盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！("掌握66个Pandas实用函数，高效完成数据清洗全攻略！")

一、引言

在数据分析领域，数据清洗是至关重要的一环。Pandas 是 Python 中一个强势的数据分析库，提供了充足的函数来帮助我们处理和清洗数据。本文将为您介绍 66 个实用的 Pandas 函数，助您轻松搞定数据清洗任务。

二、数据清洗概述

数据清洗首要包括以下几个方面：

• 缺失值处理
• 重复值处理
• 异常值处理
• 数据类型转换
• 数据排序与筛选
• 数据聚合与分组

三、Pandas 实用函数盘点

1. 缺失值处理

# 删除含有缺失值的行
df.dropna()
# 填充缺失值
df.fillna()
# 检查缺失值
df.isnull()

2. 重复值处理

# 删除重复值
df.drop_duplicates()
# 检查重复值
df.duplicated()

3. 异常值处理

# 替换异常值
df.replace()
# 筛选异常值
df[(df['column'] > threshold) | (df['column'] < threshold)]

4. 数据类型转换

# 转换数据类型
df.astype()
# 检查数据类型
df.dtypes

5. 数据排序与筛选

# 数据排序
df.sort_values()
# 数据筛选
df[df['column'] == value]

6. 数据聚合与分组

# 数据分组
df.groupby()
# 数据聚合
df.groupby().agg()

以下是 66 个具体函数的详细介绍：

1. 缺失值处理

• dropna
• fillna
• isnull
• notnull

2. 重复值处理

• drop_duplicates
• duplicated

3. 异常值处理

• replace
• query

4. 数据类型转换

• astype
• to_numeric
• to_datetime
• to_string

5. 数据排序与筛选

• sort_values
• sort_index
• iloc
• loc

6. 数据聚合与分组

• groupby
• agg
• transform
• apply

7. 数据拼接与合并

• concat
• merge
• join

8. 数据重塑与透视

• melt
• pivot_table
• stack
• unstack

9. 文件读写

• read_csv
• read_excel
• to_csv
• to_excel

10. 数据可视化

• plot
• hist
• scatter

11. 其他常用函数

• sum
• mean
• median
• std
• min
• max
• count
• unique
• nunique
• value_counts

四、总结

掌握这 66 个 Pandas 实用函数，您将能够高效完成数据清洗任务。数据清洗是数据分析的基础，只有清洗后的数据才能为我们提供有价值的信息。期望本文能对您有所帮助，祝您在数据分析的道路上越走越远！

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