pandas 常用函数
    Pandas 是 Python下的一种数据分析库，它为数据分析提供了强大的工具和数据结构。本文将介绍常用的 Pandas 函数。
    1. read_csv()
    该函数用于读取 CSV 文件，并返回一个 DataFrame 对象。它有多种参数，包括文件名、分隔符、文件编码、是否包含标题行等。
    3. info()
    该函数可用于查看 DataFrame 对象的基本信息，包括列名、数据类型、内存占用等。
    4. describe()
groupby是什么函数    describe() 函数用于显示 DataFrame 中数值列的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值和最大值等。
    5. shape
    该属性返回 DataFrame 的维度，即行数和列数。
    6. loc[] 和 iloc[]
    loc[] 函数根据标签选择 DataFrame 中的行和列，iloc[] 根据索引选择行和列。
    7. drop()
    drop() 函数用于删除行或列，并返回一个新的 DataFrame 对象。
    8. isnull() 和 notnull()
    isnull() 和 notnull() 函数用于检测缺失值。isnull() 返回一个布尔数组，表示哪些值是缺失值，notnull() 则返回相反的结果。
    9. fillna()
    fillna() 函数用于填充 DataFrame 中的缺失值。它提供了多种填充方法，包括用数值、平均值、前向填充、后向填充等。
    11. groupby()
    该函数用于按照某个列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。
    12. pivot_table()
    pivot_table() 函数用于根据一个或多个列来汇总 DataFrame，并计算聚合值。它类似于 groupby() 函数，但支持对多个列进行聚合计算。
    13. merge()
    merge() 函数用于将两个 DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame。它支持不同种类的合并方式，包括内连接、外连接、左连接、右连接等。
    16. apply()
    apply() 函数用于对 DataFrame 进行某个函数的操作。它可以对整个 DataFrame 或单个列进行操作。
    17. to_csv()
    to_csv() 函数用于将 DataFrame 存储为 CSV 文件。
    18. plot()
    plot() 函数用于对 DataFrame 进行可视化操作。它支持多种图表类型，包括线图、柱状图、散点图等。
    20. set_index()
    set_index() 函数用于将 DataFrame 中的一个或多个列设置为索引。它会返回一个新的 DataFrame 对象。
    总结：
    本文介绍了 20 个 Pandas 常用函数，包括读取 CSV 文件、查看数据基本信息、筛选数据、删除重复行、分组和聚合、合并数据等。对于初学者来说，熟练掌握这些函数能够有效地提高数据分析的效率。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。