公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter
大家好，我是Peter~
精心整理100个pandas常用的函数，建议收藏备用，绝对用得上~
a
aggregate() #聚合；基于内置函数或者自定义函数的聚合运算
argmin() 最小值所在的索引
argmax() 最大值所在的索引
any() 等价于逻辑“或”
all() 等价于逻辑“与”
astype() 强制类型转换
apply() # 自定义函数的元素操作
append() 序列元素的追加
assign() 字段衍生
b
bfill() # 后向填充；使用缺失值后一个填充缺失值
between() 区间判断
c
count() # 计数（不包含缺失值）
cov() 计算协方差
corr() # 计算相关系数
cumsum() 累计和
cumprod() 累计积
compress 条件判断
concat() # 数据合并
d
dtypes() 查看数据字段类型
describe() # 描述统计信息
duplicated() 判断是否有重复元素
drop_duplicates() #删除重复值
dropna() # 删除缺失值
diff() 一阶差分
dt.date() 提取日期
dt.time() 提取时间
dt.year() 提取年份
dt.month() 提取年份
dt.day() 提取天/日
dt.hour() 提取小时
dt.minute() 提取分
dt.second() 提取秒
dt.quarter() 提取季度
dt.weekday() # 提取星期几（返回数值，0,1,2.....）
dt.weeky_name() # 提取星期几（返回名称,Sunday,Friday等）
dt.week() 返回当年的第几周
dt.dayofyear() 返回年中的第几天
dt.daysinmonth() 月中最大的天数
dt.is_month_start() 是否为当月的第一天
dt.is_month_end() 是否为当月的最后裔天
dt.is_quarter_start() 是否为季度的第一天
dt.is_quarter_end() 是否为季度的最后一天
dt.is_year_start() 是否为当年的第一天
dt.is_year_end() 是否为当年的最后一天
dt.is_leap_year() # 判断是否为闰年
e
explode() # 爆炸函数
f
fillna() 填充缺失值
ffill() # 前向填充；使用前一个值填充缺失值
factorize() 因子化转换
g
groupby() # 分组
get_dummies() # 哑变量
h
hist() 绘制直方图
hasnans() 判断元素中是否存在缺失值；返回的是True或者False
i
isnull() # 判断序列元素是否为缺失值，返回bool值
isin() 成员判断
iloc() # 定位数据；只能使用数值
j
join() # 数据合并
k
kurt() 计算峰度
l
loc() # 定位数据
m
min() 最小值
max() 最大值
mean() 均值
median() 中位数
mode() 众数
map() # 元素映射
merge() # 合并数据
n
notnull() 非空判断
nsmallest() 最小的前n个值
nlargest() 最大的前n个值
p
pct_change 运算比率；后一个和前一个的比例
pd.to_datetime() 转日期时间类型
pd.Series() # 创建Series数据
pd.DataFrame() # 创建DataFrame数据
plot() 绘制基于Kind参数的多种图形；kind指定图形类型：饼图、柱状图、箱型图等
q
quantile() 分位数
r
replace() 替换值（不能使用正则）
str.replace() 值替换（可使用正则）
round() 四舍五入
read_csv() # 读取csv文件
read_excel() # 读取Excel文件
read_table() # 读取table文件
rank() # 排名
s
sum() 求和
size() 计数（包含所有数据，包含空值）
std() 计算标准差
skew() 计算偏度
sample() 抽样
str.split() 字符分割
str.findall()
sort_values() # 按值排序
sort_index() 按索引排序
stack() # 堆叠；列转行
t
to_dict() 转为字典
tolist() 转为列表
transpose .T # 转置
u
unique() 元素唯一值（去重）
unstack # 不要堆叠，多行转列
v
var() 计算方差
value_counts() # 统计每个元素的值
w
where() # 基于条件判断的值替换
