数据分析经常使用的 23 个 Pandas 代码，收好不谢

文：George Seif
编译：之肴
来源： towardsdatascience.com/23-great-pa…

这儿有给数据分析师的 23 个 Pandas 代码，能够帮你更好地理解数据！Pandas 想必从事数据分析的各位都懂，这是一个开源的，BSD 许可的库，为 Python 编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。还不熟悉的新手能够复制官网连接，10 分钟快速了解下：pandas.pydata.org/pandas-docs…

应用案例集合也能够看看：pandas.pydata.org/pandas-docs…

（1）读入 CSV 数据集

pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”)
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或者：

pd.read_csv(“csv_file”)
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（2）读入 Excel 数据集

pd.read_excel("excel_file")
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（3）直接把数据写入 CSV

如数据以逗号分隔，且没有索引：

df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False)
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（4）基础数据集特征信息

df.info()
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（5）基础数据集统计结果

print(df.describe())
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(6) 以表格形式打印数据

print(tabulate(print_table, headers=headers))
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其中“print_table”是一列list，“headers”是一列字符串抬头

（7）列出列名称

df.columns
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基本数据处理

（8）删除缺失的数据

df.dropna(axis=0, how='any')
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返回给定轴上标签的对象，逐个丢掉相应数据。

（9）替换丢失的数据

df.replace(to_replace=None, value=None)
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用“value”的值替换“to_replace”中给出的值。

（10）检查 NAN

pd.isnull(object)
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检测缺失值（有数值数组中的NaN，对象数组中的None和NaN）

（11）删除特征

df.drop('feature_variable_name', axis=1)
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轴为 0 表明行，1 表明列

（12）将对象类型转换为 float

pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce')
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将对象类型转换为数字型以便计算（若是它们是字符串的话）

（13）将数据转换为 Numpy 数组

df.as_matrix()
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（14）获取数据的头“n”行

df.head(n)
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（15）按特征名称获取数据

df.loc[feature_name] 
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（16）将函数应用于数据

这个函数将数据里“height”一列中的全部值乘以2

df["height"].apply(*lambda* height: 2 * height)
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或：

def multiply(x):

 return x * 2

df["height"].apply(multiply)
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（17）重命名数据列

这里咱们将数据的第3列重命名为“size”

df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True)
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（18）单独提取某一列

df["name"].unique()
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（19）访问子数据

咱们从数据中选择“name”和“size”两列

new_df = df[["name", "size"]]
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（20）总结数据信息

#数据之和df.sum()
#数据中的最小值df.min()
#数据中的最大值df.max()
#最小值的索引df.idxmin()
#最大值的索引df.idxmax()
#数据统计信息，有四分位数，中位数等df.describe()
#平均值df.mean()
#中位数值df.median() 
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（21）对数据进行排序

df.sort_values(ascending = False)
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（22）布尔索引

这里咱们过滤“size”的数据列，以显示等于5的值：

df[df["size"] == 5]
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（23）选择某值

选择“size”列的第一行：

df.loc([0], ['size'])
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