Pandas是数据挖掘的常用工具，在使用过程中掌握功能非常重要。本文将通过可视化流程来讲解Pandas的各种操作。sort_values(dogs[dogs['size']=='medium'].sort_values('type').groupby('type').median())执行步骤：size列过滤掉部分行，然后对行进行排序types转换为按类型列分组，并计算中位数。选择一个columndogs['longevity']groupby+meandogs.groupby('size').mean()执行步骤：将组内数据按大小分组Groupingmultiplecolumnsdogs.groupby(['type','size'])groupby+multiaggregation(dogs.sort_values('size').groupby('size')['height'].agg(['sum','mean','std']))执行步骤根据数据排序sizecolumnGroupbysize计算组内高度Filteringforcolumnsdf.loc[:,df.loc['two']<=20]filteringforrowsdogs.loc[(dogs['size']=='medium')&(dogs['longevity']>12),'breed']删除列dogs.drop(columns=['type'])joiningppl.join(dogs)mergingppl.merge(dogs,left_on='likes',right_on='breed',how='left')pivottabledogs.pivot_table(index='size',columns='kids',values='price')meltingdogs.melt()pivotingdogs.pivot(index='size',columns='kids')堆叠列indexdogs.stack()取消堆叠行indexdogs.unstack()resettingindexdogs.reset_index()settingindexdogs.set_index('breed')最近花了几天时间整理了一个Python入门的理论+实践进阶教程。这可能是你看过的非常好的教程之一，学习资料独家制作，完全免费。需要的同学可以关注gzh【Python编程学习圈】发送“学习资料”获取~
