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Pandas的基础操作：常用函数（求均值，方差，求和，众数，统计元素个数等）／分组运算groupby操作／透视表
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刚刚使用Python进行数据分析，分享一些概念和想法，希望可以大家一起讨论，如果理解或者表达有不准确的地方，请多多指点，不吝赐教，非常感谢～～ 本文将介绍Pandas操作的最后一个部分，前两篇分别是： 《Pandas的基础操作：介绍／创建／查看数据／赋值／常用函数》：https://blog.csdn.net/weixin_42969619/article/details/96863875 《Pandas的基础操作：合并数据.merge()函数的使用》：https://blog.csdn.net/weixin_42969619/article/details/97132359 《Pandas的基础操作：排序／设置行索引》：https://blog.csdn.net/weixin_42969619/article/details/97113118 **在之前的文章里介绍了一些pandas常用函数的接口，略有修改，表格如下： 常用接口参数返回值说明1data.mean()axis=0/1默认值为0Series求列平均值2data.std()axis=0/1默认值为0Series求每列的标准差3data.var()axis=0/1默认值为0Series求每列的方差4data.median()axis=0/1默认值为0Series求每列的中位数5data.min()axis=0/1默认值为0Series求每列的最小值6data.max()axis=0/1默认值为0Series求每列的最大值7data.sum()axis=0/1默认值为0DataFrame/Series对每列求和8data.cumsum()axis=0/1默认值为0DataFrame/Series对每行进行累加9data.count()axis=0/1默认值为0DataFrame/Series按列统计非空元素个数10data.nunique()axis=0/1默认值为0int/Series统计Series中不同值的个数／统计DataFrame中每列中几个不同值11data_series.mode()Series常用在返回对Series中出现最多的元素12data_series.unique()ndarray只能用在统计Series中存在的不重复元素13data_series.value_counts()Series只能用在统计Series中每个元素出现的次数以下列数据作为例子： # np.random.seed(1) index = pd.MultiIndex.from_product([['TX', 'FL', 'CA'], ['North', 'South']], names=['State', 'Direction']) data = pd.DataFrame(index=index, data=np.random.randint(0, 10, (6,4)), columns=list('abcd')) data.reset_index(inplace=True) data
仍然上面的代码作为例子：（但是由于没有设置随机数种子，所以以下面的数据作为参考）
data.a.min()的结果是0 多层分组运算： data.groupby(["State","b"]).c.sum()
data.c.sum()的结果是23 11. 数据透视表命令格式如下： data.pivot( columns='ColumnToPivot', index='ColumnToBeRows', values='ColumnToBeValues')应用场景：虽然数据可以同多“多层”的index展示，但是还是不够直观，这时可以使用透视表 使用上面的数据作为参考：
pivot命令的输出是一个新的DataFrame，但索引往往是“怪异的”，所以我们通常会.reset_index() |
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