使用 Python 进行数据分析的常用函数
Python 是现在数据分析领域最为火热的编程语言之一，它强大而灵活，许多数据分析师和科学家都倾向于使用 Python 进行数据分析。本文将介绍一些常用函数，这些函数可用于数据可视化、数据清理、数据处理、数据建模等数据分析相关任务。
1. pd.read_csv(): 用于读取CSV文件并将其转化为Pandas Dataframe。
2. df.head(): 将数据框前几行展示出来，默认展示前5行。
3. df.info(): 获取数据框中每个变量的类型和非空值的数量。
4. df.describe(): 对于每个数值变量，提供计数、均值、标准差、最小值、各分位数和最大值的摘要统计。
5. df.shape(): 获取数据矩阵的行数和列数。
6. df.dropna(): 用来删除空值。
7. df.fillna(): 用来填充缺失值。
8. df.isnull(): 用来检查无效或缺失值。
9. df.groupby(): 分组计算。
10. df.sort_values(): 数据框按照某个或某些变量进行排序。
11. df.set_index(): 设定某个列为数据框索引。
12. df.rename(): 用于更改数据框的列名。
13. pd.concat(): 将两个或多个 Pandas 数据框按照行或列合并。
14. pd.merge(): 合并两个或多个 Pandas 数据框。
15. df.pivot_table(): 对数据框进行透视表计算。
16. df.apply(): 对数据框中的每一列或每一行进行函数应用。
17. df.value_counts(): 对某个变量进行频率统计。
18. df.duplicated(): 用于检查重复值。
19. df.drop_duplicates(): 去除重复值。
20. df.replace(): 替换数据框中的某个变量的值。
21. df.astype(): 将数据框中的某个变量的类型转换为另一种类型。
22. df.loc[]: 基于标签进行行选择。
23. df.iloc[]: 基于行索引进行行选择。
24. df.ix[]: 基于标签或行索引进行行选择。
25. df.merge(): 合并两个数据框。
26. df.join(): 用于将两个数据框连接到一起。
27. df.drop(): 用于删除某个或某些列。
28. df.any(): 对整个数据框进行逻辑检验。
29. df.all(): 对整个数据框进行全面性检验。
30. df.plot(): 进行数据可视化的函数，适用于Pandas Dataframe和Series。
31. df.hist(): 进行直方图绘制。
32. df.boxplot(): 进行箱线图绘制。
33. df.scatter(): 进行散点图绘制。
34. df.plot.hexbin(): 进行六边形bin图绘制。
35. df.plot.kde(): 进行核密度估计图绘制。
36. df.plot.bar(): 进行条形图绘制。
37. df.plot.area(): 进行堆积区域图绘制。
38. df.plot.pie(): 进行饼状图绘制。
39. df.plot.line(): 进行折线图绘制。
40. df.plot.density(): 进行概率密度估计图绘制。
41. df.plot.scatter(): 进行散点图绘制。
42. df.plot.hexbin(): 进行六边形bin图绘制。
43. df.plot.barh(): 进行水平条形图绘制。
44. df.plot.box(): 进行箱线图绘制。
45. df.plot.area(); 进行堆积面积图绘制。
46. df.plot.pie(): 进行饼图绘制。
47. df.plot.kde(): 进行密度图绘制。
48. df.corr(): 计算数据框中所有变量的皮尔森相关系数。
49. df.cov(): 计算数据框中所有变量的协方差矩阵。
50. df.mean(): 计算数据框所有数值变量的均值。
51. df.median(): 计算数据框所有数值变量的中位数。
52. df.mode(): 计算数据框中计数最高的值。
53. df.var(): 计算数据框所有数值变量的方差。
54. df.std(): 计算数据框所有数值变量的标准差。
55. df.mad(): 计算数据框数据的平均绝对离差。
56. df.skew(): 计算数据框数据的峰度。
57. df.kurt(): 计算数据框数据的偏度。
58. df.cumsum(): 计算数据框数据的累计和。
59. df.cumprod(): 计算数据框数据的累计积。
60. df.diff(): 计算数据框数据的一阶差异。
61. df.pct_change(): 计算数据框数据的百分比变化。
62. df.resample(): 对时间序列数据进行重采样。
63. df.interpolate(): 用来进行数据线性插值。
64. df.exponential_smoothing: 用于对时间序列数据进行指数平滑。
65. df.rolling(): 对时间序列数据进行滚动窗口计算。
66. df.shift(): 进行数据的移位。
67. df.interpolate(): 用于对数据进行插值。
68. pd.to_datetime(): 用于将字符串转化为日期格式。
69. pd.read_html(): 用于读取网页内容，并将其转化为Pandas数据框。
70. pd.to_csv(): 用于将数据框保存到CSV文件中。
71. pd.to_excel(): 用于将数据框保存到Excel文件中。
72. pd.merge_ordered(): 等效于SQL的ORDER BY子句的合并操作。
73. pd.pivot(): 它用于重塑（reshape）数据框，从而更容易进行分析。
74. pd.pivot_table(): 它是pivot()的加强版，支持列、行、值、aggfunc、margins等参数。
75. pd.melt(): 将“宽格式”数据框重塑为“长格式”。
76. pd.concat(): 用于在行或列级别上进行数据框连接。
77. pd.DataFrame(): 用于创建数据框。
78. pd.isnull(): 用于检查数据是否为空值。
79. pd.notnull(): 用于检查数据是否为非空值。
80. pd.DataFrame.dropna(): 删除数据框中的空值。
81. pd.DataFrame.fillna(): 对数据框中的缺失值进行填充。
82. pd.DataFrame.shift(): 对数据框中的数据进行移位操作。
83. pd.DataFrame.sort_values(): 对数据框中的数据进行排序操作。
84. pd.DataFrame.clip(): 对数据框中的数据进行限制操作。
85. pd.DataFrame.corr(): 计算数据框中所有变量的皮尔森相关系数。
86. pd.DataFrame.cov(): 计算数据框中所有变量的协方差矩阵。
87. pd.DataFrame.diff(): 计算数据框数据的一阶差异。
88. pd.DataFrame.drop_duplicates(): 去除数据框中的重复行。
89. pd.DataFrame.drop(): 用于删除数据框或Series中的某行或某列。
90. pd.DataFrame.duplicated(): 用于检查数据框或Series中的重复行。
91. pd.DataFrame.fillna(): 对数据框或Series中的缺失值进行填充。
92. pd.DataFrame.mode(): 计算数据框或Series中计数最高的值。
93. pd.DataFrame.pivot_table(): 用于对数据框进行透视表操作。
94. pd.DataFrame.rename(): 用于