Pandas数据分析教程——盘点那些常用的函数（上）

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在之前的文章中，以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby，merge以及map、apply、applymap的原理，掌握好这些原理，再在这个基础上进行一些拓展，基本就可以解决绝大部分比较复杂的数据处理操作了。几篇文章如下，想回看的小伙伴可以再重温一下：

Pandas数据处理三板斧，你会几板？

Pandas数据分析——超好用的Groupby详解

Pandas数据处理——一文详解数据拼接方法merge

提升百倍的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！

这篇文章为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。正确的方式是先把常用的方法先吃透，然后找个项目直接上手，遇到现有方法处理不了的再查看官方文档。

通过”人工智能“的方式，我从官方文档中筛选出一些比较常用的方法，有二十多个，初学者可以先试着把这些吃透了。为了避免过多看不下去，这篇文章就先介绍10个。

用于演示的数据如下：

In [15]: data
Out[15]:
  company  salary  age
0     NaN      43   21
1       A       8   41
2       A      28   26
3       C      42   28
4       A      33   26
5       C      20   18
6       A      48   43
7       B      25   23
8       B      39   18

.head()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：返回DataFrame的前N行。当数据量较大时，使用.head()可以快速对数据有个大致了解。

用法：

#默认返回前5行，N可以自行设定
In [16]: data.head()
Out[16]:
  company  salary  age
0     NaN      43   21
1       A       8   41
2       A      28   26
3       C      42   28
4       A      33   26

.info()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：打印所用数据的一些基本信息，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。

用法：

In [17]: data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 9 entries, 0 to 8
Data columns (total 3 columns):
company    8 non-null object
salary     9 non-null int32
age        9 non-null int32
dtypes: int32(2), object(1)
memory usage: 224.0+ bytes

.describe()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：生成描述性统计汇总，包括数据的计数和百分位数，有助于了解大致的数据分布

用法：

# 默认生成数值列的描述性统计
# 使用 include = 'all'生成所有列
In [18]: data.describe()
Out[18]:
          salary        age
count   9.000000   9.000000
mean   31.777778  27.111111
std    12.804079   9.143911
min     8.000000  18.000000
25%    25.000000  21.000000
50%    33.000000  26.000000
75%    42.000000  28.000000
max    48.000000  43.000000

.value_counts()

作用对象：Series

主要用途：统计分类变量中每个类的数量，比如company中各个公司都有多少人

主要参数：

• normalize （boolean, default False）

  返回各类的占比

• sort （boolean, default True）

  是否对统计结果进行排序

• ascending （boolean, default False）

  是否升序排列

用法：

In [19]: data['company'].value_counts()
Out[19]:
A    4
B    2
C    2
Name: company, dtype: int64
        
# 返回占比情况
In [20]: data['company'].value_counts(normalize=True)
Out[20]:
A    0.50
B    0.25
C    0.25
Name: company, dtype: float64

# 升序排列
In [21]: data['company'].value_counts(ascending=True)
Out[21]:
C    2
B    2
A    4
Name: company, dtype: int64

.isna()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：判断数据是否为缺失值，是的话返回True，否的话返回False

用法：

In [22]: data.isna()
Out[22]:
   company  salary    age
0     True   False  False
1    False   False  False
2    False   False  False
3    False   False  False
4    False   False  False
5    False   False  False
6    False   False  False
7    False   False  False
8    False   False  False

.any()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：大多数情况下数据量较大，不可能直接isna()后一个一个看是否是缺失值。any()和isna()结合使用可以判断某一列是否有缺失值。

用法：

In [23]: data.isna().any()
Out[23]:
company     True
salary     False
age        False
dtype: bool

.dropna()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：删掉含有缺失值的数据

用法：

In [24]: data.dropna()
Out[24]:
  company  salary  age
1       A       8   41
2       A      28   26
3       C      42   28
4       A      33   26
5       C      20   18
6       A      48   43
7       B      25   23
8       B      39   18

.fillna()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：填充缺失数据

主要参数：

• value （scalar, dict, Series, or DataFrame）

  用于填充缺失值的值

• method （{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None）

  缺失值的填充方式，常用的是bfill后面的值进行填充，ffill用前面的值进行填充

• inplace （boolean, default False）

  是否作用于原对象

用法：

In [26]: data.fillna('B')
Out[26]:
  company  salary  age
0       B      43   21
1       A       8   41
2       A      28   26
3       C      42   28
4       A      33   26
5       C      20   18
6       A      48   43
7       B      25   23
8       B      39   18

# 用缺失值后面的值来填充（这里NaN后面是'A'）
In [25]: data.fillna(method='bfill')
Out[25]:
  company  salary  age
0       A      43   21
1       A       8   41
2       A      28   26
3       C      42   28
4       A      33   26
5       C      20   18
6       A      48   43
7       B      25   23
8       B      39   18

.sort_index()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：对数据按照索引进行排序

主要参数：

• ascending （boolean, default False）

  是否升序排列

• inplace （boolean, default False）

  是否作用于原对象

用法：

# 按索引降序排列
In [27]: data.sort_index(ascending=False)
Out[27]:
  company  salary  age
8       B      39   18
7       B      25   23
6       A      48   43
5       C      20   18
4       A      33   26
3       C      42   28
2       A      28   26
1       A       8   41
0     NaN      43   21

.sort_values()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：对DataFrame而言，按照某列进行排序（用by参数控制），对Series按数据列进行排序。

主要参数：

• by （str or list of str）

  作用于DataFrame时需要指定排序的列

• ascending （boolean, default False）

  是否升序排列

In [28]: data.sort_values(by='salary')
Out[28]:
  company  salary  age
1       A       8   41
5       C      20   18
7       B      25   23
2       A      28   26
4       A      33   26
8       B      39   18
3       C      42   28
0     NaN      43   21
6       A      48   43

原创不易，如果觉得有点用，希望可以随手点个赞，拜谢各位老铁。

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