|超实用的Pandas 函数汇总,你会几个?

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哈喽大家好 , 经过前面一段时间的学习 , 大家也对Pandas 有了基本的了解 , 那我们知道pandas是用 Python 进行数据分析时最常用也是最强大的工具库 。 因此给大家总结了常见的几个问题 , 大家一起来看看吧!
1.如何创建DataFrame
题目:将下面的字典创建为DataFrame
data=https://mparticle.uc.cn/api/
<{p>\"grammer\":[\"Python\"\"C\"\"Java\"\"GO\"np.nan\"SQL\"\"PHP\"\"Python\"

\"score\":[12np.nan456710


难度:?
我们希望得到的结果是这样的:

答案:
df = pd.DataFrame(data)
下文所有题目均基于该数据框给出
2.怎么数据提取
题目:提取含有字符串\"Python\"的行
难度系数:??
我们希望得到的结果是这样的:
grammerscore
0 Python1.0
7 Python10.0
答案如下:
result=df[df['grammer'
.str.contains(\"Python\")

3.如何提取列名
题目:输出df的所有列名
难度:?
我们希望得到的结果是这样的:
Index(['grammer' 'score'
dtype='object')
答案df.columns
4.如何修改列名
题目:修改第二列列名为'popularity'
难度:??
答案df.rename(columns={'score':'popularity' inplace = True)
5.字符怎么统计
题目:统计grammer列中每种编程语言出现的次数
难度:??
答案df['grammer'
.value_counts()
6.缺失值如何处理
题目:将空值用上下值的平均值填充
难度:???
答案df['popularity'
= df['popularity'
.fillna(df['popularity'
.interpolate())
7.数据怎么提取
题目:提取popularity列中值大于3的行
难度:??
答案df[df['popularity'
> 3

8.数据如何去重
题目:按照grammer列进行去重
难度:??
答案df.drop_duplicates(['grammer'
)
9.数据计算问题
题目:计算popularity列平均值
难度:??
答案df['popularity'
.mean()
【|超实用的Pandas 函数汇总,你会几个?】
10.格式转换问题
题目:将grammer列转换为list
难度:??
答案df['grammer'
.to_list()
11.数据保存问题
题目:将DataFrame保存为EXCEL
难度:??
答案df.to_excel('filename.xlsx')
12.数据查看问题
题目:查看数据行列数
难度:?
答案df.shape
13.数据提取问题
题目:提取popularity列值大于3小于7的行
难度:??
答案df[(df['popularity'
> 3) & (df['popularity'
< 7)

14.位置处理问题问题
题目:交换两列位置
难度:???
答案temp = df['popularity'

df.drop(labels=['popularity'
axis=1inplace = True)
df.insert(0 'popularity' temp)
15.数据提取问题
题目:提取popularity列最大值所在行
难度:??
答案df[df['popularity'
== df['popularity'
.max()

16.数据查看问题
题目:查看最后5行数据
难度:?
答案df.tail()
17.数据修改问题
题目:删除最后一行数据
难度:?
答案df = df.drop(labels=0)
18.数据修改问题
题目:添加一行数据['Perl'6.6

难度:??
答案row={'grammer':'Perl''popularity':6.6
df = df.append(rowignore_index=True)
19.数据整理问题
题目:对数据按照\"popularity\"列值的大小进行排序
难度:??
答案df.sort_values(\"popularity\"inplace=True)
20.字符统计问题
题目:统计grammer列每个字符串的长度
难度:???
答案df['grammer'
.map(lambda x: len(x))
以上就是 Pandas 基础20题 , 当然了每个问题da'an答案不一定的是唯一的 , 仅供大家参考 , 欢迎大家留言讨论 , ming明天见喽!