pandas有哪些核心使用方法?_pandas两大核心分别是什么

由网友 壹壹1伊 提供的答案：

pandas是一个Python数据处理库,其核心使用方法包括：

1. 数据结构：pandas主要提供了两种数据结构,即Series和DataFrame。Series是一维数组,类似于Python中的列表,而DataFrame是二维表格,类似于Excel中的表格。

2. 数据读取：pandas可以读取各种格式的数据,如CSV、Excel、SQL、JSON等,并将其转换为DataFrame格式。

3. 数据清洗：pandas可以对数据进行清洗,如去除重复值、处理缺失值、替换异常值等。

4. 数据分析：pandas提供了丰富的数据分析功能,如数据聚合、分组、排序、筛选等。

5. 数据可视化：pandas可以通过matplotlib等库进行数据可视化,如绘制折线图、柱状图、散点图等。

6. 数据导出：pandas可以将处理后的数据导出为各种格式,如CSV、Excel、SQL、JSON等。

以上是pandas的核心使用方法,掌握这些方法可以帮助你更好地处理和分析数据。

由网友 小森哥疯狂数学 提供的答案：

▲本文二级目录

01 关于pandas

pandas,Python+data+analysis的组合缩写,是Python中基于Numpy和Matplotlib的第三方数据分析库,与后两者共同构成了Python数据分析的基础工具包,享有数分三剑客之名。

正因为pandas是在Numpy基础上实现,其核心数据结构与Numpy的ndarray十分相似,但pandas与Numpy的关系不是替代,而是互为补充。二者之间主要区别是：

• 从数据结构上看：

• Numpy的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求单个数组内所有数据是同质的,即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可
• Numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引

• 从功能定位上看：

• Numpy虽然也支持字符串等其他数据类型,但仍然主要是用于数值计算,尤其是内部集成了大量矩阵计算模块,例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等,支持灵活的广播机制
• pandas主要用于数据处理与分析,支持包括数据读写、数值计算、数据处理、数据分析和数据可视化全套流程操作

pandas主要面向数据处理与分析,主要具有以下功能特色：

• 按索引匹配的广播机制,这里的广播机制与Numpy广播机制还有很大不同
• 便捷的数据读写操作,相比于Numpy仅支持数字索引,pandas的两种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持的
• 类比SQL的join和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能,实际上,SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现
• 类比Excel的数据透视表功能,Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas中也可轻松实现
• 自带正则表达式的字符串向量化操作,对pandas中的一列字符串进行通函数操作,而且自带正则表达式的大部分接口
• 丰富的时间序列向量化处理接口
• 常用的数据分析与统计功能,包括基本统计量、分组统计分析等
• 集成Matplotlib的常用可视化接口,无论是series还是dataframe,均支持面向对象的绘图接口

正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力,pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。

02 数据结构

pandas核心数据结构有两种,即一维的series和二维的dataframe,二者可以分别看做是在Numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。正因如此,可以从两个角度理解series和dataframe：

• series和dataframe分别是一维和二维数组,因为是数组,所以Numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构,包括数据创建、切片访问、通函数、广播机制等
• series是带标签的一维数组,所以还可以看做是类字典结构：标签是key,取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构,其中列名是key,每一列的series是value。所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。

注意,这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典,原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复,而这是一个真正字典所不允许的。

考虑series和dataframe兼具Numpy数组和字典的特性,那么就不难理解二者的以下属性：

• ndim/shape/dtypes/size/T,分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。与此同时,series因为只有一列,所以数据类型自然也就只有一种,pandas为了兼容二者,series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes。
• index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对,但一般用处不大。

这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。

既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。

此外,index数据结构还有名字属性name（默认为None）、形状属性shape等。

关于series和dataframe数据结构本身,有大量的方法可用于重构结构信息：

• rename,可以对标签名重命名,也可以重置index和columns的部分标签列信息,接收标量（用于对标签名重命名）或字典（用于重命名行标签和列标签）
• reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值
• set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签
• set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（rename中是接收字典,允许只更改部分信息）
• rename_axis,重命名标签名,rename中也可实现相同功能

