速成Python数据分析——十个常用的数据处理函数

Python 数据分析是一个非常重要的技能，在进行数据处理时，我们通常需要使用到一些常用的数据处理函数，这些函数在数据分析中非常常见，掌握这些函数对于数据分析师的进阶至关重要。下面将介绍几个常用的数据处理函数。

1. pd.read_csv

这个函数是 pandas 库中的一个核心函数，用于读取 CSV 文件。当我们处理数据时，肯定会遇到读取数据的情况，而 CSV 文件被广泛用于储存数据。因此，熟练掌握 pd.read_csv 可以让我们更快捷的读入数据。

示例代码：

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

2. df.head()

head() 是 pandas 库中 DataFrame 类的一个函数，它用于查看 DataFrame 的前几行数据，我们通常需要查看数据的前几行，以了解数据的结构和内容。

示例代码：

df.head()

3. df.tail()

tail() 和 head() 类似，但是它用于查看 DataFrame 的后几行数据。

示例代码：

df.tail()

4. df.shape

shape 是一个属性，用于获取 DataFrame 的行数和列数。掌握此函数可以让我们更好地了解数据的规模和结构。

示例代码：

df.shape

5. df.drop()

drop() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于删除 DataFrame 的指定列或行。在数据清洗中，我们通常需要删除无用或重复的列或行。

示例代码：

df.drop(['column1', 'column2'], axis=1)

6. df.fillna()

fillna() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于将 DataFrame 中的 NaN 值替换为指定值。NaN 值在数据分析中比较常见，我们需要将它们填充或者删除，以保证数据的准确性。

示例代码：

df.fillna(0)

7. df.apply()

apply() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数。通常情况下，我们需要对数据进行一些自定义的操作，可以使用 apply() 函数实现。

示例代码：

df['column1'].apply(lambda x: x*2)

8. df.groupby()

groupby() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于按照指定的条件分组数据。这个函数非常常见于数据分析中，可以方便我们进行分组统计。

示例代码：

df.groupby('column1').sum()

9. df.sort_values()

sort_values() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于按照指定的条件排序数据。在数据分析中，我们通常需要对数据进行排序以便更好地进行分析和统计。

示例代码：

df.sort_values(by='column1', ascending=False)

10. df.merge()

merge() 是 DataFrame 类中的一个函数，用于将两个 DataFrame 按照指定的条件合并。在数据分析中，我们通常需要将多个数据集合并，这个函数可以方便实现数据合并。

示例代码：

df1.merge(df2, on='column1')

以上是十个常用的数据处理函数，掌握这些函数可以方便我们进行数据清洗和分析。