Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas提供了豐富的操作方法,以下是一些常用操作的簡要介紹:
pd.read_csv()
、pd.read_excel()
等方法可以讀取相應(yīng)格式的數(shù)據(jù),而使用pd.to_csv()
、pd.to_excel()
等方法可以將數(shù)據(jù)寫入相應(yīng)格式的文件中。drop_duplicates()
方法可以去除重復(fù)行,使用dropna()
方法可以刪除包含缺失值的行或列,使用astype()
方法可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的類型。sort_values()
方法可以按指定列或行排序,使用sort_index()
方法可以按索引排序。mean()
、median()
、std()
等方法可以計算相應(yīng)統(tǒng)計量。merge()
方法可以按指定列或行合并數(shù)據(jù),使用concat()
方法可以將多個數(shù)據(jù)對象堆疊在一起。transpose()
方法可以轉(zhuǎn)置數(shù)據(jù),使用pivot_table()
方法可以創(chuàng)建透視表。pd.to_datetime()
方法可以解析日期字符串,使用date_range()
方法可以生成日期范圍,使用resample()
方法可以進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)換。以上只是pandas常用操作的一部分,實(shí)際上pandas還提供了很多其他高級功能和操作方法,可以滿足各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。