本篇文章给大家谈谈pandas函数手册，以及pandas函数库手册对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、NumpyPandas高效函数学生必看
- 2、Pandas过滤-filter函数,query函数的使用
- 3、Pandas基础教程
- 4、Pandas只提供了读取什么文件的函数?
- 5、pandas常用函数汇总
- 6、Pandas基本操作
NumpyPandas高效函数学生必看
NumPy、Pandas中的高效函数 map() map() 函数根据相应的输入来映射Series的值。用于将一个 Series中的每个值替换为另一个值， 该值可能来自一个函数、也 可能来自于一个dict或Series。
我们可以将Pandas中的.str()方法与NumPy的np.where函数相结合，np.where函数是Excel的IF()宏的矢量化形式，它的语法如下：如果condition条件为真，则执行then，否则执行else。
Pandas 基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。
Pandas过滤-filter函数,query函数的使用
在使用pandas进行数据分析时，经常遇到需要过滤信息的场景，此时我们可以用到2种函数，query和filter。query函数我认为类似sql语言中的where，可以对dataframe中的特定column进行筛选。
filter函数可以接受一个函数作为参数，并根据这个函数的返回值来过滤序列中的元素。
filter函数的用法，下面进行举例说明：例如一个公司，需要找出年销售额超过2000万的城市销售金额，这个利用简单的表达式已无法解决，根据FILTER来实现。
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
filter函数是python内建函数，可以操作任何可迭代类型，如list，tuple，string.filter需要带上一个函数function和一个可迭代序列作为参数。
pandas 将None与NaN看成是可等价交换的，在适当的时候，会将两者进行替换，除此之外，Pandas 会将没有标签值的数据，自动转换成NaN。
Pandas基础教程
学完基本的字符串操作方法，我们来看一下如何结合NumPy来提高字符串操作的效率。
函数应用和映射 numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象：另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的* ly方法即可实现此功能。
在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结 适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis=columns或axis=1将会按行进行运算。
通过接受一对轴编号作为参数，并对轴进行调整用于重组数据。 swapaxes 方法返回的是数据的视图，而没有对数据进行复制。
Pandas只提供了读取什么文件的函数?
使用pandas库的readexcel函数读取Excel文件。pandas是一个流行的Python数据分析库，可以方便地处理和分析数据。readexcel函数可以读取Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。
要将读取的数据转换为DataFrame类对象，可以使用pandas库提供的函数。一般来说，pandas支持的数据格式包括csv、excel、json、sql等。
（1）pandas读取csv文件和存入csv文件 CSV是一种以逗号分隔的文本文件（Comma Separate Values），常用用于医学数据的存储，Python的pandas包中提供了pd.read_csv()函数读取csv文件和DataFrame.to_CSV（）函数存入csv文件。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt catering_data=catering_sale.xlsdata=pd.read_excel(catering_data，sheetname=0，index_col=u日期)运行成功。
pandas常用函数汇总
1、Pandas 提供了一系列函数，用于读取不同类型的文件。下面列出了 Pandas 中常用的读取文件的函数：read_csv()：读取 CSV 格式的文件。read_excel()：读取 Excel 格式的文件。read_hdf()：读取 HDF5 格式的文件。
2、总结 fillna函数是Pandas中用于对缺失值进行处理的函数，它主要实现的功能是通过某种方法对其赋值，最常用的赋值方式包括有：使用参数replace指定的值进行赋值，使用中位数、众数、平均直等进行赋值。
3、a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。
4、NumPy、Pandas中的高效函数 extract()顾名思义， extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元 素。借助于extract() ， 我们还可以使用and和or等条件。where()Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素。
Pandas基本操作
1、学完基本的字符串操作方法，我们来看一下如何结合NumPy来提高字符串操作的效率。
2、上述操作均是在同尺度数组之间进行的，对于不同尺度数组间的操作，会使用到广播特性。索引：获取数组中特定位置元素的过程； 切片：获取数组元素子集的过程。
3、赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。
4、Pandas中的cut方法可以将连续型的数值型数据转换成离散型数据，使得数据的处理更具有可操作性。
5、在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结 适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis=columns或axis=1将会按行进行运算。
pandas函数手册的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于pandas函数库手册、pandas函数手册的信息别忘了在本站进行查找喔。
