100 个 pandas 数据分析函数总结

经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。一、统计汇总函数数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。import pandas as pdimport numpy as npx = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000))y = 3*x + 10 + pd.Series(np.random.normal(1,2,1000))# 计算x与y的相关系数print(x.corr(y))# 计算y的偏度print(y.skew())# 计算y的统计描述值print(x.describe())z = pd.Series(['A','B','C']).sample(n = 1000, replace = True)# 重新修改z的行索引z.index = range(1000)# 按照z分组，统计y的 ………………………………