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这篇CFSDN的博客文章秒懂！图解四个实用的Pandas函数！由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在用Python进行机器学习或者日常的数据处理中，Pandas是最常用的Python库之一，熟练掌握pandas是每一个数据科学家的必备技能，本文将用代码+图片详解Pandas中的四个实用函数.
shift() 。
假设我们有一组股票数据，需要对所有的行进行移动，或者获得前一天的股价，又或是计算最近三天的平均股价.
面对这样的需求我们可以选择自己写一个函数完成，但是使用pandas中的shift()可能是最好的选择，它可以将数据按照指定方式进行移动.
下面我们用代码进行演示，首先导入相关库并创建示例DataFrame 。
import pandas as pd 。
import numpy as np 。
df = pd.DataFrame({'DATE': [1, 2, 3, 4, 5], 。
'VOLUME': [100, 200, 300,400,500], 。
'PRICE': [214, 234, 253,272,291]}) 。
现在，当我们执行df.shift(1,fill_value=0)即可将数据往下移动一行，并用0填充空值 。
现在，如果我们需要将前一天的股价作为新的列，则可以使用下面的代码 。
我们可以如下轻松地计算最近三天的平均股价，并创建一个新的列 。
向前移动数据也是很轻松的，使用-1即可 。
更多有关shift函数可以查阅官方文档，总之在涉及到数据移动时，你需要想到shift.
value_counts() 。
pandas中的value_counts()用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数，并可以通过降序或升序对结果对象进行排序，下图可以方便理解.
现在让我们用代码示例，首先是Index对象 。
下面是Series对象 。
同时可以对bin参数将结果划分为区间 。
更多的细节与参数设置，可以阅读pandas官方文档.
mask() 。
pandas中的mask方法比较冷门，和np.where比较类似，将对cond条件进行判断，如果cond为False，请保留原始值。如果为True，则用other中的相应值替换.
现在我们看下面的DataFrame，在这里我们要更改所有可以被二整除的元素的符号，就可以使用mask 。
下面是代码实现过程 。
nlargest() 。
在很多情况下，我们会遇到需要查找Series或DataFrame的前3名或后5名值的情况，例如，总得分最高的3名学生，或选举中获得的总票数的3名最低候选人 。
pandas中的nlargest()和nsmallest()是满足此类数据处理要求的最佳答案，下面就是从10个观测值中取最大的三个图解 。
下面是代码实现过程 。
但如果有相等的情况出现，那么可以使用first,last,all来进行保留 。
了解了nlargest()的使用方法后，nsmallest()就显得十分简单，本文就不再赘述，如果还有疑问可以查阅官方文档.
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MTUyMjc1Mg==&mid=2247506837&idx=1&sn=3ac5ce8c3664f9b3e06b7ae5a1c75b60&chksm=e9f3203ade84a92cb56f6c5835ceb13a7ff9033978c42c136cd0b1a8cd50ea2fc6f4826ef564&mpshare=1&s 。
最后此篇关于秒懂！图解四个实用的Pandas函数！的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于秒懂！图解四个实用的Pandas函数！的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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