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继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上），这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说，直接进入正题。

用于演示的数据如下：

In [11]: data
Out[11]:
  company  gender  salary   age
0       B  female      30  40.0
1       A  female      36  31.0
2       B  female      35  28.0
3       B  female       9  18.0
4       B  female      16  43.0
5       A    male      46  22.0
6       B  female      15  28.0
7       B  female      33  40.0
8       C    male      19  32.0

.astype()

作用对象：Series和DataFrame

主要用途：修改字段的数据类型，数据量大的情况下可用于减小数据占用的内存，多用于Series。

用法：

# 把age字段转为int类型
In [12]: data["age"] = data["age"].astype(int)

In [13]: data
Out[13]:
  company  gender  salary  age
0       B  female      30   40
1       A  female      36   31
2       B  female      35   28
3       B  female       9   18
4       B  female      16   43
5       A    male      46   22
6       B  female      15   28
7       B  female      33   40
8       C    male      19   32

.rename()

作用对象：Series,DataFrame(大多数情况下)

主要用途：多用于修改DataFrame的列名

主要参数：

• columns （dict-like or function）

  指定要修改的列名以及新的列名，一般以字典形式传入

• inplace （boolean, default False）

  是否作用于原对象

用法：

# 将'age'更改为员工编号'number',并作用于原对象
In [15]: data.rename(columns={'age':'number'},inplace=True)

In [16]: data
Out[16]:
  company  gender  salary  number
0       B  female      30      40
1       A  female      36      31
2       B  female      35      28
3       B  female       9      18
4       B  female      16      43
5       A    male      46      22
6       B  female      15      28
7       B  female      33      40
8       C    male      19      32

.set_index()

作用对象：DataFrame

主要用途：将DataFrame中的某一（多）个字段设置为索引

用法：

In [19]: data.set_index('number',inplace=True)

In [20]: data
Out[20]:
       company  gender  salary
number
40           B  female      30
31           A  female      36
28           B  female      35
18           B  female       9
43           B  female      16
22           A    male      46
28           B  female      15
40           B  female      33
32           C    male      19

.reset_index()

作用对象：Series,DataFrame

主要用途：重置索引，默认重置后的索引为0~len(df)-1

主要参数：

• drop （boolean, default False）

  是否丢弃原索引，具体看下方演示

• inplace （boolean, default False）

  是否作用于原对象

用法：

# drop = True，重置索引，并把原有的索引丢弃
In [22]: data.reset_index(drop=True)
Out[22]:
  company  gender  salary
0       B  female      30
1       A  female      36
2       B  female      35
3       B  female       9
4       B  female      16
5       A    male      46
6       B  female      15
7       B  female      33
8       C    male      19

# drop = False,重置索引
# 原索引列'number'作为新字段进入DataFrame
In [23]: data.reset_index(drop=False,inplace=True)

In [24]: data
Out[24]:
   number company  gender  salary
0      40       B  female      30
1      31       A  female      36
2      28       B  female      35
3      18       B  female       9
4      43       B  female      16
5      22       A    male      46
6      28       B  female      15
7      40       B  female      33
8      32       C    male      19

.drop_duplicates()

作用对象：Series,DataFrame

主要用途：去掉重复值，作用和SQL中的distinct类似

用法：

In [26]: data['company'].drop_duplicates()
Out[26]:
0    B
1    A
8    C
Name: company, dtype: object

.drop()

作用对象：Series,DataFrame

主要用途：常用于删掉DataFrame中的某些字段

主要参数：

• columns （single label or list-like）

  指定要删掉的字段

用法：

# 删掉'gender'列
In [27]: data.drop(columns = ['gender'])
Out[27]:
   number company  salary
0      40       B      30
1      31       A      36
2      28       B      35
3      18       B       9
4      43       B      16
5      22       A      46
6      28       B      15
7      40       B      33
8      32       C      19

.isin()

作用对象：Series,DataFrame

主要用途：常用于构建布尔索引，对DataFrame的数据进行条件筛选

用法：

# 筛选出A公司和C公司的员工记录
In [29]: data.loc[data['company'].isin(['A','C'])]
Out[29]:
   number company  gender  salary
1      31       A  female      36
5      22       A    male      46
8      32       C    male      19

pd.cut()

主要用途：将连续变量离散化，比如将人的年龄划分为各个区间

主要参数：

• x （array-like）

  需要进行离散化的一维数据

• bins （int, sequence of scalars, or IntervalIndex）

  设置需要分成的区间，可以指定区间数量，也可以指定间断点

• labels （array or bool, optional）

  设置区间的标签

用法：

# 把薪水分成5个区间
In [33]: pd.cut(data.salary,bins = 5)
Out[33]:
0     (23.8, 31.2]
1     (31.2, 38.6]
2     (31.2, 38.6]
3    (8.963, 16.4]
4    (8.963, 16.4]
5     (38.6, 46.0]
6    (8.963, 16.4]
7     (31.2, 38.6]
8     (16.4, 23.8]
Name: salary, dtype: category
Categories (5, interval[float64]): [(8.963, 16.4] < (16.4, 23.8] < (23.8, 31.2] < (31.2, 38.6] <(38.6, 46.0]]
                                     
