每个Python数据分析师都应掌握的10个Pandas基本技巧
作为一名数据分析师，我花了大量时间处理数据和执行各种数据操作。Pandas是用于数据处理和分析的Python库，在我的数据分析之旅中一直是我值得信赖的伙伴。多年来，我发现了一些Pandas的小技巧，它们让我的生活更轻松，代码更高效。
在本文中，我将分享每个Python数据分析师都应该知道的十个Pandas基本技巧。如果你想了解更多关于Python的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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1 重新命名列
import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'old_name_1': [1, 2, 3],
'old_name_2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Rename columns
df.rename(columns={'old_name_1': 'new_name_1', 'old_name_2': 'new_name_2'}, inplace=True)有时，你需要处理列名不具有描述性的数据集。你可以使用重命名方法轻松重命名列。
2 按条件筛选行
# Filter rows where a condition is met
filtered_df = df[df['column_name'] > 3]根据条件筛选行是一种常见操作，它允许你只选择符合特定条件的行。
3 处理缺失数据
# Drop rows with missing values
df.dropna()
# Fill missing values with a specific value
df.fillna(0)处理缺失数据是数据分析的重要组成部分。你可以删除缺失值的行，或者用默认值来填充。
4 分组和汇总数据
# Group by a column and calculate mean for each group
grouped = df.groupby('group_column')['value_column'].mean()分组和汇总数据对于汇总数据集中的信息至关重要。你可以使用Pandas的groupby方法计算每个组的统计数据。
5 透视表
# Create a pivot table
pivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='row_column', columns='column_column', aggfunc='mean')数据透视表有助于重塑数据，并以表格形式进行汇总。它们对创建汇总报告尤其有用。
6 合并数据框
# Merge two DataFrames
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner')当你有多个数据集时，你可以根据共同的列使用Pandas的merge功能来合并它们。
7 应用自定义功能
# Apply a custom function to a column
def custom_function(x):
return x * 2
df['new_column'] = df['old_column'].apply(custom_function)你可以将自定义函数应用于列，这在需要执行复杂转换时尤其有用。
8 对时间序列数据重新取样
# Resample time series data
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
df.resample('D', on='date_column').mean()在处理时间序列数据时，Pandas允许你将数据重新采样到不同的时间频率，如每日、每月或每年。
9 处理分类数据
# Convert categorical data to numerical using one-hot encoding
df = pd.get_dummies(df, columns=['categorical_column'])分类数据通常需要转换成数字形式，以用于机器学习模型。其中一种常用的方法是One-hot编码。
10 导出数据
# Export DataFrame to CSV
df.to_csv('output.csv', index=False)处理和分析完数据后，你通常会希望保存结果。Pandas可以轻松地将DataFrame导出为各种文件格式。
这十个Pandas小技巧只是冰山一角。Pandas是一个功能强大的库，拥有处理各种数据分析任务的广泛功能。掌握了这些技巧，你将成为一名更高效的数据分析师，并能更好地应对现实世界中的数据挑战。
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原文作者：Gabe Araujo
翻译作者：Qing
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.com/@araujogabe1/10-essential-pandas-hacks-every-python-data-analyst-should-know-1c1d34901580
