Pandas速查手冊中文版

本文翻譯自文章： pandas cheat sheet - python for data science

，同時新增了部分註解。

對於資料科學家，無論是資料分析還是資料探勘來說，pandas是乙個非常重要的python包。它不僅提供了很多方法，使得資料處理非常簡單，同時在資料處理速度上也做了很多優化，使得和python內建方法相比時有了很大的優勢。

如果你想學習pandas，建議先看兩個**。

（1）官網： python data analysis library

（2）十分鐘入門pandas： 10 minutes to pandas

在第一次學習pandas的過程中，你會發現你需要記憶很多的函式和方法。所以在這裡我們彙總一下 pandas官方文件 中比較常用的函式和方法，以方便大家記憶。同時，我們提供乙個pdf版本，方便大家列印。 pandas-cheat-sheet.pdf

在這個速查手冊中，我們使用如下縮寫：

df：任意的pandas dataframe物件

同時我們需要做如下的引入：

import pandas as pd

df.concat([df1, df2],axis=1)：將df2中的列新增到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner')：對df1的列和df2的列執行sql形式的join

源自:本文翻譯自文章： pandas cheat sheet - python for data science

，同時新增了部分註解。

對於資料科學家，無論是資料分析還是資料探勘來說，pandas是乙個非常重要的python包。它不僅提供了很多方法，使得資料處理非常簡單，同時在資料處理速度上也做了很多優化，使得和python內建方法相比時有了很大的優勢。

如果你想學習pandas，建議先看兩個**。

（1）官網： python data analysis library

（2）十分鐘入門pandas： 10 minutes to pandas

在第一次學習pandas的過程中，你會發現你需要記憶很多的函式和方法。所以在這裡我們彙總一下 pandas官方文件 中比較常用的函式和方法，以方便大家記憶。同時，我們提供乙個pdf版本，方便大家列印。 pandas-cheat-sheet.pdf

在這個速查手冊中，我們使用如下縮寫：

df：任意的pandas dataframe物件

同時我們需要做如下的引入：

import pandas as pd

df.concat([df1, df2],axis=1)：將df2中的列新增到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner')：對df1的列和df2的列執行sql形式的join

源自:

Pandas速查手冊中文版

本文翻譯自文章 pandas cheat sheet python for data science 同時新增了部分註解。對於資料科學家，無論是資料分析還是資料探勘來說，pandas是乙個非常重要的python包。它不僅提供了很多方法，使得資料處理非常簡單，同時在資料處理速度上也做了很多優化，使得和...

Pandas速查手冊中文版

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Pandas速查手冊中文版

本文翻譯自文章 pandas cheat sheet python for data science 同時新增了部分註解。對於資料科學家，無論是資料分析還是資料探勘來說，pandas是乙個非常重要的python包。它不僅提供了很多方法，使得資料處理非常簡單，同時在資料處理速度上也做了很多優化，使得和...