在pandas早些版本中,除一维数据结构series和二维数据结构dataframe外,还支持三维数据结构panel。这三者是构成递进包容关系,panel即是dataframe的容器,用于存储多个dataframe。

2019年7月,随着pandas 0.25版本的推出,pandas团队宣布正式弃用panel数据结构,而相应功能建议由多层索引实现。

也正因为pandas这3种独特的数据结构,个人一度认为pandas包名解释为：pandas = panel + dataframe + series,根据维数取相应的首字母个数,从而构成pandas,这是个人非常喜欢的一种关于pandas缩写的解释。

03 数据读写

pandas支持大部分的主流文件格式进行数据读写,常用格式及接口为：

• 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据
• Excel文件,包括xls和xlsx两种格式均得到支持,底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作,相应接口为read_excel()和to_excel()
• SQL文件,支持大部分主流关系型数据库,例如MySQL,需要相应的数据库模块支持,相应接口为read_sql()和to_sql()

此外,pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。

04 数据访问

series和dataframe兼具Numpy数组和字典的结构特性,所以数据访问都是从这两方面入手。同时,也支持bool索引进行数据访问和筛选。

• [ ],这是一个非常便捷的访问方式,不过需区分series和dataframe两种数据结构理解：

• series：既可以用标签也可以用数字索引访问单个元素,还可以用相应的切片访问多个值,因为只有一维信息,自然毫无悬念
• dataframe：无法访问单个元素,只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" . "访问。切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片；当输入标签切片时,执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中）,包含两端标签结果,无匹配行时返回为空,但要求标签切片类型与索引类型一致。例如,当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错

▲切片形式返回行查询,且为范围查询

▲切片类型与索引列类型不一致时,引发报错

• loc/iloc,最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。与[ ]访问类似,loc按标签访问时也是执行范围查询,包含两端结果
• at/iat,loc和iloc的特殊形式,不支持切片访问,仅可以用单个标签值或单个索引值进行访问,一般返回标量结果,除非标签值存在重复
• isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果
• where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值

• query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代

• get,由于series和dataframe均可以看做是类字典结构,所以也可使用字典中的get()方法,主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时,与字典的get方法完全一致

• lookup,loc的一种特殊形式,分别传入一组行标签和列标签,lookup解析成一组行列坐标,返回相应结果：

pandas中支持大量的数据访问接口,但万变不离其宗：只要联想两种数据结构兼具Numpy数组和字典的双重特性,就不难理解这些数据访问的逻辑原理。当然,重点还是掌握[]、loc和iloc三种方法。

loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数,应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程。

另外,在pandas早些版本中,还存在loc和iloc的兼容结构,即ix,可混合使用标签和数字索引,但往往容易混乱,所以现已弃用。

05 数据处理

pandas最为强大的功能当然是数据处理和分析,可独立完成数据分析前的绝大部分数据预处理需求。简单归纳来看,主要可分为以下几个方面：

1. 数据清洗

数据处理中的清洗工作主要包括对空值、重复值和异常值的处理：

• 空值

• 判断空值,isna或isnull,二者等价,用于判断一个series或dataframe各元素值是否为空的bool结果。需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值,而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地,notna和notnull则用于判断是否非空
• 填充空值,fillna,按一定策略对空值进行填充,如常数填充、向前/向后填充等,也可通过inplace参数确定是否本地更改
• 删除空值,dropna,删除存在空值的整行或整列,可通过axis设置,也包括inplace参数

• 重复值

• 检测重复值,duplicated,检测各行是否重复,返回一个行索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留
• 删除重复值,drop_duplicates,按行检测并删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留项。由于该方法默认是按行进行检测,如果存在某个需要需要按列删除,则可以先转置再执行该方法

