10个必知必会的Python Pandas函数，轻松完成数据探索

10个超级实用的Pandas方法，数据探索更轻松

数据分析的核心在于理解数据背后的故事，而Pandas库在这个过程中提供了强大的支持，使得探索和理解数据更为简单高效。

1. head()

使用head()方法可以快速查看数据集的前五行，帮助初步了解数据集的结构。

2. tail()

通过tail()方法，可以预览数据集的最后五行，对数据集的尾部信息进行初步审视。

3. sample()

当处理大型数据集时，sample()方法能够随机抽取样本，方便进行初步探索或性能评估。

4. shape

属性shape显示了数据集中的行和列数，帮助了解数据集的规模。

5. info()

函数info()提供数据集的摘要，如条目数量、列名、数据类型等基本信息。

6. df.dtypes

通过df.dtypes可以查看所有列的数据类型，了解数据集的字段属性。

7. nunique()

方法nunique()返回数据集中每列的唯一值数量，有助于识别数据的多样性。

8. unique()

使用unique()方法可以获取某一列或Series中的所有唯一值，便于识别具体的分类值。

9. value_counts()

方法value_counts()用于统计列或Series中各唯一值出现的频次，有助于数据分布分析。

10. describe()

describe()函数提供了包括均值、标准差、最小值、最大值及四分位数等的数据集基本统计信息。

文章最后推荐了一本关于Python数据分析的经典书籍《利用Python进行数据分析》第3版，这本书由Pandas项目的创始人Wes McKinney撰写，适合读者深入学习Pandas库的使用。

同时，文章回顾了一系列相关的技术文章，包括LangChain和Neo4j创建RAG应用、PyTorch实现液态神经网络等。