1. ExcelWriter

很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。而Excel就不一样了，ExcelWriter是pandas的一个类，可以使dataframe数据框直接输出到excel文件，并可以指定sheets名称。

df1 = pd.DataFrame([["AAA", "BBB"]], columns=["Spam", "Egg"])
df2 = pd.DataFrame([["ABC", "XYZ"]], columns=["Foo", "Bar"])
with ExcelWriter("path_to_file.xlsx") as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1")df2.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2")

如果有时间变量，输出时还可以date_format指定时间的格式。另外，它还可以通过mode设置输出到已有的excel文件中，非常灵活。

with ExcelWriter("path_to_file.xlsx", mode="a", engine="openpyxl") as writer:df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet3")

2. pipe

pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里，让整个代码更简洁，更紧凑。

比如，我们在做数据清洗的时候，往往代码会很乱，有去重、去异常值、编码转换等等。如果使用pipe，将是这样子的。

diamonds = sns.load_dataset("diamonds")df_preped = (diamonds.pipe(drop_duplicates).pipe(remove_outliers, ['price', 'carat', 'depth']).pipe(encode_categoricals, ['cut', 'color', 'clarity']))

3. factorize

factorize这个函数类似sklearn中LabelEncoder，可以实现同样的功能。

# Mind the [0] at the end
diamonds["cut_enc"] = pd.factorize(diamonds["cut"])[0]>>> diamonds["cut_enc"].sample(5)52103    2
39813    0
31843    0
10675    0
6634     0
Name: cut_enc, dtype: int64

区别是，factorize返回一个二值元组：编码的列和唯一分类值的列表。

codes, unique = pd.factorize(diamonds["cut"], sort=True)>>> codes[:10]
array([0, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 4, 2], dtype=int64)>>> unique
['Ideal', 'Premium', 'Very Good', 'Good', 'Fair']

4. explode

explode爆炸功能，可以将array-like的值比如列表，炸开转换成多行。

data = pd.Series([1, 6, 7, [46, 56, 49], 45, [15, 10, 12]]).to_frame("dirty")data.explode("dirty", ignore_index=True)

5. squeeze

很多时候，我们用.loc筛选想返回一个值，但返回的却是个series。其实，只要使用.squeeze()即可完美解决。比如：

# 没使用squeeze
subset = diamonds.loc[diamonds.index < 1, ["price"]]
# 使用squeeze
subset.squeeze("columns")

可以看到，压缩完结果已经是int64的格式了，而不再是series。

6. between

dataframe的筛选方法有很多，常见的loc、isin等等，但其实还有个及其简洁的方法，专门筛选数值范围的，就是between，用法很简单。

diamonds[diamonds["price"].between(3500, 3700, inclusive="neither")].sample(5)

7. T

这是所有的dataframe都有的一个简单属性，实现转置功能。它在显示describe时可以很好的搭配。

boston.describe().T.head(10)

8. pandas styler

pandas也可以像excel一样，设置表格的可视化条件格式，而且只需要一行代码即可（可能需要一丢丢的前端HTML和CSS基础知识）。

diabetes.describe().T.drop("count", axis=1).style.highlight_max(color="darkred")

9. Pandas options

pandas里提供了很多宏设置选项，被分为下面5大类。

dir(pd.options)
['compute', 'display', 'io', 'mode', 'plotting']

一般情况下使用display会多一点，比如最大、最小显示行数，画图方法，显示精度等等。

pd.options.display.max_columns = None
pd.options.display.precision = 5

10. convert_dtypes

经常使用pandas的都知道，pandas对于经常会将变量类型直接变成object，导致后续无法正常操作。这种情况可以用convert_dtypes进行批量的转换，它会自动推断数据原来的类型，并实现转换。

sample = pd.read_csv("data/station_day.csv",usecols=["StationId", "CO", "O3", "AQI_Bucket"],
)>>> sample.dtypesStationId      object
CO            float64
O3            float64
AQI_Bucket     object
dtype: object>>> sample.convert_dtypes().dtypesStationId      string
CO            float64
O3            float64
AQI_Bucket     string
dtype: object

11. select_dtypes

在需要筛选变量类型的时候，可以直接用selec _dtypes，通过include和exclude筛选和排除变量的类型。

# 选择数值型的变量
diamonds.select_dtypes(include=np.number).head()
# 排除数值型的变量
diamonds.select_dtypes(exclude=np.number).head()

12. mask

mask可以在自定义条件下快速替换单元值，在很多三方库的源码中经常见到。比如下面我们想让age为50-60以外的单元为空，只需要在con和ohter写好自定义的条件即可。

ages = pd.Series([55, 52, 50, 66, 57, 59, 49, 60]).to_frame("ages")ages.mask(cond=~ages["ages"].between(50, 60), other=np.nan)

13. 列轴的min、max

虽然大家都知道min和max的功能，但应用在列上的应该不多见。这对函数其实还可以这么用：

index = ["Diamonds", "Titanic", "Iris", "Heart Disease", "Loan Default"]
libraries = ["XGBoost", "CatBoost", "LightGBM", "Sklearn GB"]df = pd.DataFrame({lib: np.random.uniform(90, 100, 5) for lib in libraries}, index=index
)>>> df

>>> df.max(axis=1)Diamonds         99.52684
Titanic          99.63650
Iris             99.10989
Heart Disease    99.31627
Loan Default     97.96728
dtype: float64

14. nlargest、nsmallest

有时我们不仅想要列的最小值/最大值，还想看变量的前 N 个或 ~(top N) 个值。这时nlargest和nsmallest就派上用场了。

diamonds.nlargest(5, "price")

15. idmax、idxmin

我们用列轴使用max或min时，pandas 会返回最大/最小的值。但我现在不需要具体的值了，我需要这个最大值的位置。因为很多时候要锁定位置之后对整个行进行操作，比如单提出来或者删除等，所以这种需求还是很常见的。

使用idxmax和idxmin即可解决。

>>> diamonds.price.idxmax()
27749>>> diamonds.carat.idxmin()
14

16. value_counts

在数据探索的时候，value_counts是使用很频繁的函数，它默认是不统计空值的，但空值往往也是我们很关心的。如果想统计空值，可以将参数dropna设置为False。

ames_housing = pd.read_csv("data/train.csv")>>> ames_housing["FireplaceQu"].value_counts(dropna=False, normalize=True)NaN    0.47260
Gd     0.26027
TA     0.21438
Fa     0.02260
Ex     0.01644
Po     0.01370
Name: FireplaceQu, dtype: float64

17. clip

异常值检测是数据分析中常见的操作。使用clip函数可以很容易地找到变量范围之外的异常值，并替换它们。

age.clip(50, 60)

18. at_time、between_time

在有时间粒度比较细的时候，这两个函数超级有用。因为它们可以进行更细化的操作，比如筛选某个时点，或者某个范围时间等，可以细化到小时分钟。

data.at_time("15:00")

from datetime import datetimedata.between_time("09:45", "12:00")

19. hasnans

pandas提供了一种快速方法hasnans来检查给定series是否包含空值。

series = pd.Series([2, 4, 6, "sadf", np.nan])>>> series.hasnans
True

该方法只适用于series的结构。

20. GroupBy.nth

此功能仅适用于GroupBy对象。具体来说，分组后，nth返回每组的第n行：

diamonds.groupby("cut").nth(5)