天秀！一张图就能彻底搞定Pandas！

本文目录

• 1、数据创建
• 2、数据重塑
• 3、数据筛选
• 4、数据探索
• 5、数据修改
• 6、数据分组
• 7、数据连接

大家好，在三月初，我曾给大家分享过一份Matplotlib绘图小抄：《Matplotlib cheat sheet：一图搞定Matplotlib！》

昨天在面向GitHub编程时，无意发现了Pandas官方竟提供了同款小抄，项目地址如下

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

可以看到这份小抄提供了PPT和PDF两个版本，虽然最新一条更新记录为两年前，但是并不影响我们拿来学习，下面我们来看看这份小抄(速查表) 的强大！

这份速查表一共有两页，我已经将它转换为图片👇发在公众号可能会被压缩，你可以在文末下载高清大图

经过一番研究，这两张图片一共覆盖了12个常用的Pandas操作👇

1、数据创建

介绍了几种常用的DataFrame创建语法

2、数据重塑

这部分主要是一些在数据清洗中常用的方法，比如数据连接、数据排序、数据删除等，并且还对四个常用的操作给出了图示，理解起来简直不要太方便！

3、数据筛选

这一块区域主要是分别用行/列来讲解一些常用的数据查看、抽样、切片等操作，包含了tail、head、loc、iloc等非常重要的方法，并且同样给出了部分动画便于理解

4、数据探索

这一块主要给出了一些在进行探索性分析时常用的方法，比如max、min、count等，不过官方将apply放在这里，并没有展开讲解

5、数据修改

这两个区域为缺失值处理和创建新的列，重点用动画示例了assign和qcut方法，缺失值处理部分仅给出了两个方法，应该是偷懒了

6、数据分组

主要就是groupby和相关方法

7、数据连接

这里介绍的还是非常详细！用图片例子来展示pd.merge中的各种参数变化的不同，一看就懂

以上就是我对这份小抄的基本概括，其实大家应该清楚，仅仅靠靠两张图片根本没法把整个Pandas学明白，所以官方也有选择性的对一些重要的方法给出了详细的讲解，而有些功能则一笔带过，比如我之前👉花很大力气介绍的pandas绘图功能仅给出了区区一角

所以你应该这样用这份小抄，把它当成速查表，「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」，在你不确定或者不明白如何处理数据时，通过这份速查表快速查到Pandas中的哪个方法可以完成，之后再进一步通过搜索学习对应的方法！

好了，以上就是本文全部内容。