超全的100个Pandas函数汇总
liuian 2025-01-10 15:15 14 浏览
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 |
- 上一篇:数据清洗之pandas看后你就会用了
- 下一篇:天秀!一张图就能彻底搞定Pandas
相关推荐
- vue怎么和后端php配合
-
Vue和后端PHP可以通过HTTP请求进行配合。首先,前端Vue可以使用axios库或者Vue自带的$http对象来发送HTTP请求到后端PHP接口。通过axios库发送POST、GET、PUT等请求...
- Ansible最佳实践之 AWX 使用 Ansible 与 API 通信
-
#头条创作挑战赛#API简单介绍红帽AWX提供了一个类似Swagger的RESTful风格的Web服务框架,可以和awx直接交互。使管理员和开发人员能够在webUI之外控制其...
- PHP8.3 错误处理革命:Exception 与 Error 全面升级
-
亲爱的小伙伴,好久没有发布信息了,最近学习了一下PHP8.3的升级,都有哪些优化和提升,把学到的分享出来给需要的小伙伴充下电。技术段位:高可用性必修目标收益:精准错误定位+异常链路追踪适配场景...
- 使用 mix/vega + mix/db 进行现代化的原生 PHP 开发
-
最近几年在javascript、golang生态中游走,发现很多npm、gomod的优点。最近回过头开发MixPHPV3,发现composer其实一直都是一个非常优秀的工具,但是...
- 15 个非常好用的 JSON 工具
-
JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种流行的数据交换格式,已经成为许多应用程序中常用的标准。无论您是开发Web应用程序,构建API,还是处理数据,使用JSON工具可以大...
- php8环境原生实现rpc
-
大数据分布式架构盛行时代的程序员面试,常常遇到分布式架构,RPC,本文的主角是RPC,英文名为RemoteProcedureCall,翻译过来为“远程过程调用”。主流的平台中都支持各种远程调用技术...
- 「PHP编程」如何搭建私有Composer包仓库?
-
在前一篇文章「PHP编程」如何制作自己的Composer包?中,我们已经介绍了如何制作自己的composer包,以及如何使用composer安装自己制作的composer包。不过,这其中有...
- WAF-Bypass之SQL注入绕过思路总结
-
过WAF(针对云WAF)寻找真实IP(源站)绕过如果流量都没有经过WAF,WAF当然无法拦截攻击请求。当前多数云WAF架构,例如百度云加速、阿里云盾等,通过更改DNS解析,把流量引入WAF集群,流量经...
- 【推荐】一款 IDEA 必备的 JSON 处理工具插件 — Json Assistant
-
JsonAssistant是基于IntelliJIDEs的JSON工具插件,让JSON处理变得更轻松!主要功能完全支持JSON5JSON窗口(多选项卡)选项卡更名移动至主编辑器用...
- 技术分享 | 利用PHAR协议进行PHP反序列化攻击
-
PHAR(“PhpARchive”)是PHP中的打包文件,相当于Java中的JAR文件,在php5.3或者更高的版本中默认开启。PHAR文件缺省状态是只读的,当我们要创建一个Phar文件需要修改...
- php进阶到架构之swoole系列教程(一)windows安装swoole
-
目录概述安装Cygwin安装swoolephp7进阶到架构师相关阅读概述这是关于php进阶到架构之swoole系列学习课程:第一节:windows安装swoole学习目标:在Windows环境将搭建s...
- go 和 php 性能如何进行对比?
-
PHP性能很差吗?每次讲到PHP和其他语言间的性能对比,似乎都会发现这样一个声音:单纯的性能对比没有意义,主要瓶颈首先是数据库,其次是业务代码等等。好像PHP的性能真的不能单独拿出来讨论似的。但其实一...
- Linux(CentOS )手动搭建LNMP(Linux+Nginx+Mysql+PHP)坏境
-
CentOS搭建LNMP(Linux+Nginx+Mysql+PHP)坏境由于网上各种版本新旧不一,而且Linux版本也不尽相同,所以自己写一遍根据官网的提示自己手动搭建过程。看官方文档很重要,永远...
- json和jsonp区别
-
JSON和JSONP虽然只有一个字母的差别,但其实他们根本不是一回事儿:JSON是一种数据交换格式,而JSONP是一种非官方跨域数据交互协议。一个是描述信息的格式,一个是信息传递的约定方法。一、...
- web后端正确的返回JSON
-
在web开发中,前端和后端发生数据交换传输现在最常见的形式就是异步ajax交互,一般返回给js都是json,如何才是正确的返回呢?前端代码想要获取JSON数据代码如下:$.get('/user-inf...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)