pandas：被忽视的隐含功能

探索 pandas 的隐藏功能

pandas 是一个功能丰富的库，拥有大量内置功能，可以处理各种数据分析任务。然而，除了众所周知的函数和方法之外，还有一些鲜为人知的隐藏功能，可以显着增强您的数据分析体验。

**1. ** pivot_table() 的高级选项：

pivot_table() 是 pandas 中一个强大的工具，用于对数据进行透视和汇总。它具有许多鲜为人知的选项，例如：

• margins：添加一个总计行和总计列，显示整个数据集的汇总。
• margins_name：指定总计行的名称和总计列的名称。
• dropna：从结果中删除包含缺失值的单元格。
• aggfunc：指定用于聚合值的函数，例如求和、求平均值或求中位数。

**2. ** merge() 的连接类型：

merge() 函数用于将两个或多个 DataFrame 合并在一起。除了常见的连接类型（例如内部连接、外部连接），还有几个鲜为人知的连接类型：

• left_on：仅使用左 DataFrame 中的键进行连接。
• right_on：仅使用右 DataFrame 中的键进行连接。
• outer：返回一个新的 DataFrame，其中包含两个输入 DataFrame 的所有行。

**3. ** apply() 和 applymap()：应用函数：

apply() 和 applymap() 函数允许您将函数应用于 DataFrame 的行或列。鲜为人知的是，您可以使用这些函数应用多个函数：

• apply(lambda x: [f1(x), f2(x)])：应用两个函数 f1 和 f2 到 DataFrame。
• applymap(lambda x: x.astype(float))：将 DataFrame 中的所有元素转换为浮点数。

**4. ** unstack()：拆分多级索引：

unstack() 函数用于拆分具有多级索引的 DataFrame。鲜为人知的是，您可以使用 level 参数指定要拆分的索引级别：

• unstack(level=0)：拆分第一级索引。
• unstack(level=[0, 1])：拆分第一级和第二级索引。

**5. ** explode()：拆分列表值：

explode() 函数用于拆分 DataFrame 中包含列表值的单元格。鲜为人知的是，您可以使用 ignore_index 参数来忽略新 DataFrame 中的索引：

• explode(ignore_index=True)：拆分列表值并忽略新 DataFrame 中的索引。

结语：

pandas 是一个强大的数据分析库，拥有许多鲜为人知的隐藏功能。探索这些隐藏功能可以极大地增强您的数据分析工作，提高效率并获取更深入的见解。