先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

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正文

05.Axis代表什么？

在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。我们用删除一列（行）的例子：

df.drop(‘Column A’, axis=1)
df.drop(‘Row A’, axis=0)

如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0。但为什么呢？ 回想一下Pandas中的shape。

df.shape
(# of Rows, # of Columns)

从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。

如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。

06.Concat、Merge和Join

如果您熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。 无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。 在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。

Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。

Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。

Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。

07.Pandas Apply

Apply是为Pandas Series而设计的。如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。

Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！

df = pd.DataFrame([[4, 9],] * 3, columns=[‘A’, ‘B’])
df
A B
0 4 9
1 4 9
2 4 9

df.apply(np.sqrt)
A B
0 2.0 3.0
1 2.0 3.0
2 2.0 3.0

df.apply(np.sum, axis=0)
A 12
B 27

df.apply(np.sum, axis=1)
0 13
1 13
2 13

08.Pivot Tables

如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。

Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。

下面是几个例子：

非常智能地将数据按照“Manager”分了组：

pd.pivot_table(df, index=[“Manager”, “Rep”])

或者也可以筛选属性值：

pd.pivot_table(df,index=[“Manager”,“Rep”],values=[“Price”])

希望上面的这些描述能够让你发现 Python 一些好用的函数和概念。

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