pandas技能一览表

Pandas 是一个开源的、用于数据分析和数据操作的 Python 库。通过使用 Pandas，我们可以轻松地进行数据清洗、处理、分析和可视化。以下是一些常用的 Pandas 技能一览表:

1. 创建和读取数据:
- 使用 pd.DataFrame() 创建一个新的数据框架。
- 使用 pd.read_csv() 读取 CSV 文件。
- 使用 pd.read_excel() 读取 Excel 文件。

2. 数据的基本操作和探索:
- 使用 DataFrame.head() 或 DataFrame.tail() 查看数据的前几行或后几行。
- 使用 DataFrame.shape 查看数据框架的维度。
- 使用 DataFrame.info() 查看数据的基本信息，如列名、数据类型和缺失值。
- 使用 DataFrame.describe() 查看数据的统计摘要。

3. 数据清洗和预处理:
- 使用 DataFrame.drop() 删除指定的行或列。
- 使用 DataFrame.fillna() 填充缺失值。
- 使用 DataFrame.drop_duplicates() 删除重复的行。
- 使用 DataFrame.replace() 替换指定的值。

4. 数据的筛选和排序:
- 使用 DataFrame.loc[] 或 DataFrame.iloc[] 按标签或位置筛选数据。
- 使用 DataFrame.query() 使用条件表达式筛选数据。
- 使用 DataFrame.sort_values() 对数据进行排序。

5. 数据的分组和聚合:
- 使用 DataFrame.groupby() 进行数据分组。
- 使用聚合函数，如 sum()、mean()、median() 对数据进行聚合计算。
- 使用 DataFrame.pivot_table() 创建数据透视表。

6. 数据的合并和连接:
- 使用 pd.concat() 进行数据框架的合并。
- 使用 DataFrame.merge() 进行数据框架的连接。

这些只是 Pandas 中的一些常用技能，希望能帮助到你！引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 数据采集、清洗、整理、分析以及可视化实战](https://blog.csdn.net/qq_35029061/article/details/130419728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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