15个高效的个高Pandas代码片段

作者：佚名 2023-10-12 15:02:21大数据 数据分析 Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，代码我们将整理15个高级Pandas代码片段，片段这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，个高并从数据集中提取有价值的代码见解。

Python的片段Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，个高我们将整理15个高级Pandas代码片段，代码这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，片段并从数据集中提取有价值的个高见解。

过滤数据

import pandas as pd  # Create a DataFrame data = { 'Name': ['Alice',代码 '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)

分组和聚合数据

# Grouping by a column and calculating the mean grouped = df.groupby('Age').mean() print(grouped)

处理缺失数据

# Check for missing values missing_values = df.isnull().sum()   # Fill missing values with a specific value df['Age'].fillna(0, inplace=True)

将函数应用于列

# Applying a custom function to a column df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2)

连接DataFrames

# 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)

合并DataFrames

# 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, notallow='key', how='inner') print(merged)

数据透视表

# Creating a pivot table pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='Age', values='Value') print(pivot_table)

处理日期时间数据

# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

数据重塑

# Melting a DataFrame melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['A', 'B']) print(melted_df)

使用分类数据类型

# Encoding categorical variables df['Category'] = df['Category'].astype('category') df['Category'] = df['Category'].cat.codes

数据采样

# Randomly sample rows from a DataFrame sampled_df = df.sample(n=2)

计算累计和

# Calculating cumulative sum df['Cumulative_Sum'] = df['Values'].cumsum()

删除重复项

# Removing duplicate rows df.drop_duplicates(subset=['Column1', 'Column2'], keep='first', inplace=True)

快捷进行onehot编码

dummy_df = pd.get_dummies(df, columns=['Category'])

导出数据

df.to_csv('output.csv', index=False)

为什么要加上导出数据呢？，因为在导出数据时一定要加上index=False参数，片段这样才不会将pandas的个高索引导出到csv中。

总结

这15个Pandas代码片段将大大增强您作为数据科学家的代码数据操作和分析能力。将它们整合到的片段工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效率。

责任编辑：华轩 来源： DeepHub IMBA PythonPandas数据分析

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