5个鲜为人知的Pandas技巧

需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据科学家，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能。本篇文章将会讲解5个我最近学到的，并且极大提升了工作效率的Pandas技巧。

对于pandas新手而言，Pandas为Python编程语言营造了一个高水平的操作环境，还提供了便于操作的数据结构和分析工具。Pandas这个名字是由“面板数据”(panel data)衍生而来，这是一个计量经济学中的术语，它是一个数据集，由同一个个体在多个时间段内所观察的结果组成。

1. 数据范围

从外部应用程序接口(API)或者数据库中抓取数据的时候，通常需要确定一个数据范围。Pandas可以很好地解决这一问题，它的data_range函数能够产出按日、月、年等方式递增的日期。

假设现在需要一组按天数递增的数据范围。




 

2. 使用指示符合并

合并两个数据集就是将它们变成一个数据集的过程，这需要根据它们的公共属性或栏来对齐其中的每一行。

合并函数中有许多arguments(对应于传递给函数的参数的类数组对象)，其中指示符(indicator)argument可主要应用到合并过程中，它在左、右或者两边的数据帧(DataFrame)函数添加_merge栏，这一栏就显示了“数据行是哪里来的”。用_merge栏来处理更大的数据集会非常有用，尤其是需要检查合并操作的正确率时。

（编辑：伊春站长网）

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