dataframe重点函数讲解
时间: 2023-09-14 18:14:12 浏览: 52
好的,您想了解哪些重点函数?一般地,Pandas中DataFrame的常用操作有:索引、选择、修改、排序、聚合以及合并等。其中,常见的DataFrame操作函数包括:
1. DataFrame.head(n):返回DataFrame前n行。
2. DataFrame.tail(n):返回DataFrame后n行。
3. DataFrame.info():返回DataFrame的信息,包括行数、列数、每一列的名称、非空值数量和数据类型等信息。
4. DataFrame.describe():描述DataFrame的数值型数据的统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数以及最大值等。
5. DataFrame.sort_values(by=column_name, ascending=True/False):根据指定的列名称对DataFrame进行升序或降序排序。
6. DataFrame.groupby(column_name).agg(func_name):按照指定列进行分组,并使用指定的聚合函数进行统计,如sum、count、mean等。
7. DataFrame.dropna():删除含有缺失值的行或列。
8. DataFrame.fillna(value):将DataFrame中的空值用指定的值进行填充。
9. DataFrame.join(other, on=column_name):将两个DataFrame按照指定列进行合并。
以上是常用的DataFrame操作函数,您需要了解的函数有哪些呢?
相关问题
DataFrame 内置函数
DataFrame 是 pandas 库中的一个数据结构,它提供了许多内置函数可以对 DataFrame 进行操作和处理。以下是一些常用的 DataFrame 内置函数:
1. head():返回 DataFrame 的前几行,默认返回前 5 行。
2. tail():返回 DataFrame 的后几行,默认返回后 5 行。
3. info():显示 DataFrame 的基本信息,包括列名、数据类型、非空值个数等。
4. describe():显示 DataFrame 中数值列的统计信息,包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值等。
5. shape:返回 DataFrame 的形状,即行数和列数。
6. columns:返回 DataFrame 的列名。
7. index:返回 DataFrame 的索引。
8. dtypes:返回 DataFrame 各列的数据类型。
9. unique():返回 DataFrame 列中的唯一值。
10. dropna():删除包含缺失值的行或列。
11. fillna():填充 DataFrame 中的缺失值。
12. groupby():按照指定的列对 DataFrame 进行分组。
13. sort_values():按照指定的列对 DataFrame 进行排序。
14. merge():根据指定的列将两个 DataFrame 进行合并。
15. pivot_table():根据指定的列生成透视表。
这些只是一些常用的内置函数,DataFrame 还有很多其他功能强大的方法可以进行数据处理和分析。
dataframe agg函数
DataFrame的agg函数是用于对DataFrame进行聚合操作的函数。它可以对指定的列应用一个或多个聚合函数,并返回一个包含聚合结果的新的DataFrame。
agg函数的语法如下:
```python
df.agg(func, axis=0, *args, **kwargs)
```
参数说明:
- func:聚合函数,可以是一个函数名称的字符串,也可以是一个函数或函数列表。
- axis:指定按行(axis=0)还是按列(axis=1)进行聚合,默认为0。
- *args, **kwargs:可选的参数,传递给聚合函数。
示例:
假设有一个名为df的DataFrame,其中包含两列'A'和'B',我们可以使用agg函数计算它们的平均值和最大值:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
result = df.agg(['mean', 'max'])
print(result)
```
输出结果为:
```
A B
mean 3.0 8.0
max 5.0 10.0
```
在上面的示例中,我们将agg函数应用于df,对每一列分别计算了平均值和最大值,并将结果返回为一个新的DataFrame。