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Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。

sort_values(dogs[dogs['size'] == 'medium']
.sort_values('type')
.groupby('type').median()

执行步骤：

  • size列筛选出部分行

  • 然后将行的类型进行转换

  • 按照type列进行分组，计算中位数

selecting a column
dogs['longevity']

groupby + meandogs.groupby('size').mean()

执行步骤：

  • 将数据按照size进行分组

  • 在分组内进行聚合操作

grouping multiple columns
dogs.groupby(['type', 'size'])

groupby + multi aggregation(dogs
.sort_values('size')
.groupby('size')['height']
.agg(['sum', 'mean', 'std'])

执行步骤

  • 按照size列对数据进行排序

  • 按照size进行分组

  • 对分组内的height进行计算

filtering for columns
df.loc[:, df.loc['two'] <= 20]

filtering for rowsdogs.loc[(dogs['size'] == 'medium') & (dogs['longevity'] > 12), 'breed']

dropping columnsdogs.drop(columns=['type'])

joiningppl.join(dogs)

mergingppl.merge(dogs, left_on='likes', right_on='breed', how='left')

pivot tabledogs.pivot_table(index='size', columns='kids', values='price')

meltingdogs.melt()

pivotingdogs.pivot(index='size', columns='kids')

stacking column indexdogs.stack()

unstacking row indexdogs.unstack()

resetting indexdogs.reset_index()

setting indexdogs.set_index('breed')

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