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Pandas 库是 Python 中最强大的库之一。它建立在 NumPy 之上，为 Python 编程语言提供便于使用的数据结构，和数据分析工具。
请参阅下面的小节，了解Pandas提供的各种功能和工具。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
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目录：
- 1. Pandas 数据结构
- 2. 删除
- 3. 排序和排名
- 4. 检索Series/Data Frame信息
- 5. Data Frame总结
- 6. 选择
- 7. 应用函数
- 8. 数据对齐
- 9. 输入/输出
Pandas数据结构
Pandas库主要围绕两种类型的数据结构。第一个是称为 Series 的一维数组，第二个是称为 DataFrame 的二维表。
Series – 一维标记数组
Data Frame——二维数据结构
删除（Dropping）
在本节中，你将学习如何从Series中删除特定值，以及如何从Data Frame中删除列或行。
下面代码中的s和df是本节中使用的Series和Data Frame示例。
- 从行中删除值（轴 = 0）
- 从列中删除值（轴 = 1）
排序和排名
在本节中，你将学习如何根据索引/列对Data Frame进行排序，以及如何对列值进行排序。
下面代码中的df是本节中使用的Data Frame示例。
- 沿轴按标签排序
- 沿轴按值排序
- 给条目分配等级
检索Series/Data Frame信息
在本节中，你可以学到如何从Data Frame中检索信息，该Data Frame包括维度、列名、列类型和索引范围。
下面代码中的df是本节中使用的Data Frame示例。
- （行、列）
- 描述索引
- 描述 DataFrame 列
- 关于 DataFrame 的信息
- 非 NA 值的数量
Data Frame汇总信息
在本节中，你将学习如何检索Data Frame的汇总统计信息，其中包括每一列的总和、每一列的最小/最大值、每一列的平均值等等。
下面代码中的df是本节中使用的Data Frame示例。
- 值的总和
- 累计值
- 最小值
- 最大值
- 汇总统计
- 平均值
- 中位数
选择
在本节中，你将学习如何从Series和Data Frame中检索特定的值。
下面代码中的s和df是本节中使用的Series和Data Frame示例。
- 获取一个元素
- 获取 DataFrame 的子集
- 按行和列选择单个值
- 按行和列的标签选择单个值
- 选择子集行中的一行
- 选择子集列中的一列
- 选择行和列
- 使用Filter函数调整DataFrame
- 将 Series s 的索引 a 设置为 6
应用函数
在本节中，你将学习如何将函数应用于Data Frame或特定列的所有值。
下面代码中的df是本节中使用的Data Frame示例。
- 应用函数
数据对齐
在本节中，你将学习如何对两个不同索引的Series进行加、减和除运算。
下面代码中，s和s3都是本节中使用的Series示例。
- 内部数据对齐
- 使用填充方法的算术运算
输入/输出
在本节中，你将学习如何使用 Pandas 将 CSV 文件、Excel 文件和 SQL Query读取到 Python中。你还将学习如何将 Pandas 中的Data Frame导出至 CSV 文件、Excel 文件和 SQL Query。
- 读取 CSV 文件
- 写入 CSV 文件
- 读取 Excel 文件
- 写入 Excel 文件
- 从同一个文件中读取多个工作表
- 读取 SQL Query
- 写入 SQL Query
从过去到现在直至未来，Python 一直是数据科学领域的领头羊。Pandas 是其中最强大的库之一，今天许多数据科学家都要求掌握Pandas知识。
初学者可使用此基础知识手册作为使用指南，有需要时可返回查看，这样你就可以很好地掌握 Pandas 库。感谢你的阅读！希望这篇关于Python的常用函数对你起到了帮助！你还可以订阅我们的YouTube频道，
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原文作者：Christopher Zita
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://towardsdatascience.com/pandas-basics-cheat-sheet-2021-python-for-data-science-8beb76afa85f
