Python数据处理的10个必备函数

Python是一种高级编程语言，它具有处理数据的强大能力。为了帮助数据科学家、数据工程师和机器学习从业者更好地理解Python的数据处理，本文将介绍Python中的10个必备函数。这些函数可以用于数据整理、预处理和清洗，是数据科学中必不可少的工具。

一、pandas.read_csv()

pandas.read_csv()是Pythonpandas库中的一个函数，用于读取.csv文件并将其转换为DataFrame格式。它可以读取本地文件、网络文件、数据库等多种数据源。这个函数通常被用于读取实验数据集和结果集。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
print(data.head())

在上述代码中，我们导入了pandas库，并使用read_csv()函数读取文件example.csv。文件的 行被设置为列名， 列被设置为行索引。

二、pandas.DataFrame.info()

pandas.DataFrame.info()用于获取DataFrame数据框的摘要信息，包括行数、列数、每列的缺失值数量等。使用该函数可以快速了解数据的基础信息，帮助我们在处理数据时做出正确的决策。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
print(data.info())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用info()函数输出数据框的基础信息。

三、pandas.DataFrame.describe()

pandas.DataFrame.describe()函数用于统计DataFrame数据框的基础统计信息，包括均值、标准差、最小值、 四分位数、中位数、第三四分位数和最大值等。使用该函数可以快速了解数据的分布情况，确定是否有异常值存在。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
print(data.describe())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用describe()函数输出数据框的基础统计信息。

四、pandas.DataFrame.dropna()

pandas.DataFrame.dropna()函数用于删除数据框中包含缺失值的行或列。缺失值可以是NaN、None、NaT等。使用该函数可以有效地清理数据，防止数据分析过程中出现错误。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
data=data.dropna()
print(data.head())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用dropna()函数删除含有缺失值的行，最后输出删除后的数据框前5行数据。

五、pandas.DataFrame.fillna()

pandas.DataFrame.fillna()函数用于填充数据框中的缺失值。它可以使用常数值、估计值、固定值、插值等方式进行填充。使用该函数可以有效地修复缺失值，提高数据的可靠性和准确性。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
data=data.fillna(0)
print(data.head())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用fillna()函数将缺失值填充为0，最后输出填充后的数据框前5行数据。

六、pandas.DataFrame.groupby()

pandas.DataFrame.groupby()函数用于对数据框进行分组运算。它可以按照一列或多列对数据进行分组，然后计算每组的统计量，例如均值、方差、中位数、最大值、最小值等。使用该函数可以快速地进行数据分组和计算。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
grouped=data.groupby('Class')
print(grouped.mean())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用groupby()函数按照Class列对数据框进行分组，最后计算每组的均值并输出结果。

七、pandas.DataFrame.apply()

pandas.DataFrame.apply()函数用于对数据框中的每行或每列应用一个函数。它可以将自定义函数应用到数据框中的每个元素，帮助我们快速地进行数据处理。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
f=lambda x:x.max()-x.min()
data['Range']=data.apply(f,axis=1)
print(data.head())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用apply()函数应用自定义函数f()计算每行数据的极差，并创建一列新的Range存储结果，最后输出结果。

八、pandas.DataFrame.pivot_table()

pandas.DataFrame.pivot_table()函数用于对数据框进行透视化分析。它可以将数据按照指定的行列变量进行分组，并计算每组的统计量。使用该函数可以快速地进行数据透视分析和可视化。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
table=pd.pivot_table(data,values='Score',index='Class',columns='Gender',aggfunc='mean')
print(table)

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用pivot_table()函数按照Class和Gender对数据进行分组，并计算每组的均值，最后输出结果。

九、pandas.DataFrame.merge()

pandas.DataFrame.merge()函数用于将两个数据框根据指定的列连接成一个新的数据框。它可以进行多个数据框的连接，支持多种连接方式，如左连接、右连接、内连接和外连接。使用该函数可以快速地进行数据整合和处理。

示例代码：

import pandas as pd
data1=pd.read_csv('example1.csv',header=0,index_col=0)
data2=pd.read_csv('example2.csv',header=0,index_col=0)
data=pd.merge(data1,data2,on='ID',how='outer')
print(data.head())

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example1.csv和example2.csv，然后使用merge()函数将两个数据框根据列ID进行外连接，最后输出结果。

十、pandas.DataFrame.to_csv()

pandas.DataFrame.to_csv()函数用于将数据框保存为.csv文件。它可以保存到本地或远程服务器，支持多种文本和二进制格式。使用该函数可以方便地将数据框结果保存为文件，方便后续分析和使用。

示例代码：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('example.csv',header=0,index_col=0)
data.to_csv('output.csv')

在上述代码中，我们先使用read_csv()函数读取文件example.csv，然后使用to_csv()函数将数据框保存为文件output.csv。

综上所述，Python中有多种强大的数据处理函数，可以帮助数据科学家、数据工程师和机器学习从业者更好地理解Python的数据处理。上述10个函数是数据科学中必不可少的工具，熟练掌握这些函数可以使数据分析和建模更为高效和准确。