# 自行指定间断点
In [32]: pd.cut(data.salary,bins = [0,10,20,30,40,50])
Out[32]:
0    (20, 30]
1    (30, 40]
2    (30, 40]
3     (0, 10]
4    (10, 20]
5    (40, 50]
6    (10, 20]
7    (30, 40]
8    (10, 20]
Name: salary, dtype: category
Categories (5, interval[int64]): [(0, 10] < (10, 20] < (20, 30] < (30, 40] < (40, 50]]

# 指定区间的标签                                                                             
In [34]: pd.cut(data.salary,bins = [0,10,20,30,40,50],labels = ['低','中下','中','中上','高'])
Out[34]:
0     中
1    中上
2    中上
3     低
4    中下
5     高
6    中下
7    中上
8    中下
Name: salary, dtype: category
Categories (5, object): [低 < 中下 < 中 < 中上 < 高]

pd.qcut()

主要用途：将连续变量离散化，区别于pd.cut()用具体数值划分，pd.qcut()使用分位数进行区间划分

主要参数：

• x （array-like）

  需要进行离散化的一维数据

• q（integer or array of quantiles）

  设置需要分成的区间，可以指定区间格式，也可以指定间断点

• labels （array or boolean, default None）

  设置区间的标签

用法：

# 按照0-33.33%，33.33%-66.67%，66.67%-100%百分位进行划分
In [35]: pd.qcut(data.salary,q = 3)
Out[35]:
0    (18.0, 33.667]
1    (33.667, 46.0]
2    (33.667, 46.0]
3     (8.999, 18.0]
4     (8.999, 18.0]
5    (33.667, 46.0]
6     (8.999, 18.0]
7    (18.0, 33.667]
8    (18.0, 33.667]
Name: salary, dtype: category
Categories (3, interval[float64]): [(8.999, 18.0] < (18.0, 33.667] < (33.667, 46.0]]

.where()

作用对象：Series,DataFrame

主要用途：将不符合条件的值替换掉成指定值，相当于执行了一个if-else

主要参数：

• cond （boolean Series/DataFrame, array-like, or callable）

  用于筛选的条件

• other（scalar, Series/DataFrame, or callable）

  对不符合cond条件的值（结果为为False），用other的值进行替代

用法：

# 语句解析
# 若salary<=40，则保持原来的值不变
# 若salary大于40，则设置为40
In [38]: data['salary'].where(data.salary<=40,40)
Out[38]:
0    30
1    36
2    35
3     9
4    16
5    40
6    15
7    33
8    19
Name: salary, dtype: int32

pd.concat()

主要用途：将多个Series或DataFrame拼起来（横拼或者竖拼都可以）

主要参数：

• objs （a sequence or mapping of Series or DataFrame objects）

  用于拼接的Series或DataFrame，一般都放在一个列表中传入

• axis （0/’index’, 1/’columns’）

  控制数据是横向拼接还是纵向拼接，默认为纵向拼接。

• ignore_index （bool, default False）

  是否保留原Seires或DataFrame内部的索引，如果为True则对拼接而成的数据生成新索引（0~n-1）

用法：

# 分别取data的前三条和后三条为data1和data2
In [41]: data1 = data.head(3)
In [42]: data1
Out[42]:
   number company  gender  salary
0      40       B  female      30
1      31       A  female      36
2      28       B  female      35

In [43]: data2 = data.tail(3)
In [44]: data2
Out[44]:
   number company  gender  salary
6      28       B  female      15
7      40       B  female      33
8      32       C    male      19

# 拼接数据
In [45]: pd.concat([data1,data2],ignore_index = False)
Out[45]:
   number company  gender  salary
0      40       B  female      30
1      31       A  female      36
2      28       B  female      35
6      28       B  female      15
7      40       B  female      33
8      32       C    male      19

# 拼接数据并重置索引
In [46]: pd.concat([data1,data2],ignore_index=True)
Out[46]:
   number company  gender  salary
0      40       B  female      30
1      31       A  female      36
2      28       B  female      35
3      28       B  female      15
4      40       B  female      33
5      32       C    male      19

.pivot_table()

作用对象：DataFrame

主要用途：对DataFrame进行数据透视，相当于Excel中的数据透视表

主要参数：

• values （column to aggregate, optional）

  用于聚合运算的字段（数据透视的目标变量）

• index （column, Grouper, array, or list of the previous）

  类比于数据透视表中的行标签

• columns （column, Grouper, array, or list of the previous）

  类比于数据透视表中的列标签

• aggfunc （ function, list of functions, dict, default numpy.mean）

  对values进行什么聚合运算

用法：

# 从公司和性别两个维度对薪水进行数据透视
# 看看这两个维度下的平均薪资水平
In [47]: data.pivot_table(values = 'salary',index = 'company',
                          columns = 'gender',aggfunc=np.mean)
Out[47]:
gender   female  male
company
A          36.0  46.0
B          23.0   NaN
C           NaN  19.0

Pandas中常用的函数便整理到这里，至于map和apply这类的就不在此过多介绍了，详细的介绍可以看之前写过的文章。希望整理的这些函数能对大家有所帮助！

原创不易，如果觉得有点用，希望可以随手点个赞，拜谢各位老铁。

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