pandas基本操作,python pandas常用函数

　　熊猫是数据挖掘的常用工具，掌握使用中的功能非常重要。本文将借助可视化过程解释熊猫的各种操作。记得收藏，喜欢，关注。

　　sort _ values(dogs[dogs[ size ]= medium ]。sort_values(type )。groupby(type )。中位数()

　　)执行步骤：

　　Size column筛选出一些行，然后转换行的类型，根据type column对它们进行分组，并计算中值。

　　选择一列狗[长寿]

　　卑鄙的狗。分组依据(“大小”)。mean()执行步骤：

　　根据大小对数据进行分组，并在组内进行聚合。

　　对多个列进行分组dogs.groupby([type ， size])

　　按多重聚合分组(狗。sort_values(size )。groupby(size)[height]。agg([sum ， mean ， std])

　　)执行步骤

　　根据大小列对数据进行排序，根据大小对数据进行分组，并计算组中的高度。

　　筛选columnsdf.loc[:df.loc[two]=20]

　　筛选rows dogs . loc[(dogs[ size ]== medium )(dogs[长寿] 12)，品种]

　　删除columns dogs . drop(columns=[ type ])

　　joiningppl.join(狗)

　　mergingppl.merge(dogs，left_on=likes ，right_on=breed ，how=left )

　　pivot tabledogs . pivot _ table(index= size ，columns=kids ，values=price )

　　meltingdogs.melt()

　　pivotingdogs.pivot(index=size ，columns=kids )

　　堆叠列indexdogs.stack()

　　unstack行indexdogs.unstack()

　　重置indexdogs.reset_index()

　　设置indexdogs.set_index(breed )

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