轻松掌握 Pandas 数据处理，67 个必备函数助你解决数据难题

在数据分析和数据建模中，数据处理是一个至关重要的步骤。它可以帮助我们从原始数据中提取有价值的信息，为后续的分析和建模奠定坚实的基础。Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，提供了丰富的函数和方法，可以帮助我们轻松处理各种类型的数据。

本文总结了 67 个 Pandas 数据处理函数，涵盖数据导入、数据清洗、数据转换、数据聚合和数据可视化等方面。这些函数可以帮助您解决各种数据处理问题，提高工作效率。

数据导入

函数
read_csv()	从 CSV 文件中读取数据
read_excel()	从 Excel 文件中读取数据
read_json()	从 JSON 文件中读取数据
read_html()	从 HTML 文件中读取数据
read_sql()	从 SQL 数据库中读取数据

数据清洗

函数
dropna()	删除包含缺失值的行或列
fillna()	用指定值填充缺失值
replace()	用指定值替换指定值
unique()	获取数据集中唯一值
nunique()	获取数据集中唯一值的个数

数据转换

函数	描述
astype()	将数据类型转换为指定类型
to_datetime()	将数据转换为日期时间类型
to_numeric()	将数据转换为数字类型
str.upper()	将字符串转换为大写
str.lower()	将字符串转换为小写

数据聚合

函数	描述
sum()	计算数据的总和
mean()	计算数据的平均值
median()	计算数据的中间值
max()	计算数据的最大值
min()	计算数据的最小值

数据可视化

函数	描述
plot()	绘制数据图
hist()	绘制直方图
scatter()	绘制散点图
bar()	绘制条形图
pie()	绘制饼图

这只是 Pandas 数据处理函数的一小部分。如果您想了解更多，可以参考 Pandas 官方文档或其他相关教程。

总结

Pandas 是一个强大的数据处理库，可以帮助我们轻松处理各种类型的数据。本文总结的 67 个 Pandas 数据处理函数，涵盖了数据导入、数据清洗、数据转换、数据聚合和数据可视化等方面，可以帮助您解决各种数据处理问题，提高工作效率。

希望本文对您有所帮助。如果您有任何问题，欢迎随时提问。