【pandas】pandas中的常见函数

对于dataframe格式的数据：

1、data.value_counts()：统计数据出现的次数

2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据

3、data.plot()：可视化dataframe格式的数据

4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示

5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1和data2在axis=？的维度上进行拼接

6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充

7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示

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陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累

（编辑：李大同）

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