本篇内容介绍了“pandas基本操作函数整理”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
| python | pandas基本函数 |
| 查看数据 | .head() .tail() .shape .describe() |
| 矩阵运算 | .add() .sub() .mul() .div() .divmod() .combine() |
| 矩阵比较 | .eq() .ne() .lt() .gt() .le() .ge()|.empty .any() .all() .bool() |
| 数据框连接 | .align() .merge() .join() .concatenate() |
| 设置行名列名 | .column .reindex() .reindex_like()|.rename() |
| 列操作 | .drop() .insert() .assign() |
| 数据类型 | .dtypes .get_dtype_counts() .astype() .to_numeric()… .select_dtypes() |
| 数据运算 | .pipe() .apply() .applymap() |
| 统计运算 | .cut() .qcut() .idxmin() .idxmax() .value_counts() .sum()… |
| 排序 | .sort_index() .sort_values() .nsmallest() .nlargest() |
| 其他 | .dt Iteration .copy() .info() |
“pandas基本操作函数整理”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注天达云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！