python pandas常用函数及其用法

时间: 2023-06-15 09:04:38 浏览: 60
Pandas 是一个开源数据处理和分析工具,提供了一系列的数据结构和数据分析函数。下面是一些常用的 Pandas 函数及其用法: 1. DataFrame() 用于创建一个数据框。例如,可以使用以下代码创建一个名为 df 的数据框: ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3']) ``` 2. read_csv() 用于读取 CSV 文件。例如,可以使用以下代码将名为 'data.csv' 的 CSV 文件读入一个名为 df 的数据框中: ``` df = pd.read_csv('data.csv') ``` 3. head() 用于查看数据框的前几行。例如,可以使用以下代码查看数据框 df 的前五行: ``` df.head() ``` 4. tail() 用于查看数据框的后几行。例如,可以使用以下代码查看数据框 df 的后五行: ``` df.tail() ``` 5. describe() 用于计算数据框中数值列的一些统计信息,如均值、标准差、最小值、最大值等。例如,可以使用以下代码查看数据框 df 中数值列的统计信息: ``` df.describe() ``` 6. groupby() 用于按照某列或某些列进行分组。例如,可以使用以下代码按照 'col1' 列进行分组: ``` df.groupby('col1') ``` 7. merge() 用于合并数据框。例如,可以使用以下代码将两个数据框 df1 和 df2 按照 'col1' 列合并: ``` pd.merge(df1, df2, on='col1') ``` 8. drop() 用于删除数据框中的某行或某列。例如,可以使用以下代码删除数据框 df 中名为 'col1' 的列: ``` df.drop('col1', axis=1) ``` 9. fillna() 用于填充数据框中的缺失值。例如,可以使用以下代码将数据框 df 中的缺失值填充为 0: ``` df.fillna(0) ``` 10. sort_values() 用于按照某列或某些列进行排序。例如,可以使用以下代码按照 'col1' 列进行升序排序: ``` df.sort_values('col1', ascending=True) ```

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