Pandas DataFrame 常用方法详解 - 数据分析必备技能

Pandas DataFrame 常用方法详解 - 数据分析必备技能

Pandas 是 Python 中强大的数据分析库，DataFrame 是其最常用的数据结构之一。本文将详细介绍一些常用的 DataFrame 方法，帮助你更好地进行数据分析和处理。

数据查看

1. head(n)：返回前 n 行数据，默认 n=5
2. tail(n)：返回后 n 行数据，默认 n=5
3. info()：返回 DataFrame 的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等
4. describe()：返回 DataFrame 的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等
5. shape：返回 DataFrame 的行数和列数
6. columns：返回 DataFrame 的列名
7. index：返回 DataFrame 的索引

数据索引

8. loc[]：按照 label 进行索引，返回指定行和列的数据
9. iloc[]：按照 integer 进行索引，返回指定行和列的数据

数据处理

10. dropna()：删除含有缺失值的行或列
11. fillna()：填充缺失值

数据分析

12. groupby()：按照指定列进行分组
13. merge()：合并两个 DataFrame
14. sort_values()：按照指定列的值进行排序
15. pivot_table()：生成透视表

其他方法

16. apply()：对列或行进行函数操作
17. value_counts()：对指定列进行计数

通过学习和应用这些方法，你将能够更加高效地使用 Pandas 进行数据分析和处理。