我们知道 Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以快速解决数据分析中数据处理问题。

为了更好的掌握 Python 函数的使用方法，我以客户流失数据集为例，分享30个在数据分析过程中最常使用的函数和方法，数据文末可以下载。

数据如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")
print(df.shape)
df.columns

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结果输出

(10000, 14)
Index(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore', 'Geography','Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance', 'NumOfProducts', 'HasCrCard','IsActiveMember', 'EstimatedSalary', 'Exited'],dtype='object')

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1.删除列

df.drop(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore'], axis=1, inplace=True)
print(df[:2])
print(df.shape)

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结果输出

说明：「axis」 参数设置为 1 以放置列，0 设置为行。「inplace=True」 参数设置为 True 以保存更改。我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。

GeographyGenderAgeTenureBalanceNumOfProductsHasCrCard
0FranceFemale 42 20.011
 IsActiveMemberEstimatedSalaryExited
0 1101348.88 1
(10000, 10)

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2.选择特定列

我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。

df_spec = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=['Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance'])
df_spec.head()

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3.nrows

可以使用 nrows 参数，创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧。还可以使用 skiprows 参数从文件末尾选择行。Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。

df_partial = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", nrows=5000)
print(df_partial.shape)

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4.样品

创建数据框后，我们可能需要一个小样本来测试数据。我们可以使用 n 或 frac 参数来确定样本大小。

df= pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=['Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance'])
df_sample = df.sample(n=1000)
df_sample2 = df.sample(frac=0.1)

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5.检查缺失值

isna 函数确定数据帧中缺失的值。通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。

df.isna().sum()

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6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值

使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下：

• loc：选择带标签
• iloc：选择索引

我们首先创建 20 个随机索引进行选择 。

missing_index = np.random.randint(10000, size=20)

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我们将使用 loc 将某些值更改为 np.nan（缺失值）。

df.loc[missing_index, ['Balance','Geography']] = np.nan

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"Balance"和"Geography"列中缺少 20 个值。让我们用 iloc 做另一个示例。

df.iloc[missing_index, -1] = np.nan

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7.填充缺失值

fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。我们可以使用特定值、聚合函数（例如均值）或上一个或下一个值。

avg = df['Balance'].mean()
df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True)

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fillna 函数的方法参数可用于根据列中的上一个或下一个值（例如方法="ffill"）填充缺失值。它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。

8.删除缺失值

处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

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9.根据条件选择行

在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行）

france_churn = df[(df.Geography == 'France') & (df.Exited == 1)]
france_churn.Geography.value_counts()

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10.用查询描述条件

查询函数提供了一种更灵活的传递条件的方法。我们可以用字符串来描述它们。

df2 = df.query('80000 < Balance < 100000')
df2 = df.query('80000 < Balance < 100000'
df2 = df.query('80000 < Balance < 100000')

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11.用 isin 描述条件

条件可能有多个值。在这种情况下，最好使用 isin 方法，而不是单独编写值。

df[df['Tenure'].isin([4,6,9,10])][:3]

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12.Groupby 函数

Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。

我们将做几个组比函数的示例。让我们从简单的开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流

df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).mean()

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13.Groupby与聚合函数结合

agg 函数允许在组上应用多个聚合函数，函数的列表作为参数传递。

df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count'])

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14.对不同的群体应用不同的聚合函数

df_summary = df[['Geography','Exited','Balance']].groupby('Geography').agg({'Exited':'sum', 'Balance':'mean'})
df_summary.rename(columns={'Exited':'# of churned customers', 'Balance':'Average Balance of Customers'},inplace=True)

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此外，「NamedAgg 函数」允许重命名聚合中的列

import pandas as pd
df_summary = df[['Geography','Exited','Balance']].groupby('Geography').agg(Number_of_churned_customers = pd.NamedAgg('Exited', 'sum'),Average_balance_of_customers = pd.NamedAgg('Balance', 'mean'))
print(df_summary)

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15.重置索引

您是否已经注意到上图的数据格式了。我们可以通过重置索引来更改它。

print(df_summary.reset_index())

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16.重置并删除原索引

在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。

df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True)

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17.将特定列设置为索引

我们可以将数据帧中的任何列设置为索引。

df_new.set_index('Geography')

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18.插入新列

group = np.random.randint(10, size=6)
df_new['Group'] = group

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19.where 函数

它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值为 NaN，但我们也可以指定要作为替换值。

df_new['Balance'] = df_new['Balance'].where(df_new['Group'] >= 6, 0)

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20.等级函数

等级函数为值分配一个排名。让我们创建一个列，根据客户的余额对客户进行排名。

df_new['rank'] = df_new['Balance'].rank(method='first', ascending=False).astype('int')

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21.列中的唯一值数

它使用分类变量时派上用场。我们可能需要检查唯一类别的数量。我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。

df.Geography.nunique

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22.内存使用情况

使用函数 memory_usage,这些值显示以字节为单位的内存。

df.memory_usage()

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23.数据类型转换

默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。

低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。

我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。

df['Geography'] = df['Geography'].astype('category')

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24.替换值

替换函数可用于替换数据帧中的值。

df['Geography'].replace({0:'B1',1:'B2'})

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25.绘制直方图

pandas 不是一个数据可视化库，但它使得创建基本绘图变得非常简单。

我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。

让我们创建平衡列的直方图。

26.减少浮点数小数点

pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。我们可以轻松地调整它。

df['Balance'].plot(kind='hist', figsize=(10,6),
title='Customer Balance')

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27.更改显示选项

我们可以更改各种参数的默认显示选项，而不是每次手动调整显示选项。

• get_option：返回当前选项
• set_option：更改选项 让我们将小数点的显示选项更改为 2。

pd.set_option("display.precision", 2)

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可能要更改的一些其他选项包括：

• max_colwidth：列中显示的最大字符数
• max_columns：要显示的最大列数
• max_rows：要显示的最大行数

28.通过列计算百分比变化

pct_change用于计算序列中值的变化百分比。在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。

ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72])
ser.pct_change()

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29.基于字符串的筛选

我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。我已经在数据帧中添加了df_new名称。

df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')]

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我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。我已经在数据帧中添加了df_new名称。

30.设置数据样式

我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

它还允许应用自定义样式函数。

df_new.style.highlight_max(axis=0, color='darkgreen')

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