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　　💡 作者：韩信子@ShowMeAI

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　　如果你是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师，或者任何 python 数据从业者，你一定会高频使用 pandas 这个工具库——它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。

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　　在本文中，ShowMeAI给大家汇总介绍 21 个 Pandas 的提示和技巧，熟练掌握它们，可以让我们的代码保持整洁高效。

　　如果我们希望对操作，但是不希望改变原始，我们可以使用制作副本，如下例所示：

　　

　　

　　如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用和组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用和组合。如下所示：

　　

　　

　　大家都知道，我们可以使用获取列里的取值计数，但是，如果要获取列中某个值的百分比，我们可以添加至参数设置来完成：

　　

　　

　　我们知道可以通过很方便进行字段取值计数，但是自动忽略缺失值，如果要对缺失值进行计数，要设置参数。

　　

　　

　　如下例所示，如果我们要对列的取值统计并进行计数过滤，使用会报错，使用是恰当的方法，如下例所示：

　　

　　Markdown 是一种轻量级标记语言，用于使用纯文本编辑器创建格式化文本。我们有时候会想在 markdown 格式中打印一个，这时可以使用功能：

　　

　　

　　

　　我们经常会使用对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息，例如计数、平均值、中位数等。如果您想将分组后的数据字段整合成列表，可以使用，如下示例：

　　

　　类似于上例，如果你想把一个中某个字符串字段(列)展开为一个列表，然后将列表中的元素拆分成多行，可以使用和组合，如下例：

　　

　　

　　如果要计算两个 DataFrame 的行或列之间的相关性，可以使用：

　　

　　交叉制表支持我们分析多个变量之间的关系，可以使用功能：

　　

　　我们可以使用功能进行数据过滤，它支持以简洁的方式叠加很多个条件。

　　

　　

　　如果要将 DataFrame 从宽表格式转换为长表格式，可以使用。 如下例，我们可以使用将多列（“Aldi”、“Walmart”、“Costco”）转换为一列（“store”）的值。

　　

　　

　　我们经常会使用分组聚合的功能，如果要为聚合分配新名称，可以使用方法：

　　

　　

　　对两个 DataFrame 进行联合操作，实现合并的功能。

　　方法根据 DataFrame 的行索引和列索引，对比两个 DataFrame 中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。

　　如果调用方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2 中的数据，如果 df1 和 df2 中的数据都为空值，则结果保留 df1 中的空值(空值有三种：、 和 )。

　　即使两个 DataFrame 的形状不相同也不受影响，联合时主要是根据索引来定位数据的位置。

　　

　　我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的功能。

　　

　　

　　

　　对于 DataFrame 中的列，我们可以调整其数据类型，使用可以快速将它转换为我们需要的数据类型。

　　

　　

　　在我们处理数据的时候，有时需要根据某个列进行计算得到一个新列，以便后续使用，相当于是根据已知列得到新的列，这个时候函数非常方便。

　　

　　我们可以使用可用于快速合并来自各种网站的表格，我们不用关心它是如何抓取网站HTML的。

　　

　　如果我们需要对数据字段进行排序，可以使用，但是它会对所有数据排序，如果我们要获取最大或者最小的 n 个数，可以利用和。

　　这里用到的数据集是 🏆IMDB电影评分数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。

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　　pandas 的函数可以返回字段每个取值的排名。

　　在以下示例中，创建了一个新的排名列，该列按学生的分数对学生进行排名：

　　

　　

　　可以为 dataframe 添加颜色样式，增加更多的可读性。Pandas 具有 style 属性，可以设置颜色应用于 DataFrame。

　　

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