Python Pandas模塊函數(shù)是一種用于數(shù)據(jù)分析和處理的強(qiáng)大工具。它提供了許多功能，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)聚合等。本文將介紹一些常用的Python Pandas模塊函數(shù)，以及它們在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。

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一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

1. Series

Series是一種一維數(shù)組，可以存儲(chǔ)任意數(shù)據(jù)類型。它類似于Python的字典，其中每個(gè)元素都有一個(gè)標(biāo)簽，稱為索引。創(chuàng)建一個(gè)Series對象的方法如下：

`python

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

print(s)

輸出結(jié)果為：

0 1

1 2

2 3

3 4

4 5

dtype: int64

2. DataFrame

DataFrame是一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每列可以是不同的數(shù)據(jù)類型。它類似于Python中的字典，其中每個(gè)鍵對應(yīng)一個(gè)列。創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對象的方法如下：

`python

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],

'age': [25, 30, 35, 40],

'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

輸出結(jié)果為：

name age gender

0 Alice 25 F

1 Bob 30 M

2 Charlie 35 M

3 David 40 M

二、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換

1. 讀取數(shù)據(jù)

Pandas可以讀取多種格式的數(shù)據(jù)文件，包括CSV、Excel、SQL、JSON等。讀取CSV文件的方法如下：

`python

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df)

其中，'data.csv'是CSV文件的路徑。

2. 缺失值處理

在數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常會(huì)遇到缺失值。Pandas提供了一些函數(shù)來處理缺失值，如fillna()和dropna()。fillna()函數(shù)可以用指定的值填充缺失值，dropna()函數(shù)可以刪除包含缺失值的行或列。例如：

`python

import pandas as pd

import numpy as np

data = {'name': ['Alice', 'Bob', np.nan, 'David'],

'age': [25, 30, np.nan, 40],

'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(0, inplace=True) # 用0填充缺失值

df.dropna(axis=0, inplace=True) # 刪除包含缺失值的行

print(df)

輸出結(jié)果為：

name age gender

0 Alice 25.0 F

1 Bob 30.0 M

3 David 40.0 M

3. 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

Pandas可以將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定的類型，如將字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。astype()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。例如：

`python

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],

'age': ['25', '30', '35', '40'],

'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

df['age'] = df['age'].astype(int) # 將字符串類型轉(zhuǎn)換為整型

print(df)

輸出結(jié)果為：

name age gender

0 Alice 25 F

1 Bob 30 M

2 Charlie 35 M

3 David 40 M

三、數(shù)據(jù)分組和聚合

1. 分組

Pandas可以將數(shù)據(jù)按照指定的列進(jìn)行分組，以便進(jìn)行聚合操作。groupby()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組。例如：

`python

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],

'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],

'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],

'salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('gender') # 按照gender列進(jìn)行分組

for name, group in grouped:

print(name)

print(group)

輸出結(jié)果為：

name age gender salary

0 Alice 25 F 5000

4 Emily 45 F 9000

name age gender salary

1 Bob 30 M 6000

2 Charlie 35 M 7000

3 David 40 M 8000

5 Frank 50 M 10000

2. 聚合

在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組后，可以對每個(gè)分組進(jìn)行聚合操作，如求和、求平均值等。agg()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合。例如：

`python

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],

'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],

'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],

'salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('gender') # 按照gender列進(jìn)行分組

result = grouped['salary'].agg(['sum', 'mean', 'max', 'min']) # 對salary列進(jìn)行聚合操作

print(result)

輸出結(jié)果為：

sum mean max min

gender

F 14000 7000 9000 5000

M 31000 7750 10000 6000

擴(kuò)展問答：

1. Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有哪些？

答：Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有Series和DataFrame。

2. Pandas如何讀取CSV文件？

答：可以使用read_csv()函數(shù)讀取CSV文件。

3. Pandas如何處理缺失值？

答：可以使用fillna()函數(shù)填充缺失值，使用dropna()函數(shù)刪除包含缺失值的行或列。

4. Pandas如何進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換？

答：可以使用astype()函數(shù)將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定的類型。

5. Pandas如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分組和聚合？

答：可以使用groupby()函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，使用agg()函數(shù)對每個(gè)分組進(jìn)行聚合操作。

網(wǎng)頁標(biāo)題：python pandas模塊函數(shù)
文章轉(zhuǎn)載：http://jinyejixie.com/article38/dgpiosp.html

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