pandas常用函数总结

2024-06-05 07:00:23

【Pands】常用函数总结
数据导入
pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件
pd.read_clipboard()：从粘贴板获取内容
数据导出
df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
数据查看
df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行,默认前五行

df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行,默认后五行

df.shape()：查看行数和列数

df.info()：查看索引、数据类型和内存信息

df.describe()：查看数值型列的汇总统计

s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数

df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

数据选取
df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc[‘index_one’]：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
数据清洗
df.columns = [‘a’,‘b’,‘c’]：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.isna()：与isnull()一样，不过更推荐使用isna()
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,‘one’)：用‘one’代替所有等于1的值
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.set_index(‘column_one’)：更改索引列
数据统计
df.describe()：查看数据值列的汇总统计
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列与列之间的相关系数
df.count()：返回每一列中的非空值的个数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位数
df.std()：返回每一列的标准差
数据处理
df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3],
aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
数据合并
df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how=‘inner’)：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

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