盘点66个Pandas函数

今天我们来盘点66个Pandas函数合集，包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、行/列操作等等，涉及“数据清洗”的方方面面。

Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

数据预览

对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。info()方法用来查看数据集信息，describe()方法将返回描述性统计信息，这两个函数大家应该都很熟悉了。

describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。

head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。 df.sample(3) 输出：

如果要检查数据中各列的数据类型，可以使用.dtypes；如果想要值查看所有的列名，可以使用.columns。 df.columns 输出：

Index(['日期', '销量'], dtype='object')

前面介绍的函数主要是读取数据集的数据信息，想要获得数据集的大小（长宽），可以使用.shape方法。 df.shape 输出： (5, 2)

另外，len()可以查看某列的行数，count()则可以查看该列值的有效个数，不包含无效值（Nan）。

缺失值与重复值

Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。

df.isnull().any() 输出： 日期 False 销量 True dtype: bool

发现“销量”这列存在缺失值后，处理办法要么删除dropna() ，要么填充fillna()。 df.fillna(50) 输出：

Pandas清洗数据时，判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值，可以使用drop_duplicates() 方法。此处较为常见，不再过多演示。

数值数据操作

我们在处理数据的时候，会遇到批量替换的情况，replace()是很好的解决方法。它既支持替换全部或者某一行，也支持替换指定的某个或指定的多个数值（用字典的形式），还可以使用正则表达式替换。 df[\"编号

\"].replace(r'BA.$', value='NEW', regex=True, inplace = True) 输出：

在Pandas模块中， 调⽤rank()⽤法可以实现数据排名。 df[\"排名\"] = df.rank(method=\"dense\").astype(\"int\") 输出：

rank()⽤法中的method参数，它有5个常⽤选项，可以帮助我们实现不同情况下的排名。

clip()方法，用于对超过或者低于某些数的数值进行截断定范围。比如每月的迟到天数一定是在0-31天之间。

[1]

，来保证数值在一

df[\"迟到天数\"] = df[\"迟到天数\"].clip(0,31)

唯一值，unique()是以数组形式返回列的所有唯一值，而nunique()返回的是唯一值的个数。

df[\"gender\"].unique() df[\"gender\"].nunique() 输出：

在数值数据操作中，apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；applymap()函数的功能是将自定义函数作用于DataFrame的所有元素。他们通常也与匿名函数lambda一起使用。 df[\"数量\"].apply(lambda x: x+1) 输出：

文本数据操作

在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作

[2]

。

函数方法 cat contains startswith/endswith get len upper、lower pad/center repeat slice_replace split strip、rstrip、lstrip 用法释义 字符串的拼接 判断某个字符串是否包含判断某个字符串是否以...获取指定位置的字符计算字符串长度英文大小写转换在字符串的左边、右边或左右两重复字符串几次使用给定的字符串，替换指定分割字符串，将一列扩展去除空白符、换行函数方法 findall extract、extractall 举例：

df.insert(2, \"姓名\",

df[\"姓\"].str.cat(df[\"名\"], sep=\"\")) 输出：

用法释义 利用正则表达式，去字符串中匹配，接受正则表达式，抽取匹配的字符串

df[\"手机号码\"] = df[\"手机号码\"].str.slice_replace(3,7,\"*\"*4) 输出：

df[\"地址\"].str.extract(\"([\一-\龥]+)\") 输出：

行/列操作

数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。 df.reset_index(drop=True) 输出：

rename()重命名用于更改行列的标签，即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中，比较常用。

df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出：

行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。 df.T

输出：

删除行列，可以使用drop()。 df.drop(columns=[\"mark\"]) 输出：

数据分析师在进行数据处理时经常会遇到长宽表互转的情况，这也是一道常见的数据分析面试题。

melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。 df.melt(id_vars=\"姓名\", var_name=\"科目\", value_name=\"成绩\") 输出：

pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。 df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出：

pivot()其实就是用 set_index()创建层次化索引，再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目')

数据分组与数据透视表更是一个常见的需求，groupby()方法可以用于数据分组。

df.groupby(\"科目\").mean()

由于pivot_table()数据透视表的参数比较多，就不再使用案例来演示了，具体用法可参考下图。

数据筛选

如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法：

有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有：

操作 选择列 按索引选择行 按数字索引选择行 使用切片选择行 用表达式筛选行 [3]语法 df[col] df.loc[label] df.iloc[loc] df[:5] df[bool_vec] 返回结果 Series Series Series DataFrame DataFrame 除此以外，还有很多方法/函数可以用于“数据筛选”。

如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。

例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。 df[df[\"户籍地址\"].str.contains(\"黑龙江\")]

query()查询方法也可以用来筛选数据，比如查询“语文”成绩大于“数学”成绩的行记录。

df.query(\"语文 > 英语\") 输出：

select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例，我们仅选择具有数据类型'int64'的列。 df.select_dtypes(\"int64\") 输出：

isin()接受一个列表，判断该列中元素是否在列表中。 name_list = [\"张三\", \"李四\"] df[df[\"姓名\"].isin(name_list)]

输出：

数值数据统计运算

函数方法 count sum mean median mode max min std var quantile skew 用法释义 非NaN数据项计数 求和 平均值 中位数 众数 最大值 最小值 标准差 方差 分位数 返回偏态系数 kurt 返回峰态系数 在对数值型的数据进行统计运算时，除了有算术运算、比较预算还有各种常见的汇总统计运行函数，具体如下表所示。 举例：

df[\"语文\"].max() 输出： 155

最后，再说一个比较常用的统计运算函数——累加cumsum()。 df[\"累计销量\"] = df[\"销量\"].cumsum() 输出：

注：cumprod()方法是指连乘，用于与连加一样，但使用频率较少。

今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。