pandas基本操作函数整理

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了一系列强大的功能，可以帮助用户对数据进行管理、清理、处理、分析等操作。Pandas提供的基本操作函数可以帮助用户快速完成一些常见的数据处理任务，下面我们就来整理一下Pandas中的基本操作函数。

1. head()

head()函数用于显示数据框的前几行数据，默认情况下，它会显示数据框的前5行数据，可以通过指定参数来改变显示的行数。

2. tail()

tail()函数与head()函数正好相反，它用于显示数据框的最后几行数据，默认情况下，它会显示数据框的最后5行数据，可以通过指定参数来改变显示的行数。

3. info()

info()函数用于显示数据框的信息，包括数据框的行数、列数、列名称、列数据类型等。

4. describe()

describe()函数用于计算数据框中每一列的统计信息，包括count（非空值的数量）、mean（平均值）、std（标准差）、min（最小值）、max（最大值）等。

5. shape()

shape()函数用于显示数据框的行数和列数，它返回一个元组，元组的第一个元素表示数据框的行数，第二个元素表示数据框的列数。

6. columns()

columns()函数用于获取数据框的列名，它返回一个列表，列表中的每一个元素表示数据框中的一列。

7. dtypes()

dtypes()函数用于获取数据框中每一列的数据类型，它返回一个字典，字典中的每一个键表示数据框中的一列，字典中的每一个值表示该列的数据类型。

8. drop()

drop()函数用于删除数据框中的某一行或某一列，可以通过指定参数来指定要删除的行或列。

9. sort_values()

sort_values()函数用于对数据框中的某一列进行排序，可以通过指定参数来指定排序的方式（升序或降序）。

10. groupby()

groupby()函数用于根据某一列的值对数据框进行分组，可以通过指定参数来指定要分组的列。