pandas库常用函数大全

以下是pandas库常用函数的一些例子：
1. 读取csv文件

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')

2. 查看数据前几行

df.head()

3. 查看数据后几行

df.tail()

4. 查看数据的形状

df.shape

5. 查看数据的列名

df.columns

6. 查看数据的索引

df.index

7. 查看数据的统计信息

df.describe()

8. 查看数据的缺失值情况

df.isnull().sum()

9. 查看数据的唯一值

df['column_name'].unique()

相关问题

pandas库常用函数

Pandas库常用函数包括assign函数、bool函数、groupby函数和head函数等。其中，assign函数用于为DataFrame添加新的字段；bool函数用于将元素转换为布尔值；groupby函数用于按指定的列进行分组并进行聚合操作；head函数用于返回DataFrame或Series的前几行数据。

其他常用函数还包括：
- drop函数：用于删除指定行或列。
- merge函数：用于合并两个DataFrame。
- read_csv函数：用于从CSV文件中读取数据并创建DataFrame。
- to_csv函数：用于将DataFrame保存为CSV文件。
- fillna函数：用于填充缺失值。
- rename函数：用于重命名DataFrame的行或列。
- sort_values函数：用于按指定列的值对DataFrame进行排序。
- unique函数：用于返回Series中的唯一值数组。

pythonpandas库常用函数

pandas是Python中非常常用的数据处理和分析库。它包含了很多常用的函数，以下是一些常用的函数：

1. read_csv(): 用于从CSV文件中读取数据，并以DataFrame的形式返回。
2. head(): 返回DataFrame的前几行，默认返回前5行。
3. tail(): 返回DataFrame的后几行，默认返回后5行。
4. info(): 显示DataFrame的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等。
5. describe(): 对DataFrame中的数值型列进行描述性统计分析，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
6. dropna(): 删除包含缺失值的行或列。
7. fillna(): 用指定的值填充DataFrame中的缺失值。
8. groupby(): 按照指定的列对DataFrame进行分组，并进行相应的聚合操作，如求和、均值、计数等。
9. merge(): 将两个DataFrame按照指定的列进行合并。
10. plot(): 用于绘制DataFrame中的数据图表，如折线图、柱状图、散点图等。

以上是一些常用的函数，你可以根据具体需求选择使用。如果你想了解更多函数，请参考pandas官方文档。