3 個不常見但非常實用的Pandas 使用技巧

在本文中，將演示一些不常見，但是卻非常有用的 Pandas 函數。

創建一個示例 DataFrame 。

1. import numpy as np
2. import pandas as pd
3. df = pd.DataFrame({
5. "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"),
6. "class": ["A","B","C","D"] * 25,
7. "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)})
9. df.head()

我們創建有一個 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 個連續日期，class 列包含 4 個以對象數據類型存儲的不同值，amount 列包含 10 到 100 之間的隨機整數。

1、To_period

在 Pandas 中，操 to_period 函數允許將日期轉換爲特定的時間間隔。使用該方法可以獲取具有許多不同間隔或週期的日期，例如日、周、月、季度等。

比如針對於時間類型的列，month 方法只返回在許多情況下沒有用處的月份的數值，我們無法區分 2020 年 12 月和 2021 年 12 月。但是我們通過使用to_period 函數的參數”M“實現時間序列。

讓我們爲年月和季度創建新列。

1. df["month"] = df["date"].dt.to_period("M")
2. df["quarter"] = df["date"].dt.to_period("Q")
4. df.head()

還可以查看 DataFrame 中不同的年月和季度值。

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https://avoid.overfit.cn/post/a153164fae64466b800e1d3d596abbbd