python中pandas常用命令实例分析
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摘要：这篇文章主要介绍“python中pandas常用命令实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python中pandas常用命令实例分析”文章能帮助大家解决问题。pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。- (1):1、pandas
- (3):2、读取数据
- (12):10、设置布尔值
- (13):11、一次读取多个文件后合并
- (14):12、复制数据
- (15):13、从 PDF 文件中读取表格
- (16):14、快速可视化数据集
- (17):15、按dtype过滤列
- (18):16、推断数据类型
- (19):17、向下转换数值类型
- (20):18、防止错误值并填充
- (21):19、按列数据类型转换
- (22):20、重命名列
- (23):21、添加后缀和前缀
- (24):22、从原列创建新列
- (25):23、在特定位置插入列
- (26):24、三元表达式
- (27):25、删除列
- (28):26、修改列名
- (29):27、判断包含
- (30):28、根据正则查找
- (31):29、检查缺失值并打印缺失百分比
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
1、pandas
pandas 是一个多功能且功能强大的数据科学库。
2、读取数据
3、读取指定列
4、读取并解析日期
5、读取时指定数据类型
在读取时设置类别数据类型可以节省内存。
6、读取时设置索引
7、设置读取的行数
8、读取时跳过行数
9、指定NA值
10、设置布尔值
11、一次读取多个文件后合并
12、复制数据
13、从 PDF 文件中读取表格
14、快速可视化数据集
15、按dtype过滤列
16、推断数据类型
17、向下转换数值类型
18、防止错误值并填充
19、按列数据类型转换
20、重命名列
21、添加后缀和前缀
22、从原列创建新列
23、在特定位置插入列
24、三元表达式
25、删除列
26、修改列名
27、判断包含
28、根据正则查找
29、检查缺失值并打印缺失百分比
30、处理缺失值
31、从今天/之前获取 X 小时/天/周
32、过滤两个日期
33、按日/月/年过滤
34、格式化数据格式
35、设置数据颜色
36、获取一列中最大最小项的id
37、对数据列应用函数
38、随机打乱数据
39、时间序列的百分比变化
40、分配等级
41、检查内存占用
42、将列的值分解为多行
43、将数量较小的类别转换为“其他”
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