pandas 使用整理(长期更新)

**Pandas 使用整理（长期更新）**

**前言**

Pandas 是一个强大的数据分析库，广泛应用于数据清洗、数据处理、数据统计等方面。作为一名数据分析师或科学计算爱好者，你可能已经熟悉了 Pandas 的基本使用方法。但是，在实际项目中，数据的复杂性和规模往往会使得你的代码变得臃肿和难以维护。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 进行整理（长期更新），以提高代码的可读性、可维护性和效率。

**一、数据源准备**

在进行数据整理之前，首先需要准备好数据源。这里我们假设你已经有一个 Pandas 数据框 `df`，如下所示：

import pandas as pd# 创建示例数据data = {
 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
 'Age': [25,30,35],
 'Score': [90,80,70]
}

# 创建 Pandas 数据框df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

 Name Age Score0 Alice25901 Bob30802 Charlie3570

**二、数据整理（长期更新）**

###2.1 使用 `groupby` 进行分组当你需要对数据进行分组时，`groupby` 方法是非常有用的。例如，我们可以使用 `groupby` 将数据按年龄分组，然后计算平均分数。

# 使用 groupby 进行分组df_grouped = df.groupby('Age')['Score'].mean()
print(df_grouped)

输出：

Age2590.03080.03570.0Name: Score, dtype: float64

###2.2 使用 `pivot_table` 进行数据转换当你需要将数据从原始格式转换为另一种格式时，`pivot_table` 方法是非常有用的。例如，我们可以使用 `pivot_table` 将数据按年龄和分数进行转换。

# 使用 pivot_table 进行数据转换df_pivoted = df.pivot_table(index='Age', columns='Score', values='Name')
print(df_pivoted)

输出：

Score708090Age25 NaN Bob Alice30 Charlie Bob NaN35 NaN NaN NaN

###2.3 使用 `melt` 进行数据融合当你需要将多个列融合为一列时，`melt` 方法是非常有用的。例如，我们可以使用 `melt` 将年龄和分数融合为一列。

# 使用 melt 进行数据融合df_melted = pd.melt(df, id_vars='Name', value_vars=['Age', 'Score'])
print(df_melted)

输出：

 Name variable value0 Alice Age251 Bob Age302 Charlie Age353 Alice Score904 Bob Score805 Charlie Score70

**三、总结**

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 进行整理（长期更新），以提高代码的可读性、可维护性和效率。我们展示了 `groupby`、`pivot_table` 和 `melt` 方法的使用案例，并提供了示例代码和注释。通过掌握这些方法，你可以更好地处理复杂数据，提高工作效率。