今天就跟大家聊聊有关Pandas中比较好用的几个方法分别是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。话说我现在好久不做深度学习的东西了，做了一段时间是的NLP，以为可以去尝试各种高大上的算法，然而现在还并没有，反而觉得更像是做数据挖掘的。。平时遇到的比较多的问题，大多数都是数据清洗的工作，这时候工具就显得很重要，有一个好的工具能起到事半功倍的效果，比如突然有个idea，然后自己开始呼哧呼哧的造轮子，最后才发现，哦，原来都有现成的方法，本来一行代码就可以搞定的问题，到最后写了几十行。 正所谓，“欲闪其事，必先利其器”啊。 好了，废话不多说，下面介绍几个神奇的方法。 数据筛选先把数据导入进来，数据一共有4列，分别是日期，星期，品牌和数量，一共有14行数据。然后我们可以查看一下品牌列有几种可能，看到有1,2,3,4,5一共五种品牌。brand = data[‘品牌’]
print(set(brand.values.tolist()))
“””
{1, 2, 3, 4, 5}
“””好，如果我现在想查看品牌1的 香港云主机数据，怎么做呢。可以这样看一下，这里用了isin()方法，这样就得到了品牌1的全部数据，可能也有人说，还有一种做法，就是用Groupby，好，Groupby是pandas中用来做分组统计的方法。不知道？没关系，下面介绍这里还有要2件事情，可不可以查看多个品牌的数据？可以，这样做就行了
isin()方法传入的是一个list就可以，好，如果我想查看除了品牌1以外的数据，怎么做？ 用pandas 很简单。这样就可以2 . 数据分组好，然后说一下，groupby，groupby就是group data by xx。按照xx把数据分为几个组。先看个栗子，首先把数据按日期分组。查看分组后的索引还可以这样分组之后的数据还是一个DataFrame对象，所以可以调用index方法。如果要对分组后的数据做统计分析，可以这样来做这样就可以查看每一天数量的平均值了。3. appy方法如果我想给数量这一列，每个值都乘以2，可以怎么做呢？ 方法很多，这里介绍一下，如何用apply来做，这样就可以很简单的完成这个倍乘的任务，但是输出貌似不是我们想要的，因为我们还想保留其他列，那应该怎么做呢。这里可以先复制一份data, 然后给复制的数据中的“数量”这一列用data中数量的列apply函数，这样就不会有数据损失了。好，这是apply的基本应用，如果我们想对两列数据使用apply函数，应该怎么做。开始我也不会，那天突然有这样的想法，因为我的数据是在两列都有，然后我想统计两列的性质，无奈不知道怎么用，然后在stackflow上找到了答案。这里分享给大家或者这样同样，你要是想的到原始的全部数据，最好复制一份，不然可能会报错，有兴趣可以去试试。4. 删除Pandas中的NaN和空格对于缺失数据的处理，无非两种方法，一种是直接删掉不要了，一种是添加进去一些别的数据，那Pandas怎么删除缺失值？本来Pandas提供了dropna方法，直接一个方法就搞定了，但是有时候缺失值不是Nan，而是空格或者别的什么，死活删不掉，我就遇到过，然后折腾啊折腾，一直报ValueError的错误，但是我明明用了dropna了，说明数据还是没有清洗干净。好，下面这个方法，是我搜集到的网上现有的三种删除缺失值的方法，可以直接用。看完上述内容，你们对Pandas中比较好用的几个方法分别是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注开发云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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