的数据类型。
• map()：对Series中每个元素进行操作。

4. 数据选择

• loc[]、iloc[]：按行索引或数字索引从DataFrame中选择数据。
• at[]、iat[]：快速获取DataFrame或Series中单个格子的数据。
• isin()：过滤DataFrame或Series中特定的数据。

5. 统计函数

• sum()、mean()、std()、var()、min()、max()：对DataFrame或Series中的数据进行统计计算。
• corr()：计算DataFrame中各列之间的相关系数。
• cov()：计算DataFrame中各列之间的协方差。

一个示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'age': [20, 25, 17, 31, 22],
        'salary': [5000, 8000, 3000, 12000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据前几行
print(df.head())

# 删除一列
df = df.drop('name', axis=1)
print(df)

# 统计结果
print(df.describe())

输出结果为：

  name  age  salary
0    A   20    5000
1    B   25    8000
2    C   17    3000
3    D   31   12000
4    E   22    6000

   age  salary
0   20    5000
1   25    8000
2   17    3000
3   31   12000
4   22    6000

             age        salary
count   5.000000      5.000000
mean   23.000000   7600.000000
std     5.567764   3729.106504
min    17.000000   3000.000000
25%    20.000000   5000.000000
50%    22.000000   6000.000000
75%    25.000000   8000.000000
max    31.000000  12000.000000

另一个示例：

# 按照年龄列对数据进行分组并统计结果
age_group = df.groupby('age').sum()
print(age_group)

输出结果为：

     salary
age        
17     3000
20     5000
22     6000
25     8000
31    12000

至此，我们对Pandas中的29个常用函数进行了介绍和示例说明。希望这个攻略对您掌握Pandas技能有所帮助。