超强图解 Pandas，建议收藏

Pandas是建议收藏数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的站群服务器超强函数是非常重要的。服务器租用

sort_values

(dogs[dogs[size] == medium]

.sort_values(type)

.groupby(type).median()

)

执行步骤：

 size列筛选出部分行 然后将行的图解类型进行转换

 按照type列进行分组，计算中位数

selecting a column

dogs[longevity]

groupby + mean

dogs.groupby(size).mean()

执行步骤：

 将数据按照size进行分组 在分组内进行聚合操作

grouping multiple columns

dogs.groupby([type,建议收藏 size])

groupby + multi aggregation

(dogs

.sort_values(size)

.groupby(size)[height]

.agg([sum, mean, std])

)

执行步骤

 按照size列对数据进行排序

 按照size进行分组

 对分组内的亿华云height进行计算

filtering for columns

df.loc[:, df.loc[two] <= 20]

filtering for rows

dogs.loc[(dogs[size] == medium) & (dogs[longevity] > 12), breed]

dropping columns

dogs.drop(columns=[type])

joining

ppl.join(dogs)

merging

ppl.merge(dogs, left_on=likes, right_on=breed, how=left)

pivot table

dogs.pivot_table(index=size, columns=kids, values=price)

melting

dogs.melt()

pivoting

dogs.pivot(index=size, columns=kids)

stacking column index

dogs.stack()

unstacking row index

dogs.unstack()

resetting index

dogs.reset_index()

setting index

dogs.set_index(breed)