Pandas 常用函数
liuian 2025-03-11 18:02 14 浏览
Pandas 提供了大量用于数据处理和分析的函数,以下是一些常用的函数:
通用函数
函数 | 描述 |
pd.isna(obj) | 检查对象是否为缺失值(NaN 或 None)。 |
pd.notna(obj) | 检查对象是否不为缺失值。 |
pd.isnull(obj) | 同 pd.isna(),检查对象是否为缺失值。 |
pd.notnull(obj) | 同 pd.notna(),检查对象是否不为缺失值。 |
pd.concat(objs, axis) | 沿指定轴连接多个对象(如 Series 或 DataFrame)。 |
pd.merge(left, right, on) | 根据指定列合并两个 DataFrame。 |
pd.get_dummies(data) | 将分类变量转换为哑变量(One-Hot 编码)。 |
pd.cut(x, bins) | 将连续数据分箱为离散区间。 |
pd.qcut(x, q) | 将数据按分位数分箱。 |
pd.to_numeric(arg) | 将参数转换为数值类型。 |
pd.to_datetime(arg) | 将参数转换为日期时间类型。 |
pd.to_timedelta(arg) | 将参数转换为时间差类型。 |
pd.date_range(start, end) | 生成日期范围。 |
pd.period_range(start, end) | 生成周期范围。 |
pd.timedelta_range(start, end) | 生成时间差范围。 |
pd.unique(values) | 返回数组中的唯一值。 |
pd.value_counts(values) | 返回数组中每个值的频率。 |
pd.factorize(values) | 将数组编码为枚举类型。 |
pd.crosstab(index, columns) | 计算交叉表。 |
pd.pivot_table(data, values, index, columns) | 创建透视表。 |
pd.melt(frame) | 将宽格式数据转换为长格式数据。 |
pd.cut(x, bins) | 将连续数据分箱为离散区间。 |
pd.qcut(x, q) | 将数据按分位数分箱。 |
数学和统计函数
函数 | 描述 |
pd.Series.sum() | 返回 Series 的和。 |
pd.Series.mean() | 返回 Series 的平均值。 |
pd.Series.median() | 返回 Series 的中位数。 |
pd.Series.min() | 返回 Series 的最小值。 |
pd.Series.max() | 返回 Series 的最大值。 |
pd.Series.std() | 返回 Series 的标准差。 |
pd.Series.var() | 返回 Series 的方差。 |
pd.Series.corr(other) | 返回两个 Series 的相关系数。 |
pd.Series.cov(other) | 返回两个 Series 的协方差。 |
pd.Series.quantile(q) | 返回 Series 的分位数。 |
pd.Series.mode() | 返回 Series 的众数。 |
pd.Series.skew() | 返回 Series 的偏度。 |
pd.Series.kurt() | 返回 Series 的峰度。 |
pd.Series.cumsum() | 返回 Series 的累计和。 |
pd.Series.cumprod() | 返回 Series 的累计积。 |
pd.Series.cummax() | 返回 Series 的累计最大值。 |
pd.Series.cummin() | 返回 Series 的累计最小值。 |
字符串处理函数
函数 | 描述 |
pd.Series.str.lower() | 将字符串转换为小写。 |
pd.Series.str.upper() | 将字符串转换为大写。 |
pd.Series.str.strip() | 去除字符串两端的空白字符。 |
pd.Series.str.replace(old, new) | 替换字符串中的子串。 |
pd.Series.str.contains(pattern) | 检查字符串是否包含指定模式。 |
pd.Series.str.split(sep) | 按分隔符拆分字符串。 |
pd.Series.str.cat(others) | 连接字符串。 |
pd.Series.str.extract(regex) | 使用正则表达式提取子串。 |
pd.Series.str.find(sub) | 返回子串的起始位置。 |
pd.Series.str.len() | 返回字符串的长度。 |
时间序列函数
函数 | 描述 |
pd.to_datetime(arg) | 将参数转换为日期时间类型。 |
pd.date_range(start, end) | 生成日期范围。 |
pd.Timestamp() | 创建一个时间戳对象。 |
pd.Timedelta() | 创建一个时间差对象。 |
pd.Period() | 创建一个周期对象。 |
pd.Series.dt.year | 返回日期时间的年份。 |
pd.Series.dt.month | 返回日期时间的月份。 |
pd.Series.dt.day | 返回日期时间的天数。 |
pd.Series.dt.hour | 返回日期时间的小时数。 |
pd.Series.dt.minute | 返回日期时间的分钟数。 |
pd.Series.dt.second | 返回日期时间的秒数。 |
pd.Series.dt.weekday | 返回日期时间的星期几(0-6)。 |
实例
import pandas as pd
# 通用函数
s = pd.Series([1, 2, 3, None])
print(pd.isna(s)) # 检查缺失值
# 数学和统计函数
print(s.sum()) # 计算和
# 字符串处理函数
s_str = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
print(s_str.str.upper()) # 转换为大写
# 时间序列函数
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01'])
print(dates.dt.month) # 提取月份
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