Python数据分析：10个常见函数

Python是一种强大的编程语言，非常适合数据分析。在进行数据分析时，常用的函数可以帮助我们处理数据、统计数据、建立模型等。接下来，我将介绍10个常见的Python函数用于数据分析。

1. read_csv(): 用于读取CSV文件，将数据加载到DataFrame中。CSV是常见的数据格式，可以使用此函数快速加载数据。

2. head(): 用于查看DataFrame的前几行，默认显示前5行。这个函数可以帮助我们了解数据的整体情况，以便更好地处理数据。

3. shape: 用于查看DataFrame的行数和列数。了解数据的维度有助于我们更好地理解数据。

4. describe(): 用于计算DataFrame每列的统计摘要，包括均值、标准差、最小值、最大值等。这个函数可以帮助我们了解数据的分布情况。

5. unique(): 用于查找DataFrame中每列的唯一值。这个函数可以帮助我们了解数据中的类别型变量的所有取值。

6. value_counts(): 用于计算DataFrame中某一列的频数。这个函数可以统计数据中各个类别的数量，以便我们更好地理解数据的分布。

7. groupby(): 用于按照某一列或多列对DataFrame进行分组，并进行分组后的统计分析。这个函数可以帮助我们对数据进行按组处理。

8. plot(): 用于绘制数据的可视化图形，包括折线图、柱状图、散点图等。数据可视化可以帮助我们更好地理解数据的特点和规律。

9. corr(): 用于计算DataFrame中各列之间的相关系数。相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系强度和方向性。

10. apply(): 用于对DataFrame中的每一行或每一列应用某个函数。这个函数可以帮助我们自定义函数来处理数据。

这些常见函数可以帮助我们在数据分析中高效地处理数据、统计数据、进行可视化分析等。通过熟悉这些函数，我们可以更好地掌握Python数据分析的技巧。