df.duplicated() 返回各行是否是上一行的重復行

df.drop_duplicates() 刪除重復行，如果需要按照列過濾，參數(shù)選填[‘col1’, ‘col2’,…]df.fillna(0) 用實數(shù)0填充na

df.dropna() axis=0|1 0-index 1-column

how=’all’|’any’ all-全部是NA才刪 any-只要有NA就全刪

del df[‘col1’] 直接刪除某一列

df.drop([‘col1’,…], aixs=1) 刪除指定列，也可以刪除行

df.column = col_lst 重新制定列名

df.rename(index={‘row1′:’A’}, 重命名索引名和列名

columns={‘col1′:’A1’})

df.replace(dict) 替換df值，前后值可以用字典表，{1:‘A’, ‘2’:’B’}

def get_digits(str):

m = re.match(r'(d+(.d+)?)’, str.decode(‘utf-8’))

if m is not None:

return float(m.groups()[0])

else:

return 0

df.apply(get_digits) DataFrame.apply，只獲取小數(shù)部分，可以選定某一列或行

df[‘col1’].map(func) Series.map，只對列進行函數(shù)轉(zhuǎn)換

pd.merge(df1, df2, on=’col1′,

how=’inner’，sort=True) 合并兩個DataFrame，按照共有的某列做內(nèi)連接(交集)，outter為外連接(并集)，結(jié)果排序

pd.merge(df1, df2, left_on=’col1′,

right_on=’col2′) df1 df2沒有公共列名，所以合并需指定兩邊的參考列

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python pandas常用函数_Python pandas常用函数详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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