这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩,
? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2ViPzNDjw
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Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中，
- 超详细整理！Pandas实用手册（PART I）
- 这些pandas技巧你还不会吗 | Pandas实用手册（PART II）
介绍了建立DataFrame、定制化DataFrame显示设定、数据清理&整理、获取关键数据四大类技巧，今天继续为大家带来三大类实用操作：
- 基本数据处理与转换
- 简单汇总&分析数据
- 与pandas相得益彰的实用工具
基本数据处理与转换
在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas 里一些常见的数据处理方式。这章节也是我认为使用pandas 处理数据时最令人愉快的部分之一
对某一轴套用相同运算
你时常会需要对DataFrame 里头的每一个栏位（纵轴）或是每一行（横轴）做相同的运算，比方说你想将Titanic数据集内的Survived数值栏位转换成人类容易理解的字符串：
通过apply函数，我们把一个匿名函数lambda套用到整个df.SurvivedSeries之上，并以此建立一个新的存活栏位。
值得一提的是当你需要追加新的栏位但又不想影响到原始DataFrame时，可以使用copy函数复制一份副本另行操作。
对每一个样本做自定义运算
上小节我们用apply函数对DataFrame里头的某个Series做运算并生成新栏位：
df[new_col] = df.Survived.apply(... 不过你时常会想要把样本（row）里头的多个栏位一次取出做运算并产生一个新的值，这时你可以自定义一个Python function并将apply函数套用到整个DataFrame之上：
此例中apply函数将generate_desc函数套用到DataFrame里头的每一个样本（row），结合Sex及Age两栏信息，生成新的描述。
当然，将axis设置为0则可以对每一个栏位分别套用自定义的Python function。
将连续数值转换成分类数据
有时你会想把一个连续数值（numerical）的栏位分成多个groups以方便对每个groups做统计，这时候你可以使用pd.cut函数：
如上所示，使用pd.cut函数建立出来的每个分类族群 X有大小之分，因此你可以轻易地使用sort_values函数排序样本。
将DataFrame随机切成两个子集
有时你会想将手上的DataFrame 随机切成两个独立的子集，选取其中一个子集来训练机器学习模型是一个常见的情境。
要做到这件事情有很多种方法，你可以使用scikit-learn的train_test_split或是numpy的np.random.randn，但假如你想要纯pandas解法，可以使用sample函数：
这个解法的前提是原来的DataFrame df_titanic里头的索引是独一无二的，另外记得设定random_state以方便别人重现你的结果。
用SQL的方式合并两个DataFrames
很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位（键值）合并成单一DataFrame 以整合资讯，比方说给定以下两个DataFrames：
DataFrame df_city包含了几个美国城市以及其对应的州名（state）；DataFrame df_info则包含城市名称以及一些数据。如果你想将这两个DataFrames合并（merge），可以使用非常方便的merge函数：
没错，merge函数运作方式就像SQL一样，可以让你通过更改how参数来做：
left：left outer joinright：right outer joinouter: full outer joininner：inner join
注意合并后的DataFrame的最后一列：因为是left join，就算右侧的df_info里头并没有纽约市的资讯，我们也能把该城市保留在merge后的结果。你还可以透过indicator=True的方式让pandas帮我们新增一个_merge栏位，轻松了解纽约市只存在左侧的df_city里。merge函数强大之处在于能跟SQL一样为我们抽象化如何合并两个DataFrames的运算。
存取并操作每一个样本
我们前面看过，虽然一般可以直接使用apply函数来对每个样本作运算，有时候你就是会想用for循环的方式把每个样本取出处理。
这种时候你可以用itertuples函数：
顾名思义，itertuples函数回传的是Python namedtuple，也是一个你应该已经很熟悉的数据类型：
简单汇总&分析数据
在对数据做些基本处理以后，你会想要从手上的DataFrame 汇总或整理出一些有用的统计数据。本节介绍一些常用的数据汇总技巧。
取出某栏位top k的值
这你在选取某栏位为top-k值的样本小节应该就看过了。但因为这个使用情境实在太常出现，让我们再次尝试将Titanic数据集里头Ticket栏位最常出现的值取出：
value_counts函数预设就会把栏位里头的值依照出现频率由高到低排序，因此搭配head函数就可以把最常出现的top k值选出。
一行描述数值栏位
