Heim > Artikel > Backend-Entwicklung > Kurzanleitung zu häufig verwendeten Funktionen in der Pandas-Bibliothek
Die Pandas-Bibliothek ist ein häufig verwendetes Datenverarbeitungs- und Analysetool in Python. Sie bietet eine Fülle von Funktionen und Methoden, mit denen sich der Datenimport, die Bereinigung, die Verarbeitung, die Analyse und die Visualisierung problemlos durchführen lassen. In diesem Artikel wird eine Kurzanleitung für häufig verwendete Funktionen in der Pandas-Bibliothek mit spezifischen Codebeispielen vorgestellt.
import pandas as pd # 从csv文件中导入数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 从excel文件中导入数据 data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 查看数据的前5行 print(data.head()) # 查看数据的后5行 print(data.tail())
# 删除含有缺失值的行 data = data.dropna() # 使用均值填充缺失值 data = data.fillna(data.mean()) # 将特定的值替换为其他值 data['column_name'] = data['column_name'].replace('old_value', 'new_value')
# 使用位置索引切片 subset = data.iloc[1:10, 2:5] # 使用标签索引切片 subset = data.loc[data['column_name'] == 'value'] # 使用条件筛选 subset = data[data['column_name'] > 10]
# 按列进行排序 data = data.sort_values('column_name') # 按索引进行排序 data = data.sort_index() # 对列进行排名 data['column_rank'] = data['column_name'].rank()
# 对列进行聚合操作 grouped_data = data.groupby('column_name').sum() # 对多列进行聚合操作 grouped_data = data.groupby(['column_name1', 'column_name2']).mean() # 对列进行自定义的聚合操作 aggregated_data = data.groupby('column_name').agg({'column_name': 'mean', 'column_name2': 'sum'})
# 绘制折线图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='line') # 绘制散点图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='scatter') # 绘制柱状图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='bar')
In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Funktionen in der Pandas-Bibliothek sowie die entsprechenden spezifischen Codebeispiele kurz vorgestellt. Indem wir die Verwendung dieser Funktionen erlernen und beherrschen, können wir Daten effizienter verarbeiten und analysieren. Natürlich verfügt die Pandas-Bibliothek über leistungsfähigere Funktionen, die darauf warten, dass jeder sie entdeckt und anwendet. Wenn Sie mehr über die Pandas-Bibliothek erfahren möchten, können Sie sich die offizielle Dokumentation oder zugehörige Tutorials und Beispielcode ansehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKurzanleitung zu häufig verwendeten Funktionen in der Pandas-Bibliothek. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!