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Pandas常见函数

news 来源：原创 2025/6/26 16:27:06

Pandas 是 Python 中用于数据分析和处理的强大工具库。以下是 Pandas 中一些常见的函数和方法，按用途分类总结：

1. 数据创建

pd.Series(data, index)：创建一维的序列对象。
pd.DataFrame(data, index, columns)：创建二维的DataFrame。
pd.read_csv(filepath)：从CSV文件中读取数据。
pd.read_excel(filepath, sheet_name)：从Excel文件中读取数据。
pd.DataFrame.from_dict(data)：从字典创建DataFrame。

2. 数据查看

df.head(n)：查看前 n 行数据。
df.tail(n)：查看后 n 行数据。
df.shape：返回数据的行数和列数。
df.info()：获取数据的基本信息。
df.describe()：对数值列进行统计汇总（均值、中位数等）。
df.columns：查看列名。
df.dtypes：查看每列的数据类型。

3. 数据选择与过滤

df['col_name']：选择单列数据，返回Series。
df[['col1', 'col2']]：选择多列数据，返回DataFrame。
df.iloc[row_idx, col_idx]：基于索引位置选择数据。
df.loc[row_label, col_label]：基于标签选择数据。
df[df['col_name'] > value]：基于条件过滤数据。

4. 数据清洗

df.isnull()：检查缺失值，返回布尔值DataFrame。
df.notnull()：检查非缺失值。
df.dropna(axis=0/1)：删除缺失值所在的行或列。
df.fillna(value)：填充缺失值。
df.replace(old_value, new_value)：替换指定值。
df.duplicated()：检查重复行。
df.drop_duplicates()：删除重复行。

5. 数据操作

数据修改

df['new_col'] = value：添加新列。
df.rename(columns={'old': 'new'})：重命名列名。
df.set_index('col_name')：设置某列为索引。
df.reset_index()：重置索引。

数据排序

df.sort_values(by='col_name', ascending=True)：按列排序。
df.sort_index()：按索引排序。

数据分组

df.groupby('col_name').sum()：按列分组并求和。
df.groupby('col_name').agg({'col1': 'mean', 'col2': 'sum'})：自定义分组聚合。

数据合并

pd.concat([df1, df2], axis=0)：按行或列拼接数据。
pd.merge(df1, df2, on='col_name', how='inner')：按键合并数据。
df.join(other_df)：按索引合并数据。

6. 数据分析

df['col_name'].value_counts()：统计每个值的出现次数。
df['col_name'].unique()：查看唯一值。
df['col_name'].nunique()：统计唯一值个数。
df.corr()：计算相关系数。
df.cov()：计算协方差。
df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc)：生成透视表。

7. 数据输出

df.to_csv('output.csv', index=False)：导出到CSV文件。
df.to_excel('output.xlsx', index=False)：导出到Excel文件。
df.to_json('output.json')：导出为JSON文件。

这些函数和方法覆盖了数据处理的主要场景，可以帮助快速完成数据的加载、清理、分析和输出。

Pandas常见函数

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