• 异常值,判断异常值的标准依赖具体分析数据,所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法

• 删除,drop,接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除
• 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能

2. 数值计算

由于pandas是在Numpy的基础上实现的,所以Numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用：

• 通函数ufunc,即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作,这与Numpy的特性是一致的,例如前文提到的replace函数,本质上可算作是通函数。如下实现对数据表中逐元素求平方

• 广播机制,即当维度或形状不匹配时,会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组,所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播,而非类似Numpy那种纯粹按顺序进行广播。例如,如下示例中执行一个dataframe和series相乘,虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致,但仍能按标签匹配得到预期结果

• 字符串向量化,即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作,本质上是调用series.str属性的系列接口,完成相应的字符串操作。尤为强大的是,除了常用的字符串操作方法,str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能,这使得pandas在处理字符串列时,兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数

需注意的是,这里的字符串接口与Python中普通字符串的接口形式上很是相近,但二者是不一样的。

• 时间类型向量化操作,如字符串一样,在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型,正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样,时间类型列可用dt属性调用相应接口,这在处理时间类型时会十分有效。

3. 数据转换

前文提到,在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作,然而replace一般仅能用于简单的替换操作,所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法

• map,适用于series对象,功能与Python中的普通map函数类似,即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作,不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数,也可以是一个字典

• apply,既适用于series对象也适用于dataframe对象,但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作（通过axis参数设置对行还是对列,默认是行）,仅接收函数作为参数

• applymap,仅适用于dataframe对象,且是对dataframe中的每个元素执行函数操作,从这个角度讲,与replace类似,applymap可看作是dataframe对象的通函数。

4. 合并与拼接

pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。pandas完成这两个功能主要依赖以下函数：

• concat,与Numpy中的concatenate类似,但功能更为强大,可通过一个axis参数设置是横向或者拼接,要求非拼接轴向标签唯一（例如沿着行进行拼接时,要求每个df内部列名是唯一的,但两个df间可以重复,毕竟有相同列才有拼接的实际意义）
• merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现对同一记录的不同列信息连接,支持inner、left、right和outer4种连接方式,但只能实现SQL中的等值连接
• join,语法和功能与merge一致,不同的是merge既可以用pandas接口调用,也可以用dataframe对象接口调用,而join则只适用于dataframe对象接口
• append,concat执行axis=0时的一个简化接口,类似列表的append函数一样

实际上,concat通过设置axis=1也可实现与merge类似的效果,二者的区别在于：merge允许连接字段重复,类似一对多或者多对一连接,此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复,仅能一对一拼接。

▲建表语句

▲通过设置参数,concat和merge实现相同效果

06 数据分析

pandas中的另一大类功能是数据分析,通过丰富的接口,可实现大量的统计需求,包括Excel和SQL中的大部分分析过程,在pandas中均可以实现。

1. 基本统计量

pandas内置了丰富的统计接口,这是与Numpy是一致的,同时又包括一些常用统计信息的集成接口。

• info,展示行标签、列标签、以及各列基本信息,包括元素个数和非空个数及数据类型等
• head/tail,从头/尾抽样指定条数记录
• describe,展示数据的基本统计指标,包括计数、均值、方差、4分位数等,还可接收一个百分位参数列表展示更多信息

• count、value_counts,前者既适用于series也适用于dataframe,用于按列统计个数,实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series,执行分组统计,并默认按频数高低执行降序排列,在统计分析中很有用

• unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique）

• sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序；sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。另外,在标签列已经命名的情况下,sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。

2. 分组聚合

pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。

• groupby,类比SQL中的group by功能,即按某一列或多列执行分组。一般而言,分组的目的是为了后续的聚合统计,所有groupby函数一般不单独使用,而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求,例如分组求和、分组求均值等。

▲pandas官网关于groupby过程的解释

级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可,复杂的大量聚合则可借用agg函数,agg函数接受多种参数形式作为聚合函数,功能更为强大。

