pandas常用函数汇总

pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了许多常用的函数来处理和操作数据。以下是一些常用的pandas函数汇总：

1. `read_csv`：从csv文件中读取数据。
2. `head`：显示数据的前几行。
3. `tail`：显示数据的后几行。
4. `info`：显示数据的基本信息，包括列名、数据类型等。
5. `describe`：显示数据的统计摘要，包括平均值、标准差等。
6. `shape`：显示数据的行数和列数。
7. `columns`：显示数据的列名。
8. `value_counts`：计算某一列中每个元素出现的次数。
9. `sort_values`：按照某一列的值排序数据。
10. `groupby`：按照某一列的值进行分组。

这些只是一些常用的函数，pandas还提供了很多其他函数用于处理数据。如果你有具体的需求，你可以查阅pandas的官方文档以了解更多函数的使用方法。

相关问题

pandas汇总函数

pandas是一个功能强大的数据处理库，它提供了许多用于数据汇总的函数。下面是几个常用的汇总函数：

1. count(): 计算非缺失值的数量。
2. sum(): 计算所有值的总和。
3. mean(): 计算平均值。
4. median(): 计算中位数。
5. min(): 计算最小值。
6. max(): 计算最大值。
7. std(): 计算标准差。
8. var(): 计算方差。

这些函数可以应用于整个DataFrame或Series对象，也可以在特定的轴上进行操作。例如，df.sum()将对DataFrame的每一列进行求和，而df.sum(axis=1)将对每一行进行求和。

pandas的常用函数

Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，提供了丰富的函数来操作数据。以下是一些常用的Pandas函数：

1. `read_csv(file)`: 用于从CSV文件读取数据，创建DataFrame。
2. `head(n=5)`: 显示DataFrame的前n行，默认为5行，常用来快速查看数据。
3. `describe()`: 统计描述性信息，如计数、均值、标准差等。
4. `df['column_name']`: 选取列或切片数据。
5. `df.drop(columns, axis=0|1)`: 删除指定列或行。
6. `df.groupby(column)`: 按照某一列分组，适合进行聚合操作。
7. `df.merge(other_df, on='key', how='inner')`: 合并两个DataFrame，通常按某个键列进行连接。
8. `df.fillna(value)`: 填充缺失值。
9. `df.sort_values(by, ascending=True|False)`: 按指定列排序。
10. `df.apply(function, axis=0|1)`: 应用函数到DataFrame的每一行或每一列。
11. `df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc)`: 创建透视表进行汇总计算。
12. `to_csv(file)` 或 `to_excel(file)`: 将DataFrame保存为CSV或Excel文件。