应用创建的函数 pandas - Python

简介

Pandas 是一个 Python 数据分析库，提供了丰富多样的数据结构和数据分析工具，主要用于数据清洗、整理、处理、分析和可视化等操作。其中，Pandas 中的函数就是一种应用创建的函数，可以对数据进行各种处理和分析。

主要特点

Pandas 中的函数具有以下主要特点：

• 灵活性：Pandas 中的函数支持多种数据类型，可以根据数据类型进行数据处理操作。
• 易用性：Pandas 中的函数具有简洁明了的调用方式和丰富的文档，方便用户快速上手。
• 高效性：Pandas 中的函数经过优化，具有高效的运算速度，适合处理大量数据。

常用函数

Pandas 中的函数非常丰富，常用函数包括：

读取和写入数据

• read_csv()：读取 CSV 格式的文件数据。
• to_csv()：将数据写入 CSV 格式的文件。
• read_excel()：读取 Excel 格式的文件数据。
• to_excel()：将数据写入 Excel 格式的文件。

数据清洗和整理

• dropna()：删除包含缺失值的行或列。
• fillna()：填充缺失值。
• drop_duplicates()：去重。
• replace()：替换特定值或字符串。
• groupby()：按照指定列进行分组。
• pivot_table()：生成透视表。

数据处理和分析

• describe()：对数据进行统计描述。
• min()、mean()、median()、max()、sum()：基本的统计函数。
• corr()：计算列之间的相关系数。
• apply()：应用自定义函数。
• cut()：将数据分成不同的区间。

示例代码

以下是一些使用 Pandas 中函数的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 格式的文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含缺失值的行和列
df = df.dropna()

# 替换值为 NaN 的单元格
df = df.fillna(0)

# 去重
df = df.drop_duplicates()

# 对数据进行分类汇总
grouped = df.groupby('category')
result = grouped.mean()

# 生成透视表
pivot = pd.pivot_table(df, values='sales', index=['category'], columns=['quarter'], aggfunc='sum')

# 应用自定义函数
def get_avg_sales(sales):
    return sales.mean()

df['avg_sales'] = df['sales'].apply(get_avg_sales)

# 将数据分成不同的区间
bins = [0, 100, 500, 1000, float('inf')]
labels = ['low', 'medium', 'high', 'very high']
df['sales_level'] = pd.cut(df['sales'], bins=bins, labels=labels)

# 将数据写入 CSV 格式的文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

总结

Pandas 中的函数非常丰富，可以帮助程序员快速进行数据清洗、整理、处理和分析等操作。在使用 Pandas 中的函数时，需要注意传入的数据类型和参数设置，以保证函数的正确性和有效性。