Pandas

题目来自B站上看的一个讲爬虫的老师发的视频，不过代码没完全照那人的来，由于在平板上写的代码，就没有执行结果，感兴趣自行到B站搜原视频。

import pandas as pd

1、将list转为dataframe

Pandas是一个功能强大的数据处理库，它提供了大量的函数和方法，用于数据的读取、清洗、转换、分析和可视化。下面是Pandas中最常用的15个函数及其代码示例：

1. read_csv()：用于读取CSV文件中的数据并创建DataFrame对象。

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import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

2. head()：用于查看DataFrame中的前几行数据，默认显示前5行。

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print(df.head())

3. tail()：用于查看DataFrame中的后几行数据，默认显示后5行。

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print(df.tail())

4. info()：用于查看DataFrame的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等。

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print(df.info())

5. describe()：用于生成DataFrame中数值列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。

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print(df.describe())

6. shape：用于获取DataFrame的形状，即行数和列数。

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print(df.shape)

7. columns：用于获取DataFrame的列名。

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print(df.columns)

8. fillna()：用于填充DataFrame中的缺失值。

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df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

9. groupby()：用于对DataFrame进行分组操作。

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grouped = df.groupby('category')
print(grouped.mean())

10. sort_values()：用于对DataFrame按照指定列进行排序。

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sorted_df = df.sort_values('column_name')
print(sorted_df)

11. drop_duplicates()：用于移除DataFrame中的重复行。

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df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)

12. value_counts()：用于计算DataFrame中某一列的唯一值计数。

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print(df['column_name'].value_counts())

13. apply()：用于对DataFrame的某一列或多列应用自定义函数。

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def custom_function(x):
    # 自定义处理逻辑
    return x * 2

df['column_name'] = df['column_name'].apply(custom_function)
print(df)

14. merge()：用于合并两个DataFrame对象。

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merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')
print(merged_df)

15. plot()：用于绘制DataFrame中的数据图表。

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df.plot(x='column_name1', y='column_name2', kind='line')
plt.show()

通过掌握这些常用函数，您可以更加高效地使用Pandas进行数据处理和分析。它们提供了基本的数据操作和转换功能，为您的数据工作提供了便利。