import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
head() 函数：返回前n行的dataframe。默认参数为5
import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
print(Data.head(6))
print(Data.tail())
shape函数的作用是查看行数和列数。
import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
print(Data.shape)
（1）loc[]函数：按标签取数据
loc[行索引，列名/column]（如果第二个参数的个数是全部即 : ，可以省略不写）。
print(Data.loc[1,'name'])
（2）iloc[]函数：按位置索引取数据
iloc行索引，列索引
print(Data.iloc[1,0])
print(Data.iloc[-5:,[0,2,4,6]])
any () 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否都为 False，如果是，any ()操作后的结果返回 False，如果给定的可迭代参数 iterable其中有一个为 True，any ()操作后的结果则返回 True。
axis=0:方向沿着列；axis=1方向沿着行，默认axis=0
print(Data.isna().any())
print(Data.isna().any(axis=0))
print(Data.isnull().any(axis=0))
value_counts() ：返回一个序列 Series，该序列包含每个值的数量。i.e. 对于数据框中的任何列，value-counts () 方***返回该列每个项的计数。
参数：
normalize = True ：返回的对象将包含各个值的相对频率（默认False）
ascending = True：升序（默认False）
dropna = False：对无效值进行计数（默认True）
print(Data.Language.value_counts())
print(Data.Language.nunique())
print(Data.Language.tolist())
当q=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。
print(Data.iloc[:,[2,6]].quantile(0.25))
由于这是一个字符串方法，因此必须在每次调用.str之前添加前缀。否则会产生错误。
print(Data['Name'].str.len())
DataFrme.dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)
参数：
axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除
how: 默认 ‘any’。 ‘any’指带缺失值的所有行/列; ‘all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列
thresh: int,保留含有int个非nan值的行
subset: 删除特定列中包含缺失值的行或列
inplace: 默认False，即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改
print(Data.dropna())
df.fillna(a)
其中：参数a表示的是常数或字典，若a为常数，则用常数a填充缺失值，若a为字典，则表示第key列的缺失值用key对应的value值填充，如：df.fillna({0:10,1:20}),表示用10去填充第0列的缺失值，用20去填充第1列的缺失值；
inplace为可选参数，默认为False，表示不修改原对象，若指定inplace=True,则直接修改原对象。
fillna()函数的返回值：若指定inplace=True，则函数返回值为None，若未指定，则函数返回填充缺失值后的数据。
Data.fillna({'Graduate_year':2022, 'Language':'Python',
'Achievement_value':Data.Achievement_value.mean().round(0)}, inplace=True)
res = Data.fillna({'Graduate_year':2022, 'Language':'Python',
'Achievement_value':Data.Achievement_value.mean().round(0)})
当两条记录中所有的数据都相等时duplicated函数才会判断为重复值
duplicated支持从前向后(first)，和从后向前(last)两种重复值查找模式
默认是从前向后进行重复值的查找和判断，也就是后面的条目在重复值判断中显示为True
参数
subset： 列标签
keep： {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’
first： 保留第一次出现的重复项。
last： 删除重复项，仅保留最后一次出现的重复项
False： 删除所有重复项
inplace：布尔值，默认为False，是否删除重复项或返回副本
print(Data.duplicated())
print(Data.duplicated(subset=None, keep='first'))
Data.duplicated().sum()
print(Nowcoder.drop_duplicates())
to_datetime(data,error = ‘raise’,format=None)
data：输入
errors：错误数据处理
format：日期格式
import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
Data['Time'] = pd.to_datetime(Data['Time'],format='%Y-%m-%d')
Data['Time'] = pd.to_datetime(Data['Time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
to_datetime默认有时间精度，.dt.date去掉分钟，得到日期列表
b['date'] = pd.to_datetime(Data.date).dt.date
import pandas as pd
import json
with open('Nowcoder.json', 'r') as f:
data = json.loads(f.read())
print(pd.DataFrame(data))
group = Data.groupby("company")
print(Data.describe())
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44241793/article/details/126280437
Author: 步木木
Title: Python 数据分析函数汇总
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/675173/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！