python pandas常用函数
时间: 2023-10-21 09:29:06 浏览: 55
Python pandas常用函数是对数据进行处理和分析的工具。下面是一些常用的函数:
1. import pandas as pd和import numpy as np可以导入pandas和numpy库,使得我们可以使用相关函数和方法来处理数据。
2. apply函数是pandas中的一个函数,它可以将一个函数应用于DataFrame或Series的每一行或每一列,从而实现对数据的处理。
3. hist函数是pandas中用于绘制直方图的函数,可以将数据按照指定的bins进行分组,并画出直方图。
4. iterrows函数是pandas中的一个迭代函数,可以通过遍历DataFrame的每一行来对数据进行操作。
这些函数是pandas库中常用的函数,可以帮助我们对数据进行处理、分析和可视化。更多的常用函数和使用方法可以在pandas官方网站上找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
python pandas 常用函数
Python中的pandas库是数据分析和处理的重要工具。以下是pandas中一些常用的函数:
1. 读取数据:
- read_csv(): 从CSV文件中读取数据。
- read_excel(): 从Excel文件中读取数据。
- read_sql(): 从SQL数据库中读取数据。
- read_json(): 从JSON文件中读取数据。
- read_html(): 从HTML文件或网页中读取表格数据。
2. 数据预览和概览:
- head(): 查看DataFrame的前几行。
- tail(): 查看DataFrame的后几行。
- info(): 显示DataFrame的概要信息,包括列名和数据类型等。
- describe(): 显示DataFrame的统计描述信息,包括均值、方差等。
3. 数据选择和过滤:
- loc[]: 通过标签选择行和列。
- iloc[]: 通过位置选择行和列。
- isin(): 判断元素是否属于给定的列表或数组。
- query(): 使用表达式查询数据。
4. 数据清洗和处理:
- dropna(): 删除包含缺失值的行或列。
- fillna(): 填充缺失值。
- drop_duplicates(): 删除重复的行。
- replace(): 替换特定值。
5. 数据排序和排名:
- sort_values(): 按照指定列的值进行排序。
- sort_index(): 按照索引进行排序。
- rank(): 对值进行排名。
6. 数据聚合和分组:
- groupby(): 根据某些列的值进行分组。
- agg(): 对每个组应用聚合函数。
- pivot_table(): 创建透视表。
这只是一些常用的函数,pandas还有许多其他功能强大的函数可以用于数据处理和分析。你可以参考pandas官方文档以获得更多信息。
pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解
Pandas 是一个强大的数据分析工具,提供了很多常用的函数来处理数据,下面是一些常用的函数及其用法:
1. read_csv():读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。
2. head():返回 DataFrame 的前几行数据,默认为前 5 行。
3. tail():返回 DataFrame 的后几行数据,默认为后 5 行。
4. info():返回 DataFrame 的基本信息,包括每列的数据类型、非空值数量等。
5. describe():返回 DataFrame 的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
6. shape:返回 DataFrame 的行数和列数。
7. columns:返回 DataFrame 的列名。
8. index:返回 DataFrame 的行索引。
9. loc[]:根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。
10. iloc[]:根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。
11. dropna():删除 DataFrame 中的缺失值。
12. fillna():用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。
13. groupby():按照指定的列对 DataFrame 进行分组。
14. apply():对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。
15. pivot_table():根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。
16. merge():将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。
17. sort_values():按照指定的列对 DataFrame 进行排序。
18. drop_duplicates():去除 DataFrame 中的重复行。
19. value_counts():统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。
20. isnull():判断 DataFrame 中的元素是否为空值。
这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作,掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。