20个案例进阶Pandas数据分析

一、数据聚合与分组运算

介绍了apply()函数自定义应用于DataFrame行或列的例子，groupby()函数根据列分组并应用聚合函数，agg()函数对分组数据应用多个聚合函数，和transform()函数在分组数据上应用函数，并返回与原始数据相同大小的结果。

二、数据透视与重塑

解释了pivot_table()和pivot()函数创建数据透视表的方法，stack()函数将列索引转为行索引的堆叠方式，unstack()函数将行索引转为列索引的展开方式，以及melt()函数将DataFrame从宽格式转为长格式。

三、数据合并与连接

展示了merge()函数根据键合并DataFrame，concat()函数连接多个DataFrame，和join()函数根据索引合并DataFrame的示例。

四、时间序列处理

演示了resample()函数对时间序列数据重采样，shift()函数移动数据，rolling()函数创建滚动窗口并应用聚合函数，和diff()函数计算一阶差分的应用。

五、缺失值处理

介绍了fillna()函数填充缺失值，dropna()函数删除有缺失值的行或列，interpolate()函数使用插值法填充缺失值，和replace()函数替换特定值的方法。

想要了解更多内容？

查看原文：20个案例进阶Pandas数据分析

文章来源：

Python学习杂记

扫码关注公众号