Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
1、过滤数据
Pandas提供了多种方法来过滤数据。
import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# Filter rows where Age is greater than 30
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)
2、分组和聚合数据
# Grouping by a column and calculating the mean
grouped = df.groupby('Age').mean()
print(grouped)
3、数据缺失值
# Check for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
# Fill missing values with a specific value
df['Age'].fillna(0, inplace=True)
4、将函数应用于列
apply()
函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数，以实现更复杂的数据处理和转换操作。
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2)
5、连接DataFrames
这里的连接主要是行的连接，也就是说将两个相同列结构的DataFrame进行连接
# Concatenate two DataFrames
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DataFrames
这里的合并指的是列的合并，也就是说根据一个或若干个相同的列，进行合并
# Merge two DataFrames
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、数据透视表
pivot_table
是用于数据透视的重要函数之一。它根据一个或多个列的值对数据进行重新排列和汇总，以便更好地理解数据的结构和关系。
# Creating a pivot table
pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='Age', values='Value')
print(pivot_table)
8、处理时间/日期类型数据
# Converting a column to DateTime
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
9、数据重塑
pandas.melt()
是用于将宽格式（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。
pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)
参数说明：
-
frame：要进行重塑操作的数据表格（DataFrame）。 -
id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 -
value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。 -
var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 -
value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。 -
col_level：如果输入数据是多级索引（MultiIndex），则可以指定在哪个级别上应用"融化"操作。
下面是一个示例，演示如何使用
melt()
函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格
df
：
ID Name Math English History
0 1 Amy 90 85 88
1 2 Bob 78 92 76
2 3 John 88 79 90
我们要将
Math
、
English
和
History
列"融化"为一个长格式数据表格，可以这样做：
melted_df=pd.melt(df, id_vars=['ID', 'Name'], value_vars=['Math', 'English', 'History'], var_name='Subject', value_name='Score')
转换后的长格式数据表格
melted_df
如下所示：
ID Name Subject Score
0 1 Amy Math 90
1 2 Bob Math 78
2 3 John Math 88
3 1 Amy English 85
4 2 Bob English 92
5 3 John English 79
6 1 Amy History 88
7 2 Bob History 76
8 3 John History 90
通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中，以更容易进行分析、可视化或其他操作。
melt()
函数在数据清洗和转换阶段非常有用。
melt()
或者可以理解为上面
pivot_table
或者
unstack
的反操作。
10、分类数据
astype('category')
是用于将一列数据类型转换为分类（Category）类型的方法。将数据列转换为分类类型有助于节省内存和提高性能，特别是当数据列中包含有限的不同取值时。
# Encoding categorical variables
df['Category'] = df['Category'].astype('category')
df['Category'] = df['Category'].cat.codes
11、数据抽样
# Randomly sample rows from a DataFrame
sampled_df = df.sample(n=2)
12、计算累加和
# Calculating cumulative sum
df['Cumulative_Sum'] = df['Values'].cumsum()
13、删除重复的数据
# Removing duplicate rows
df.drop_duplicates(subset=['Column1', 'Column2'], keep='first', inplace=True)
14、创建虚拟变量
pandas.get_dummies()
是 Pandas 中用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的函数。
# Creating dummy variables for categorical data
dummy_df = pd.get_dummies(df, columns=['Category'])
15、数据导出
有很多个to方法，可以到导出不同的格式
# Exporting DataFrame to CSV
df.to_csv('output.csv', index=False)
总结
以上这15个Pandas代码片段是我们日常最常用的数据操作和分析操作。熟练的掌握它，并将它们合并到工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效果。
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