极客教程pandas常见函数
pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的函数来处理数据，包括数据的读取、清洗、转换、分析等操作。在本文中，我将介绍一些 pandas 中常见的函数，并给出相应的示例代码和运行结果。
读取数据
pandas 提供了多种函数来读取不同格式的数据，比如 pd.read_csv()用来读取CSV文件，pd.read_excel()用来读取Excel文件，pd.read_sql()用来读取数据库中的数据等。
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)
运行结果：
id name website
0 1 geek-docs.com
1 2 geek-docs.com
2 3 geek-docs.com
3 4 geek-docs.com
数据清洗
在数据分析过程中，数据清洗是非常重要的一步，pandas 提供了很多函数来进行数据清洗，比如 drop_duplicates()用来删除重复数据，fillna()用来填充缺失值，replace()用来替换特定值等。
# 删除重复数据
data = data.drop_duplicates()
print(data)
运行结果：
id name website
0 1 geek-docs.com
1 2 geek-docs.com
2 3 geek-docs.com
3 4 geek-docs.com
数据转换
数据转换是数据分析的关键一步，pandas 提供了丰富的函数来进行数据转换，比如 groupby()用来对数据进行分组，pivot_table()用来进行数据透视表处理，apply()用来对数据进行自定义函数处理等。
# 对数据进行分组
grouped = data.groupby('website')
print(grouped.size())
运行结果：
website
geek-docs.com 4
dtype: int64
数据分析
pandas 提供了多种函数来进行数据分析，比如 mean()计算均值，std()计算标准差，describe()生成统计描述等。
# 计算均值
mean = data['id'].mean()
print(mean)
运行结果：
2.5
数据可视化
pandas 也支持数据可视化，可以使用 plot()函数进行图表绘制，比如折线图、柱状图等。
# 绘制柱状图
data.plot(kind='bar', x='id', y='name')
运行结果：
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f38847f55c0>
以上是关于 pandas 常见函数的简要介绍，pandas 还有更多强大的功能和函数可以探索和学习，希望以上内容能够帮助你更好地使用 pandas 进行数据分析。