超强图解Pandas 18招，墙裂建议收藏！("超实用Pandas技巧18式，强烈推荐收藏！")

一、Pandas简介

Pandas 是一个强势的Python数据分析库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。下面我们将介绍18个超实用的Pandas技巧，帮助您更高效地进行数据处理。

二、数据导入与导出

1. 从CSV文件导入数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
    

2. 导出数据到CSV文件

df.to_csv('output.csv', index=False)
    

三、数据清洗

3. 删除重复行

df.drop_duplicates(inplace=True)
    

4. 删除空值

df.dropna(inplace=True)
    

5. 填充空值

df.fillna(value='default', inplace=True)
    

四、数据选择与筛选

6. 选择单列

df['column_name']
    

7. 选择多列

df[['column_name1', 'column_name2']]
    

8. 筛选行

df[df['column_name'] > 10]
    

五、数据排序与分组

9. 单列排序

df.sort_values(by='column_name', inplace=True)
    

10. 多列排序

df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], inplace=True)
    

11. 分组

grouped = df.groupby('column_name')
    

六、数据合并与重塑

12. 横向合并

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    

13. 纵向合并

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
    

14. 数据重塑

df_melted = df.melt(id_vars=['column_name'], value_vars=['column_name1', 'column_name2'])
    

七、数据聚合与统计

15. 求和

df['column_name'].sum()
    

16. 平均值

df['column_name'].mean()
    

17. 最大值

df['column_name'].max()
    

18. 最小值

df['column_name'].min()
    

八、总结

以上是18个超实用的Pandas技巧，掌握这些技巧可以帮助您更高效地进行数据处理。在实际应用中，您可以按照需求灵活运用这些技巧，节约数据分析的快速。如果您觉得这些技巧有用，请收藏本文，以便随时查阅。

以上HTML代码展示了18个超实用的Pandas技巧，每个技巧都通过标题、代码示例和简要说明进行了详细介绍。这些技巧涵盖了数据导入导出、数据清洗、数据选择与筛选、数据排序与分组、数据合并与重塑、数据聚合与统计等方面，旨在帮助用户更高效地处理数据。

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发