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上次分享了10个使用频率非常高的Pandas函数,同学们都觉得很有用。今天,咱们继续~~
我整理了100个Pandas常用的函数,分别分为6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。赶紧收藏起来吧!
统计汇总函数
函数 | 含义 |
min() | 计算最小值 |
max() | 计算最大值 |
sum() | 求和 |
mean() | 计算平均值 |
count() | 计数(统计非缺失元素的个数) |
size() | 计数(统计所有元素的个数) |
median() | 计算中位数 |
var() | 计算方差 |
std() | 计算标准差 |
quantile() | 计算任意分位数 |
cov() | 计算协方差 |
corr() | 计算相关系数 |
skew() | 计算偏度 |
kurt() | 计算峰度 |
mode() | 计算众数 |
describe() | 描述性统计(一次性返回多个统计结果) |
groupby() | 分组 |
aggregate() | 聚合运算(可以自定义统计函数) |
argmin() | 寻找最小值所在位置 |
argmax() | 寻找最大值所在位置 |
any() | 等价于逻辑“或” |
all() | 等价于逻辑“与” |
value_counts() | 频次统计 |
cumsum() | 运算累计和 |
cumprod() | 运算累计积 |
pct--_change() | 运算比率(后一个元素与前一个元素的比率) |
# describe函数总结数据集分布的集中趋势,分散和形状
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'a':[12,13,14,15,11],'b':['a','b','c','d','c']}
df = pd.DataFrame(data)
df.describe() #默认返回数字字段
df.describe(include='all')
数据清洗函数
函数 | 含义 |
duplicated() | 判断序列元素是否重复。 |
drop_duplicates() | 删除重复值 |
hasnans() | 判断序列是否存在缺失(返回TRUE或FALSE) |
isnull() | 判断序列元素是否为缺失(返回与序列长度一样的bool值) |
notnull() | 判断序列元素是否不为缺失(返回与序列长度一样的bool值) |
dropna() | 删除缺失值 |
fillna() | 缺失值填充 |
ffill() | 前向后填充缺失值(使用缺失值的前一个元素填充) |
bfill() | 后向填充缺失值(使用缺失值的后一个元素填充) |
dtypes() | 检查数据类型 |
astype() | 类型强制转换 |
pd.to_datetime | 转日期时间型 |
factorize() | 因子化转换 |
sample() | 抽样 |
where() | 基于条件判断的值替换 |
replace() | 按值替换(不可使用正则) |
str.replace() | 按值替换(可使用正则) |
str.split.str() | 字符分隔 |
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'a':[12,13,14,15,12],'b':['a','b','c','d','c']}
df = pd.DataFrame(data)
df.duplicated('a')
df.drop_duplicates('a','first',inplace = True) #删除重复项并保留第一次出现的项
df
数据筛选函数
函数 | 含义 |
isin() | 成员关系判断 |
between() | 区间判断 |
loc() | 条件判断(可使用在数据框中) |
iloc() | 索引判断(可使用在数据框中) |
compress() | 条件判断 |
nlargest() | 搜寻最大的n个元素 |
nsmallest() | 搜寻最小的n个元素 |
str.findall() | 子串查询(可使用正则) |
df = pd.DataFrame({'population': [59000000,65000000,434000,434000,434000,337000,11300,11300,11300],
'GDP': [1937894,2583560,12011,4520,12128,17036,182,38,311],
'alpha-2': ["IT","FR","MT","MV","BN","IS","NR","TV","AI"]},
index=["Italy", "France","Malta","Maldives","Brunei","Iceland","Nauru","Tuvalu","Anguilla"])
df
df.nlargest(3, 'population') #搜寻“population”列中具有最大值的三行
绘图与元素级运算函数
函数 | 含义 |
hist() | 绘制直方图 |
plot() | 可基于kind参数绘制更多图形(饼图,折线图,箱线图等) |
map() | 元素映射 |
apply() | 基于自定义函数的元素级操作 |
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #使用 matplotlib 仅仅是用来 show 图片
df = pd.read_csv('forestfires.csv')
df.plot('temp','FFMC',kind = 'scatter',color='LightGreen') # scatter散点图
plt.show()
时间序列函数
函数 | 含义 |
dt.date() | 抽取出日期值 |
dt.time() | 抽取出时间(时分秒) |
dt.year() | 抽取出年 |
dt.mouth() | 抽取出月 |
dt.day() | 抽取出日 |
dt.hour() | 抽取出时 |
dt.minute() | 抽取出分钟 |
dt.second() | 抽取出秒 |
dt.quarter() | 抽取出季度 |
dt.weekday() | 抽取出星期几(返回数值型) |
dt.weekday_name() | 抽取出星期几(返回字符型) |
dt.week() | 抽取出年中的第几周 |
dt.dayofyear() | 抽取出年中的第几天 |
dt.daysinmonth() | 抽取出月对应的最大天数 |
dt.is_month_start() | 判断日期是否为当月的第一天 |
dt.is_month_end() | 判断日期是否为当月的最后一天 |
dt.is_quarter_start() | 判断日期是否为当季度的第一天 |
dt.is_quarter_end() | 判断日期是否为当季度的最后一天 |
dt.is_year_start() | 判断日期是否为当年的第一天 |
dt.is_year_end() | 判断日期是否为当年的最后一天 |
dt.is_leap_year() | 判断日期是否为闰年 |
其他函数
函数 | 含义 |
append() | 序列元素的追加(需指定其他序列) |
diff() | 一阶差分 |
round() | 元素的四舍五入 |
sort_values() | 按值排序 |
sort_index() | 按索引排序 |
to_dict() | 转为字典 |
tolist() | 转为列表 |
unique() | 元素排重 |
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