Python数据科学函数大全：pandas、numpy等库的常用函数

Python是一种强大的编程语言，其生态系统衍生了许多数据科学库。在数据科学中，经常需要使用pandas、numpy等库中的函数来进行数据处理、分析和可视化。本文将介绍这些库中一些常用的函数。

一、pandas常用函数

1.读取数据函数

pandas库的read_csv函数可以读取CSV格式的数据文件，并将其转化为DataFrame对象，该函数还可以读取Excel、SQL和文本等格式的数据文件。

2.加载数据函数

pandas库的read_excel函数可以加载Excel文件，read_html函数可以加载网页中的表格数据，read_json函数可以加载JSON格式的文件。

3.信息函数

pandas库的info函数可以打印DataFrame对象的信息，包括每列的名称、非空值数量、数据类型和内存大小。describe函数可以输出数值型列的统计描述信息，包括最大值、最小值、均值、中位数和分位数。

4.选择函数

pandas库的loc函数和iloc函数可用于选择DataFrame对象的列和行。其中，loc函数通过标签选择行和列，iloc函数通过整数位置选择行和列。还有在选择列的时候可以使用ix函数。

5.逻辑函数

逻辑函数包括对多个条件进行逻辑运算的and、or和not函数。这些函数可以用于DataFrame对象中的每个元素。`

6.聚合函数

聚合函数是对数据进行分组，并将分组后的数据集合并成单个数据。pandas库的groupby函数可以用于分组操作，包括求和、平均数、最小值和最大值。

二、numpy常用函数

1.数组函数

numpy库中的数组函数用于处理和生成数组，如创建数组、修改数组形状、数组合并、切片和索引数组等。

2.统计函数

统计函数用于对数组中的各个元素进行统计分析，其中包括均值、标准差、方差、中位数、百分位数和四分位数等统计指标。

3.算术函数

算术函数包括常见的算术运算，如加、减、乘、除、取整数和取余数等。还有一些更特殊的运算，如三角函数、指数函数和对数函数等。

4.矩阵函数

矩阵函数被广泛用于计算和处理矩阵。其中包括矩阵加法、乘法、转置、求逆等运算。这些函数对于线性代数运算和统计学都很重要。

5.随机函数

随机函数用于构造随机数序列，包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。这些随机函数可以生成各种随机数，从而支持模拟和实验分析。

总之，以上就是Python数据科学常用函数的介绍，掌握这些函数可以让我们更加高效地进行数据分析和可视化。