如何利用30个Python函数高效解决99%的数据处理任务？

我们知道 Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以快速解决数据分析中数据处理问题。

为了更好的掌握 Python 函数的使用方法，我以客户流失数据集为例，分享30个在数据分析过程中最常使用的函数和方法，数据文末可以下载。

数据如下所示：

16.重置并删除原索引在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。23.数据类型转换默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。df['Geography'] = df['Geography'].astype('category')

24.替换值

替换函数可用于替换数据帧中的值。

30.设置数据样式我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。它还允许应用自定义样式函数。df_new.style.highlight_max(axis=0, color='darkgreen')