▲两种分组聚合形式

• pivot,pivot英文有"支点"或者"旋转"的意思,排序算法中经典的快速排序就是不断根据pivot不断将数据二分,从而加速排序过程。用在这里,实际上就是执行行列重整。例如,以某列取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的列标签,以其他列取值作为填充value,即实现了数据表的行列重整。以SQL中经典的学生成绩表为例,给定原始学生—课程—成绩表,需重整为学生vs课程的成绩表,则可应用pivot实现：

另外,还有一对函数也常用于数据重整,即stack和unstack,其中unstack执行效果与pivot非常类似,而stack则是unstack的逆过程。

• pivot_table,有了pivot就不难理解pivot_table,实际上它是在前者的基础上增加了聚合的过程,类似于Excel中的数据透视表功能。仍然考虑前述学生成绩表的例子,但是再增加一列班级信息,需求是统计各班级每门课程的平均分。由于此时各班的每门课成绩信息不唯一,所以直接用pivot进行重整会报错,此时即需要对各班各门课程成绩进行聚合后重整,比如取平均分。

07 数据可视化

pandas集成了Matplotlib中的常用可视化图形接口,可通过series和dataframe两种数据结构面向对象的接口方式简单调用。

两种数据结构作图,区别仅在于series是绘制单个图形,而dataframe则是绘制一组图形,且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。另外,均支持两种形式的绘图接口：

• plot属性+相应绘图接口,如plot.bar()用于绘制条形图
• plot()方法并通过传入kind参数选择相应绘图类型,如plot(kind=‘bar‘)

不过,pandas绘图中仅集成了常用的图表接口,更多复杂的绘图需求往往还需依赖Matplotlib或者其他可视化库。

由网友 外星人玩Python 提供的答案：

看到很多答非所问或者列出一大堆具体方法。本质上大多的核心使用都是围绕着

DataFrame进行。

我来说说以下要点(下文用df表示DataFrame)：

1. 筛选

处理数据最经常做的就是过滤筛选数据,因此怎么对 df 做过滤筛选就很重要。

• loc , iloc , xs :这3个方法必须熟练。

• query ：高效的过滤,注意学会怎么对多层索引进行过滤。

• 表达式过滤 ： df[df[‘col‘]==value] ,这种也需要很熟练。

2. 汇总数据

我们需要经常对数据进行分组汇总。

• groupby ：理解这个过程。

• 分组后的操作 ： apply , agg , transform 。需要理解他们的机制,并且知道他们是为了解决啥问题的。

• pivot_table : 很多人把透视作为groupby的简化操作,这个理解不够深入。透视是让你用支点固定数据,把长表变宽。学会使用他很容易,但怎么把自己的数据思维快速应用透视表去表达却是不容易。特别注意关于 index,column,values 是分别为了解决数据哪些维度的问题。

3. 其他的数据描述或统计

在探索分析时,经常需要对数据做整体理解以及每个字段的关系描述。

df.describe

,

df.corr

等等,太多了,不一一列举。

值得注意的是,要明确知道啥场景使用他们才是最重要。

最后

上述其实只是说了一部分而已。具体有哪些需要补充,其实看你从事哪方面的工作。我们不可能把所有精力放在各方面的,要用二八定律去分配吧。

想了解更多python的细节,可以关注我Html369号,我已经发布了许多相关的文章,总有一篇适合你。

私信我"python",可以获得按水平领域归档的资料,同时欢迎一起交流学习啊。

由网友 DeveloperPeer 提供的答案：

Pandas 是一个基于 Numpy 库构建的一个开源库,是一个为数字数据和时间序列化数据提供各种数据结构和计算的 Python 包,能够为数据导入和分析提供巨大的便利。

1.数据可视化,示例散点图：df.plot.scatter()

此外常见的可视化图表还有面积图,柱状图,直方图,线点图,盒状图,热力图等。

2.查看数据,查询数据,示例,data.head()

