协和影视 蓝本这才是Pandas！

发布日期：2025-04-16 15:18    点击次数：78

听到一些东谈主说协和影视，Pandas语法太乱、太杂了，根底记不住。

照实，Pandas程序函数广宽，光读取数据read()神色就有十几种。

况兼清除个数据贬责场景同期有好几个程序可结束，比如拼接函数merge()和join()。

导致Pandas使用起来有零七八碎的嗅觉，尽头是关于入门者，这种体会尤为犀利。

然而，Pandas的确“乱”吗？

先来讲讲Pandas”乱“的原因，再珍摄说说怎么灵验学Pandas。

Pandas语法复杂不是筹办层面有问题，主如果因为它要作念的事太多了。

你不错把Pandas看作代码界的Excel，王人是贬责行列数据的器具。

Excel的按钮和组件不计其数，比如导入、阵势、调和、插入、透视等。

Pandas其实也需要贬责相通多的事情，Excel的每一个按钮王人对应Pandas的一个函数或程序，是以复杂度可见一斑。

其次Pandas还要兼顾面向对象和函数式两种编程立场。

比如df.join()是面向对象立场，而pd.merge()则是函数式立场。

天然功能接近，但必须要这么筹办。

因为面向对象是Python谈话的中枢理念协和影视，而函数式立场又能简化pandas贬责数据的进程。

是以导致Pandas的API就荒谬的多了。

说了Pandas之是以”乱“的原因，念念必你能和谐这其中的不得已了。

念念用好Pandas，其实也没那么难，你只需要掌抓它的中枢架构就不错，知谈了全貌就能有的放矢、手到拿来。

Pandas有两种数据结构，DataFrame和Series。

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DataFrame是二维数组，Series是一维数组，DataFame访佛于Excel表格，有行和列，这是用的最多的数据体式。

随之而来的是这两种数据结构有多样各类的程序和属性，用来贬责数据，比如df.apply()、df.join()等。

在这两种数据结构的程序除外，Pandas又有顶级函数，便捷获胜贬责数据，一般王人是pd.xx体式调用，比如pd.merge()、pd.concat()。

接下来是Pandas中主要的几种操作程序，这里不错参考Pandas官方的cheetsheet导图来看，相等的珍摄且了了。

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率先是数据IO类操作，用来数据加载和导出，广博是Excel和CSV数据。

一般使用pd.read_excel()和pd.read_csv()，其实不难。

其次是创建DataFrame操作，这是最常遭逢的场景之一，使用pd.DataFrame()程序。

数据的变形贬责是高频操作，比如拼接、透视、行列调和、排序等，对应pd.concat()、df.pivot()、pd.melt()、df.ort_values()

等程序。

分组操作亦然粗俗会遭逢的数据贬包袱务，纯熟Excel透视的王人会知谈，在Pandas里通过df.groupby()程序结束。

不同表的关连，访佛SQL中Join，在Pandas中主要使用pd.merge()结束。

数据表的子集操作，比如取样、索引、去重、最值、前N行等。

缺失值贬责亦然数据清洗高频操作，一般会用df.dropna()、df.fillna()

。

Pandas也赞成可视化图表的画图，使用df.plot.xx()

程序。

Pandas中的运算逻辑和正则抒发式很垂危。

数据的滑动窗口筹办，使用df.rolling()。

Pandas赞成程序链的操作，一次性清洗数据。

还有许多程序这里不逐个先容了协和影视，群众不错多望望Pandas的官方文档，相等珍摄。