python之二：pandas库数据处理函数汇总

最新推荐文章于 2025-04-03 09:29:45 发布

Codename_47

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分类专栏： python入门文章标签： python数据处理 pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Codename_47/article/details/99623125

这篇博客汇总了使用Pandas库进行数据处理的一些关键函数，包括数据生成、清洗、过滤、排序、分组、连接与组合及统计分析。内容涉及DataFrame创建、空值处理、数值替换、数据排序、分组聚合、数据连接等多种操作。

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基本操作

1.最简单的生成dataframe
pd.Dataframe(np.random.rand(10,5))
2.把一个列表变为dataframe
pd.Series(list)
3.生成索引（也就是加一列id的感觉）
df.index=pd.data_range(‘2019/8/11’,periods=df.shape[0])
4.看数据头数据尾
df.head(3) df.tail(2)
5.数据行列/ 信息
df.shape df.info()
6.*数据的描述分析，比如平均值、标准差等
df.describe()
7.特定数出现次数
s=pd
s.value_count(dropna=False)//加了括号的内容就会对nan计数
8.*数据选列、选多列
df[col] df[[col1,col2]]
9.*选区位置选取二维位置选取行
df.iloc[0] df.iloc[0,0] df.iloc[0,:]

数据清洗

1.对列重命名
df.columns = [‘a’,‘b’,‘c’]
2.*是否为空去除空
pd.isnull(df) pd.notnull(df)
3.对于如何滤掉所有的nan，这个链接里面说的很清楚
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38168620/article/details/79596798
df.dropna() df.dropna(axis=1)//也就是保留列 df.dropna(axis=0,thresh=1)//保留至少有1个非NaN数据的行
4.*nan替换可以替换成平均值，这里用s是指是