python数据处理67个pandas函数总结看完就用

“python数据处理67个pandas函数总结看完就用”完整攻略

1. 为什么要学习pandas？

pandas是一个强大的数据处理库，它能够处理和清洗各种各样的数据，包括表格数据、CSV文件、Excel文件、SQL数据库等等。如果你是一位数据分析师或科学家，学习pandas是必不可少的，因为它可以让你更快地进行数据分析和处理。

2. pandas的基本数据结构

pandas中最基本的数据结构是Series和DataFrame。

Series是一种一维数组，类似于Python中的列表或数组。

DataFrame则是由多个Series组成的二维表格，类似于SQL数据库中的表格。DataFrame不仅可以进行基本的数据清洗和操作，还可以进行更加复杂的数据分析、统计和可视化。

3. pandas常用的函数

在pandas中，常用的函数有很多，但是我们可以通过学习一些常用的函数来了解pandas的基本用法。

这里以read_csv()函数、head()函数和describe()函数为例进行说明。

3.1 read_csv()函数

read_csv()函数可以用来读取CSV文件并将其转换为DataFrame。CSV文件是常见的一种数据存储格式，如果我们要对一些CSV数据进行分析，就需要先用这个函数读取数据。

import pandas as pd

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

上面的代码将读取名为"data.csv"的文件，并将其转换为一个名为data的DataFrame。我们可以通过print()函数查看这个DataFrame的内容。

3.2 head()函数

head()函数可以用来查看DataFrame的前几行数据，默认查看前五行。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

上面的代码将打印出data DataFrame的前五行数据。

3.3 describe()函数

describe()函数可以对DataFrame中的数值列进行统计分析。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())

上面的代码将对data DataFrame中的数值列进行统计分析，结果将被打印出来。

4. 示例演示

假设我们要对一份名为"students.csv"的学生信息表格进行分析。这个表格包含了每个学生的姓名、性别、出生年月、成绩等信息。

1. 首先，我们需要使用read_csv()函数读取这个表格，并将其转换为一个DataFrame。

import pandas as pd

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

1. 接着，我们可以使用head()函数查看这个DataFrame中的前几行数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('students.csv')
print(data.head())

1. 然后，我们可以使用describe()函数对这个DataFrame中的数值列进行统计分析。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('students.csv')
print(data.describe())

1. 如果我们想要按照成绩对学生进行排序，可以使用sort_values()函数。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('students.csv')
data.sort_values(by='score', ascending=False, inplace=True)
print(data.head())

这个代码将对data DataFrame按照score列进行降序排序，并将结果打印出来。

以上是关于“python数据处理67个pandas函数总结看完就用”的完整攻略的介绍和示例说明。通过学习这个攻略，我们可以了解pandas的基本用法，掌握一些常用的函数，并且了解如何用pandas对数据进行分析和处理。