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簡(jiǎn)介

Python的Pandas庫(kù)是數(shù)據(jù)分析的基本工具，提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作和分析功能。在本文中，將探討每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該將其掌握的15個(gè)高級(jí)Pandas代碼片段。這些代碼片段將幫助簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并從數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的見解。

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1.過濾數(shù)據(jù)

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

# 過濾年齡大于30的記錄
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

2.分組和聚合數(shù)據(jù)

# 按列分組并計(jì)算平均值
grouped = df.groupby('Age').mean()
print(grouped)

3.處理缺失數(shù)據(jù)

# 檢查缺失值
missing_values = df.isnull().sum()


# 使用特定值填充缺失值
df['Age'].fillna(0, inplace=True)

4.對(duì)列應(yīng)用函數(shù)

# 對(duì)列應(yīng)用自定義函數(shù)
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2)

5.連接DataFrame

# 連接兩個(gè)DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A2', 'A3'], 'B': ['B2', 'B3']})


result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

6.合并DataFrame

# 合并兩個(gè)DataFrame
left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

merged = pd.merge(left, right, on='key', how='inner')
print(merged)

7.透視表

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='Age', values='Value')
print(pivot_table)

8.處理日期時(shí)間數(shù)據(jù)

# 將列轉(zhuǎn)換為DateTime類型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

9.重塑數(shù)據(jù)

# 將DataFrame進(jìn)行融合
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['A', 'B'])
print(melted_df)

10. 處理分類數(shù)據(jù)

# 對(duì)分類變量進(jìn)行編碼
df['Category'] = df['Category'].astype('category')
df['Category'] = df['Category'].cat.codes

11. 數(shù)據(jù)采樣

# 從DataFrame中隨機(jī)抽取行
sampled_df = df.sample(n=2)

12. 計(jì)算累積和

# 計(jì)算累積和
df['Cumulative_Sum'] = df['Values'].cumsum()

13. 去除重復(fù)值

# 去除重復(fù)行
df.drop_duplicates(subset=['Column1', 'Column2'], keep='first', inplace=True)

14. 創(chuàng)建虛擬變量

# 為分類數(shù)據(jù)創(chuàng)建虛擬變量
dummy_df = pd.get_dummies(df, columns=['Category'])

15. 導(dǎo)出數(shù)據(jù)

# 將DataFrame導(dǎo)出為CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

掌握這15個(gè)Pandas代碼片段，將極大增強(qiáng)你的數(shù)據(jù)操作和分析能力。將它們納入工作流程中，可以更加高效地處理和探索數(shù)據(jù)集。

當(dāng)前文章：15個(gè)必知Pandas代碼片段，助你精通數(shù)據(jù)分析
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