3.导入文件,示例：导入 csv 文件：pd.read_csv(‘csv file path‘), 导入 excel 文件： pd.ExcelFile(‘excel file path‘)。 同样,也支持保存文件。

4.数据操作,比如字符串操作,数据清洗,替换,列操作,行操作,归并操作,map操作,数据统计,数据拼接等众多的操作。

由网友 pythonic生物人 提供的答案：

pandas的核心语法与它的两个数据结构DataFrame和Series息息相关,小编感觉以下两张速查表能快速了解pandas的核心使用方法：

1、pandas基础语法

2、pandas进阶语法

高清pdf,可私信小编获取,欢迎交流～

由网友 认真的雪碧xe 提供的答案：

Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,其核心使用方法包括：

1. 数据结构：Pandas中最常用的数据结构是Series和DataFrame。Series是一维标记数组,类似于带标签的列表。DataFrame是二维表格型数据结构,每个列可以是不同的数据类型。
2. 数据读取：Pandas可以读取多种格式的数据,包括CSV、Excel、SQL、JSON等等。常用的读取方法是read_csv、read_excel、read_sql等等。
3. 数据清洗：Pandas提供了一系列方法用于数据清洗,包括去除重复值、缺失值处理、替换数据等等。常用的方法包括drop_duplicates、dropna、fillna、replace等等。
4. 数据筛选：Pandas提供了多种方法用于数据筛选,包括按照标签、位置、条件等方式进行筛选。常用的方法包括loc、iloc、query等等。
5. 数据分组：Pandas提供了groupby方法用于数据分组和聚合操作,可以根据某个或某些列的值进行分组,并对每个组进行聚合计算。常用的方法包括groupby、agg、apply等等。
6. 数据合并：Pandas提供了多种方法用于数据合并,包括concat、merge等等。可以将多个数据集按照某个键进行合并,并支持多种合并方式,如内连接、左连接、右连接、外连接等等。
7. 数据统计：Pandas提供了多种方法用于数据统计,包括描述性统计、频率统计、相关性统计等等。常用的方法包括describe、value_counts、corr等等。
8. 数据可视化：Pandas提供了多种方法用于数据可视化,包括线图、柱状图、散点图、箱型图等等。常用的方法包括plot、hist、scatter、boxplot等等。

由网友 九州行路人 提供的答案：

pandas是一个强大的Python库,用于数据处理和分析。以下是pandas的一些核心使用方法：

1. 数据结构：pandas提供两种主要的数据结构：Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。这两种数据结构使得处理不同类型和大小的数据变得简单。

2. 数据导入和导出：pandas提供了各种数据导入和导出功能,如读取CSV、Excel、JSON、SQL等。例如,可以使用`pd.read_csv()`、`pd.read_excel()`、`pd.read_json()`等函数将数据导入DataFrame。导出数据时,可以使用`df.to_csv()`、`df.to_excel()`、`df.to_json()`等方法。

3. 数据选择与索引：pandas提供了多种数据选择和索引方法,如使用标签、位置或条件表达式。例如,可以使用`df.loc[]`、`df.iloc[]`、`df.at[]`、`df.iat[]`等进行数据选择。

4. 数据清洗：pandas提供了各种数据清洗功能,如缺失值处理、重复值处理和数据类型转换。例如,可以使用`df.dropna()`、`df.fillna()`、`df.drop_duplicates()`、`df.astype()`等方法进行数据清洗。

5. 数据处理：pandas提供了许多用于数据处理的功能,如数据排序、数据合并、数据分组和数据透视。例如,可以使用`df.sort_values()`、`pd.concat()`、`pd.merge()`、`df.groupby()`、`pd.pivot_table()`等方法进行数据处理。

6. 数据统计与分析：pandas提供了各种描述性统计和分析功能,如计算平均值、标准差、中位数等。例如,可以使用`df.describe()`、`df.mean()`、`df.std()`、`df.median()`等方法进行数据统计和分析。

