pandas最重要的25个函数

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The 25 Most Essential Functions of Pandas

Pandas, a popular data analysis library in Python, offers a wide range of functions that make data manipulation and analysis a breeze. Among these, 25 stand out as the most essential for every data scientist and analyst. Here they are:

read_csv(): Reads CSV files into DataFrames. DataFrame(): Creates a new DataFrame.

head(): Returns the first few rows of a DataFrame. tail(): Returns the last few rows of a DataFrame. shape: Returns the dimensions of the DataFrame.

dtypes: Shows the data types of columns in the DataFrame. select_dtypes(): Selects columns based on their data types. dropna(): Removes rows or columns with missing values. fillna(): Fills missing values with a specified value. drop_duplicates(): Removes duplicate rows.

sort_values(): Sorts the DataFrame by column values. groupby(): Groups the DataFrame by one or more columns. agg(): Performs aggregation operations on grouped data. merge(): Merges two DataFrames based on common columns.

join(): Joins two DataFrames on a specified key. concat(): Concatenates multiple DataFrames.

loc[] and iloc[]: Selects rows and columns by label and position, respectively.

isin(): Checks if values in a column match values in a given list.

unique(): Returns the unique values in a column.

nunique(): Returns the count of unique values in a column. value_counts(): Counts the occurrences of unique values in a column.

apply(): Applies a function along an axis of the DataFrame. map(): Maps values in a column based on a mapping function.

rename(): Renames columns or rows. to_csv(): Saves the DataFrame as a CSV file.

These 25 functions, when combined, provide a powerful toolbox for data manipulation and analysis using Pandas. Mastering them will significantly enhance your data science capabilities.

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Pandas最重要的25个函数

Pandas是Python中一个流行的数据分析库，它提供了许多函数，使数据操作和分析变得轻而易举。其中，25个函数对于每位数据科学家和分析师来说都是必不可少的。以下是这些函数：

read_csv()：从CSV文件中读取数据到DataFrame。 DataFrame()：创建一个新的DataFrame。 head()：返回DataFrame的前几行。 tail()：返回DataFrame的最后几行。 shape：返回DataFrame的维度。

dtypes：显示DataFrame中各列的数据类型。 select_dtypes()：根据数据类型选择列。

dropna()：删除包含缺失值的行或列。 fillna()：用指定值填充缺失值。 drop_duplicates()：删除重复的行。

sort_values()：根据列值对DataFrame进行排序。 groupby()：根据一个或多个列对DataFrame进行分组。 agg()：对分组数据进行聚合操作。

merge()：根据公共列将两个DataFrame合并。 join()：使用指定的键将两个DataFrame连接在一起。 concat()：连接多个DataFrame。

loc[]和iloc[]：分别通过标签和位置选择行和列。 isin()：检查列中的值是否在给定的列表中。 unique()：返回列中的唯一值。 nunique()：返回列中唯一值的数量。

value_counts()：计算列中唯一值的出现次数。 apply()：沿DataFrame的轴应用函数。 map()：根据映射函数对列中的值进行映射。 rename()：重命名列或行。

to_csv()：将DataFrame保存为CSV文件。

这25个函数组合在一起，为使用Pandas进行数据操作和分析提供了强大的工具集。掌握这些函数将极大地提升你的数据科学