10个提升 Pandas 技能的冷门技巧

10个高效的 Pandas 技巧

引言

Pandas 是一个功能强大的 Python 库，专为数据分析而设计。虽然关于它的教程比比皆是，但有一些鲜为人知的技巧可以极大地提升你的 Pandas 技能。本文将深入探讨 10 个高效的技巧，帮助你从 Pandas 的使用者晋级为专家。

1. 使用 nrows 参数加载大型数据集

pd.read_csv('data.csv', nrows=5)

加载大型数据集时，使用 nrows 参数可以先加载少量数据进行预览。这在处理内存有限的计算机或探索大型数据集时非常有用。

2. 利用 set_index 快速设置索引

df.set_index('column_name')

set_index 方法可以快速将指定列设置为 DataFrame 的索引。这对于根据特定列对数据进行分组或过滤非常有用。

3. 使用 dropna() 删除缺失值

df.dropna(inplace=True)

dropna() 方法可以删除 DataFrame 中包含缺失值的整个行或列。inplace=True 参数会直接修改 DataFrame，而不会创建新的副本。

4. 应用 groupby() 进行数据分组

df.groupby('column_name').mean()

groupby() 方法允许你根据指定列对数据进行分组，然后对组中的数据执行聚合操作，如求平均值或求和。

5. 使用 merge() 合并 DataFrame

pd.merge(df1, df2, on='common_column')

merge() 方法可以将两个 DataFrame 合并到一个新的 DataFrame 中，基于一个或多个公共列。这对于将来自不同来源的数据合并起来非常有用。

6. 运用 isin() 查找元素

df['column_name'].isin(['value1', 'value2'])

isin() 方法可以检查一个 Series 是否包含给定的值或值列表。这对于过滤特定值或检查元素是否存在非常有用。

7. 使用 apply() 自定义函数

df['new_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: x.upper())

apply() 方法允许你将自定义函数应用于 DataFrame 中的每一行或列。这对于转换数据或添加新列非常有用。

8. 活用 pivot() 转换数据格式

df.pivot(index='column1', columns='column2', values='value')

pivot() 方法可以将 DataFrame 转换为不同的格式，重新排列行和列。这对于创建透视表或汇总数据非常有用。

9. 利用 to_excel() 导出数据到 Excel

df.to_excel('data.xlsx')

to_excel() 方法可以将 DataFrame 导出到 Excel 文件。这对于与其他人共享数据或进行进一步分析非常有用。

10. 使用 read_html() 从 HTML 中提取数据

df = pd.read_html('https://example.com/data.html')

read_html() 方法可以从 HTML 表格中提取数据到 DataFrame。这对于从网页中获取数据或进行网络抓取非常有用。

---