Pandas常用数据处理函数大全
Pandas是Python数据分析常用的库，它提供了很多强大的数据处理和分析工具，能够轻松完成数据读取、清洗、转换和分析操作。本文总结了Pandas常用的数据处理函数，希望可以为大家提供帮助。
1.读取数据
Pandas常用函数：read_csv、read_excel、read_sql等。
2.数据清洗
Pandas常用函数：drop_duplicates、fillna、replace等。
3.数据筛选
Pandas常用函数：iloc、loc、query、isin等。
4.数据排序
Pandas常用函数：sort_values、sort_index等。
5.数据聚合
Pandas常用函数：groupby、pivot_table、crosstab等。
6.数据合并
Pandas常用函数：merge、concat、join等。
7.数据统计
Pandas常用函数：describe、count、mean、median、max、min、std、var等。
8.数据可视化
Pandas常用函数：plot、hist、scatter等。
9.数据转换
Pandas常用函数：apply、map、applymap、replace等。
10.数据离散化
Pandas常用函数：cut、qcut等。
11.数据采样
Pandas常用函数：sample等。
12.时间序列处理
Pandas常用函数：resample、rolling等。
13.字符串处理
Pandas常用函数：str.contains、str.strip、str.replace等。
14.缺失值处理
Pandas常用函数：dropna、fillna等。
15.数据透视表
Pandas常用函数：pivot_table等。
16.数据合并去重
Pandas常用函数：merge、duplicated等。
17.数据拆分
Pandas常用函数：split等。
18.数据分组
Pandas常用函数：groupby、agg等。
19.数据重塑
Pandas常用函数：stack、unstack、melt等。
20.数据格式转换
Pandas常用函数：to_numpy、to_csv、to_excel等。
以上就是Pandas常用的数据处理函数，掌握这些函数，可以让我们更加高效地处理数据，提高数据分析的效率。如果还有其他好用的函数，欢迎留言分享。