当你想要快速了解DataFrame里所有数值栏位的统计数据（最小值、最大值、平均和中位数等）时可以使用describe函数：
你也可以用取得想要关注的数据一节的技巧来选取自己关心的统计数据：
找出栏位里所有出现过的值
针对特定栏位使用unique函数即可：
分组汇总结果
很多时候你会想要把DataFrame里头的样本依照某些特性分门别类，并依此汇总各组（group）的统计数据。这种时候你可以用groupby函数。让我们再次拿出Titanic数据集：
你可以将所有乘客（列）依照它们的Pclass栏位值分组，并计算每组里头乘客们的平均年龄：
你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据：
你也可以依照多个栏位分组，并利用size函数迅速地取得各组包含的样本数：
你也可以用agg函数（aggregate，汇总）搭配groupby函数来将每一组样本依照多种方式汇总：
通过unstack函数能让你产生跟pivot_table函数相同的结果：
当然，你也可以直接使用pivot_table函数来汇总各组数据：
依照背景不同，每个人会有偏好的pandas 使用方式。选择对你来说最只管又好记的方式吧！
结合原始数据与汇总结果
不管是上节的groupby搭配agg还是pivot_table，汇总结果都会以另外一个全新的DataFrame表示。有时候你会想直接把各组汇总的结果放到原本的DataFrame里头，方便比较原始样本与汇总结果的差异。这时你可以使用transform函数：
此例将所有乘客依照性别Sex分组之后，计算各组的平均年龄Age，并利用transform函数将各组结果插入对应的乘客（行）里头。你会发现两名男乘客跟平均男性寿命Avg_age栏位相比正好一上一下，这差异则反映到Above_avg_age栏位里头。
对时间数据做汇总
给定一个跟时间相关的DataFrame：
你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame：
此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值，你可以查看官方resampling说明文件来了解还有什么时间粒度可以选择（分钟、小时、月份等等）。
另外小细节是你可以利用numpy的broadcasting运算轻松地将DataFrame里的所有数值做操作（初始df_date时用到的*10）
简易绘图并修改预设样式
在Python世界里有很多数据可视化工具供你选择，比方说经典的 Matplotlib 、Seaborn。但有时，你只需要pandas内建的plot函数就能轻松地将一个DataFrame转成统计图：
我们都是视觉动物，pandas的plot函数让你在进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）、师徒快速了解手上数据集时十分方便。
另外pandas底层预设使用 Matplotlib 绘图，而用过 Matplotlib 的人都知道其初始的绘图样式是在不太优美，你可以通过plt.style.available查看所有可供使用的绘图样式（style），并将喜欢的样式通过plt.style.use()套用到所有DataFrame的plot函数：
与pandas相得益彰的实用工具
前面几个章节介绍了不少pandas的使用技巧与操作概念，这节则介绍一些我认为十分适合与pandas一起搭配使用的数据工具/函数库。在说明每个工具的功能时，我都会使用你已经十分实习的Titanic数据集作为范例DataFrame：
tqdm：了解你的程序进度
tqdm是一个十分强大的python进度条工具，且有整合pandas，此工具可以帮助我们了解DataFrame中apply函数的进度。回想一下我们在之前运用过的apply运算：
在这不到1000笔的dataframe做这样的简单运算不用一秒钟，但实际上你可能常常需要对几十万、几百万笔数据分别做复杂的运算，这时了解执行进度就是一件非常重要的事情。首先安装tqdm：
!pip install tqdm
在这里插入图片描述
通过使用progress_apply函数，我们可以得到跟使用apply函数一样的结果，附赠进度条相信我，在你appy函数很复杂且样本数很大时，你会很感谢有进度条的存在，你可以查看tqdm repo了解更多使用案例。
swifter：加速你的数据处理
swifter 函数库能以最有效率的方式执行apply函数，同样先进行安装：
!pip install swifter接着让我建立一个有100万样本的dataframe，测试swift与原版apply函数的效果差异：
在这个简单的平方运算中，swifter版的appy函数在colab上的效率是原始apply函数的75倍，而要使用swifter你也只需要加上swifter关键字即可，何乐而不为呢？
结语
呼！本系列的pandas 旅程到此告一段落啦！
我想在其他地方你应该是找不到跟本文一样啰哩八唆的pandas 教学文章了。文章虽长，但涵盖的都是我认为十分实用的pandas 使用技巧，希望你有从中学到些东西，并开始自己的数据处理与分析之旅。如果你之后想要复习，可以公众号后台回复"pd"获取完整资料，测试自己还记得多少技巧。
接下来最重要的是培养你自己的「pandas 肌肉记忆」：「重复应用你在本文学到的东西，分析自己感兴趣的任何数据并消化这些知识」。
如果你有任何其他pandas 技巧，也请不吝留言与我分享！我懂的技巧不多，而现在轮到你教我了！
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