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python pandas实用技巧

时间: 2023-10-31 20:06:08 浏览: 204

pandas的使用方法

关于python 包pandas的apply和groupby 以及fuzzywuzzy的用法

当处理数据时，Pandas 是 Python 中最常用的库之一。以下是一些 Python Pandas 实用技巧： 1. 如何读取 CSV 文件并将其转换为 Pandas DataFrame？ ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') ``` 2. 如何选择 DataFrame 中的特定列？ ```python # 选择单个列 df['column_name'] # 选择多个列 df[['column_name_1', 'column_name_2']] ``` 3. 如何选择 DataFrame 中的特定行？ ```python # 选择单个行 df.loc[row_label] # 选择多个行 df.loc[start_row_label:end_row_label] ``` 4. 如何在 DataFrame 中添加新列？ ```python df['new_column_name'] = values ``` 5. 如何在 DataFrame 中删除列？ ```python df.drop('column_name', axis=1, inplace=True) ``` 6. 如何在 DataFrame 中删除行？ ```python df.drop(index, inplace=True) ``` 7. 如何在 DataFrame 中重命名列？ ```python df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True) ``` 8. 如何在 DataFrame 中进行条件筛选？ ```python df[df['column_name'] > value] ``` 9. 如何在 DataFrame 中进行字符串匹配？ ```python df[df['column_name'].str.contains('string')] ``` 10. 如何在 DataFrame 中进行分组和聚合？ ```python df.groupby('column_name').agg({'column_name_2': 'mean'}) ```

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