Pandas进阶，20个提升数据分析技能的代码（下）-CSDN博客

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本文详细介绍了如何利用Pandas库进行数据分析，包括合并数据帧、数据透视、日期时间处理、去重、列名修改、计算百分位数、数据类型转换、函数应用、分类数据管理以及数据导出，为数据分析师提供实用技巧。

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大家好，在当今数据驱动的世界中，数据分析是决策的基石，而Pandas是一种强大的工具，赋予数据分析师高效操作和分析数据的能力。本文将接着Pandas中20个提升数据分析技能的代码（上）的内容，继续讲解相关代码。

# 基于共同列合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

当处理多个数据集且需要基于共享列进行合并它们时，合并功能非常有用。

# 对数据进行透视以改变其形状
titanic_df_pivot = titanic_df.pivot_table(index='Survived', columns='Sex', values='Age', aggfunc='mean')
titanic_df_pivot

数据透视有助于改变数据的形状，使其更适合分析和可视化。

# 将列转换为日期时间格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 从“Date”列中提取月份
df['Month'] = df['Date'].dt.month

处理日期和时间对于时间序列分析至关重要，这些示例演示了将列转换为日期时间格式以及提取月份信息。由于泰坦尼克号数据帧中没有时间列，因此使用了虚拟代码（如上）。

# 基于选择的列删除重复行
df_no_duplicates = titanic_df.drop_duplicates(subset=['PassengerId'])
df_no_duplicates

识别并删除重复数据可以确保分析的准确性。

# 为了清晰起见，重命名列名
titanic_df.rename(columns={'SibSp': 'sibbling_spouse'}, inplace=True)

清晰的列名可以提高代码和分析的可读性。

# 计算“Income”列的第75个百分位数
fare_75th_percentile = titanic_df['Fare'].quantile(0.75)

百分位数提供了关于数值数据分布的情况。

在以下的示例中，我们将使用一个虚拟数据帧——df。

# 将“Price”列转换为数值型
df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce')

在处理不一致的数据格式时，转换数据类型至关重要。

# 为列应用自定义函数
df['Discounted_Price'] = df['Price'].apply(lambda x: x * 0.9)

应用函数可以实现对数据进行更复杂的转换。

# 将列转换为分类类型
df['Category'] = df['Category'].astype('category')

处理分类数据可以提高效率并减少内存使用量。

# 将数据帧导出为CSV文件
df.to_csv('output_dataset.csv', index=False)

保存处理后的数据对于共享结果和未来参考至关重要。

综合两篇文章，这20个Pandas代码涵盖了广泛的数据分析任务，为有志于成为数据分析师的人提供了坚实的基础。掌握这些技术，将具备处理实际数据集和获取有价值洞察的能力。