python pandas库的常用函数

Python的pandas库是一个用于数据分析和处理的强大工具。下面是一些常用的pandas函数：

1. read_csv(): 用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFra对象。
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、数据类型和非空值数量等。
5. describe(): 提供DataFrame中数值列的统计摘要，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的列名列表。
8. unique(): 返回Series中唯一值的列表。
9. value_counts(): 统计Series中每个唯一值的出现次数。
10. sort_values(): 根据指定列的值对DataFrame进行排序。
11. groupby(): 根据指定列的值对DataFrame进行分组操作。
12. merge(): 将两个DataFrame按照指定的列进行合并。
13. dropna(): 删除包含缺失值的行或列。
14. fillna(): 用指定的值填充缺失值。
15. plot(): 绘制DataFrame或Series的图表。

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python中pandas库常用函数

pandas库常用函数是用于数据分析的Python库。该库包括用于处理表格型数据的数据结构和函数。常用的函数包括读取和写入各种格式的数据、处理缺失数据、合并和重塑数据集、分组聚合、时间序列处理等。Pandas是Python中数据科学领域中最强大的工具之一，支持的数据结构以及丰富的方法使得它成为建模、可视化和数据预处理的一个很好的选择。