7. 数据可视化：pandas集成了matplotlib库,可以直接使用`df.plot()`方法创建各种图形,如折线图、柱状图、散点图等。

总之,pandas提供了丰富的数据处理和分析功能,可以满足各种数据科学需求。熟练掌握这些核心方法,将有助于提高数据处理和分析的效率。

由网友 为什么爱问 提供的答案：

面是 Pandas 的核心使用方法：

1.读取数据

Pandas 提供了多种方式读取不同格式的数据,例如 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON 等等。其中最常用的是 read_csv() 方法,可以通过指定文件路径、文件名、分隔符等参数来读取 CSV 格式的数据。

2.数据结构

Pandas 的两种核心数据结构是 Series 和 DataFrame。Series 是一维数组,可以储存任何数据类型,例如整数、浮点数、字符串等等。DataFrame 是二维表格,可以储存多个 Series,每个 Series 代表一列数据。

3.数据清洗

数据清洗是数据分析的关键步骤之一。Pandas 提供了多种数据清洗方法,例如去重、填充缺失值、替换数据等等。其中最常用的方法是 drop_duplicates() 和 fillna()。

4.数据筛选

Pandas 提供了多种数据筛选方法,例如根据条件筛选、根据索引筛选、根据列名筛选等等。其中最常用的方法是 loc[] 和 iloc[]。loc[] 方法可以根据行标签和列标签来筛选数据,iloc[] 方法可以根据行索引和列索引来筛选数据。

5.数据排序

Pandas 提供了多种数据排序方法,例如根据数值大小排序、根据字母顺序排序等等。其中最常用的方法是 sort_values()。

6.数据统计

Pandas 提供了多种数据统计方法,例如计算平均值、计算中位数、计算标准差等等。其中最常用的方法是 mean()、median() 和 std()。

7.数据可视化

Pandas 提供了多种数据可视化方法,例如折线图、柱状图、散点图等等。其中最常用的方法是 plot()。

由网友 YUANGUANGSHAN 提供的答案：

Pandas是Python中一个很强大的数据分析库,它有以下核心功能,是数据分析师要掌握的:

1. Series和DataFrame对象。这两个对象是Pandas的核心,Series用于一维索引,DataFrame用于二维索引,非常适合存储和操作表格数据。

2. 索引功能强大。可以通过标签或位置索引访问Series和DataFrame,还支持层次化和混合索引。

3. 向后兼容Numpy数组。Pandas建立在Numpy数组的基础上,可以轻松地将Numoy数据转换为Series或DataFrame,方便数据操作。

4. 内置数据清洗和缺失值处理。有多种方法来屏蔽、填充和清洗错误或缺失的数据。

5. Groupby功能。可以对数据进行分组统计,用单行代码实现类似SQL GROUP BY语句的复杂聚合。

6. 合并、连接和重塑数据。可以轻松执行数据库样式的连接、合并和重塑操作,实现关系数据之间的各种操作。

7. 时间序列分析。Pandas有强大的时间序列解析功能,可以提取多种频率的日期范围、周期、移动窗口统计等。

8. 直方图和分位数。可以计算Series和DataFrame的直方图和各类分位数,方便探索和理解数据分布。

9. 绘图和可视化。Pandas可以简单地与Matplotlib结合,进行各种数据可视化操作,如线图、面积图、散点图、条形图、箱型图等。

10. IO工具。可以简单地将数据读入和导出多种文件格式,包括CSV、JSON、XML、HTML、MS Excel等。

所以Pandas是一个功能强大的Python数据分析库。它拥有Series和DataFrame这两种主要数据结构,可以方便存储和操作表格数据。并有着索引、处理缺失值、分组统计、合并重塑、时间序列分析、直方图分位数、绘图与IO等方方面面的强大功能,可以满足大多数数据分析的需求。熟练使用Pandas是成为一名Python数据分析工程师的基础。