自学教程：30

前言：

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，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。

为了更好的学习 Python，我将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。

数据如下所示：

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")print(df.shape)df.columns

结果输出：

(10000, 14)
Index(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore', 'Geography','Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance', 'NumOfProducts', 'HasCrCard','IsActiveMember', 'EstimatedSalary', 'Exited'],dtype='object')

1.删除列

df.drop(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore'], axis=1, inplace=True)print(df[:2])print(df.shape)

结果输出：

深入了解Python二维直方图
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