Pandas数据分析的一些常用小技巧

Pandas是一个强大的Python库，它主要用于数据分析。在日常工作中，我们经常需要使用Pandas来处理和分析数据。在这篇文章中，我将分享一些Pandas数据分析的常用小技巧。

1. 使用iloc选择行和列

iloc是一种在Pandas中用于索引行和列的方法。iloc是基于整数位置来进行选择的，它允许你使用类似于Python的切片语法来选择行和列。

示例代码如下：

# 选择前3行和第2列
df.iloc[0:3, 1]

在上面的例子中，我们选择了第2列并将前3行作为一个Series返回。如果我们想要选择第2列和第3列，可以这样做：

# 选择前3行和第2列和第3列
df.iloc[0:3, [1, 2]]

在上面的代码中，我们传递了一个列表作为第二个参数，其中包含了我们想要选择的列的位置。

query函数是一种可以使你使用类似于SQL的语法来过滤Pandas数据的方法。

示例代码如下：

# 选择age列中大于20岁的所有行
df.query('age > 20')

在上面的代码中，我们使用了query函数来选择age列中大于20岁的所有行。这个方法可以大大简化代码，并且使你的过滤操作更加清晰明了。

透视表是一种非常流行的数据分析工具，它可以使你查看数据以各种不同的方式进行汇总和分组。Pandas中的pivot_table函数使你可以快速创建透视表。

示例代码如下：

# 求出不同年龄段男女生存率的平均值
df.pivot_table(values='survived', index='age_range', columns='sex', aggfunc='mean')

在上面的代码中，我们使用pivot_table函数来计算不同年龄段男女生存率的平均值。我们将survived列作为值，age_range列作为行索引，sex列作为列索引，并使用mean函数来计算平均值。

merge函数是一种用于合并Pandas数据的方法，它类似于SQL中的join操作。

示例代码如下：

# 合并两个数据集
merged = pd.merge(left=dataset1, right=dataset2, how='inner', on='id')

在上面的代码中，我们使用了merge函数来合并两个数据集。我们指定了left和right数据集，利用id列进行合并，并使用inner方式确定了合并方式。

groupby函数是一种可以根据指定的列进行数据分组的方法。它可以使你快速计算各种统计指标，如平均值、最大值、最小值等。

示例代码如下：

# 计算不同性别的平均年龄和生存率
df.groupby('sex').agg({'age': 'mean', 'survived': 'mean'})

在上面的代码中，我们使用groupby函数将数据按照性别进行分组，然后计算了各组的平均年龄和生存率。

以上就是Pandas数据分析的一些常用小技巧，希望可以帮到大家。