期刊信息
刊名：数据分析与知识发现
曾用名：现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办：中国科学院文献情报中心
主管：中国科学院
ISSN：2096-3467
CN：10-1478/G2
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.912234
数据库收录：
北大核心期刊（2004版）;北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;中文社会科学引文索引-来源（2017-2018）;中文社会科学引文索引-来源（2019-2020）;国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类：图书情报与数字图书馆
期刊热词：
研究论文
曾用名：现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办：中国科学院文献情报中心
主管：中国科学院
ISSN：2096-3467
CN：10-1478/G2
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.912234
数据库收录：
北大核心期刊（2004版）;北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;中文社会科学引文索引-来源（2017-2018）;中文社会科学引文索引-来源（2019-2020）;国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类：图书情报与数字图书馆
期刊热词：
研究论文
66个最常用的pandas数据分析函数
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】说起pandas这个是python数据清洗的利器，它可以让你像sql一样操作数据，同时可以对数据进行各种计算，转换完成后还可以方便的存储到excel，转化为array、Matrix供进一步（模型）使用。
说起pandas这个是python数据清洗的利器，它可以让你像sql一样操作数据，同时可以对数据进行各种计算，转换完成后还可以方便的存储到excel，转化为array、Matrix供进一步（模型）使用。
但是网上关于pandas的知识点比较散，分门别类的来介绍pandas的常用函数，能够满足你对于pandas学习的所有需要，本文介绍的函数在实际中非常实用。
本文中，我们将使用如下缩写：
首先需要先导入2个库：
从各种不同的来源和格式导入数据
导出数据
使用以下命令将DataFrame导出为CSV，.xlsx，SQL或JSON。
创建测试对象
查看、检查数据
数据选取
数据清理
使用这些命令可以执行各种数据清理任务。
筛选，排序和分组依据
使用这些命令可以对数据进行过滤，排序和分组。
数据合并
使用这些命令可以将多个数据帧组合为一个数据帧。
数据统计
使用这些命令来执行各种统计测试。（这些也都可以应用于系列。）
文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/zonghexinwen/2021/0316/799.html