23 种 Pandas 核心操作，你是否应当过一遍？

在数据处理和分析的领域中，Pandas 是一款极其强大的 Python 库。掌握其核心操作对于高效的数据处理至关重要。接下来，让我们一起深入探讨这 23 种核心操作。

数据读取是第一步，无论是 CSV、Excel 还是其他格式，Pandas 都能轻松应对。通过read_csv、read_excel等函数，快速将数据加载到内存中。

数据选择和过滤操作能让您精准获取所需数据。使用loc和iloc可以基于标签和索引位置选择数据，而条件过滤则通过布尔索引实现。

数据清理是常见任务，处理缺失值可以使用fillna和dropna。重复值的处理则依靠drop_duplicates。

数据排序操作，如sort_values和sort_index，能让数据按照特定列或索引进行有序排列。

聚合操作，如sum、mean、median等，能够快速计算数据的统计指标。

分组操作groupby结合聚合函数，能实现对数据的分组统计和分析。

合并和连接数据，concat、merge函数提供了多种灵活的方式。

数据重塑操作，包括stack、unstack等，有助于转换数据的结构。

时间序列处理也是 Pandas 的强项，处理日期和时间数据方便快捷。

数据类型转换，确保数据以正确的类型存储和处理。

数据抽样，在大数据集中抽取代表性样本。

列操作，如重命名、删除、添加新列等，满足对数据列的各种需求。

索引操作，包括重置索引、设置索引等，方便对数据的索引进行管理。

数据的预览和信息获取，通过head、tail、info等函数快速了解数据概况。

这些 Pandas 的核心操作相互配合，能够应对各种复杂的数据处理任务。无论是数据清洗、预处理，还是数据分析和可视化的前置工作，都离不开它们。

如果您经常与数据打交道，深入理解并熟练运用这 23 种核心操作，无疑会大大提高您的工作效率和数据分析能力。不妨花时间逐一学习和实践，让 Pandas 成为您处理数据的得力工具。