原文：
www.kdnuggets.com/2023/01/pandas-one-liners-data-access-manipulation-management.html
Pandas 一行代码... 明白了吗？图片由 Midjourney 创建
Python 以易于阅读、编写和理解而闻名。它的语法也很有表现力和灵活，这意味着在其他语言中可能需要多行代码的操作在 Python 中可以更简洁地完成。大量功能可以浓缩在一行 Python 代码中。
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Pandas 是一个流行的开源 Python 库，用于数据分析、处理和清理。Pandas 提供了存储数据集的数据结构，以及处理它们的工具。这些工具范围广泛，使用该库可以完成各种数据处理任务。
这篇文章将分享 10 个简单的 Python 一行代码，用于 Pandas 库，以便让你立即开始访问、处理和管理数据。
这行代码用于从 CSV 文件中读取数据到 Pandas 数据框。
df = pd.read_csv('data.csv')这行代码用于删除包含任何数量空值的列。
df.drop(df.columns[df.isnull().sum() > 0], axis=1, inplace=True)这行 Python 代码基于现有列创建一个新列。
df['new_col'] = df.apply(lambda x: x['col_1'] * x['col_2'], axis=1)这是一个用于分组和计算列均值的代码。
df.groupby('group_col').mean()这行代码用于根据特定值过滤行。
df.loc[df['col'] == 'value']这行 Python 代码用于按特定列排序数据框。
df.sort_values(by='col_name', ascending=False)这将把数据框中所有的空值填充为 0。
df.fillna(0)这行代码将从数据框中删除重复的行。
df.drop_duplicates()这行代码用于创建数据透视表。
df.pivot_table(index='col_1', columns='col_2', values='col_3')最后，这段 Python 代码将把处理过的数据框保存到一个新的 CSV 文件中。
df.to_csv('new_data.csv', index=False)这篇文章介绍了 10 个简单的 Python 单行代码，用于使用 Pandas 库访问、处理和管理数据。我们是否遗漏了什么？请在下面的评论中分享一些有趣的 Pandas 单行代码。
Matthew Mayo (@mattmayo13) 是数据科学家，也是 KDnuggets 的主编，这是一个开创性的在线数据科学和机器学习资源。他的兴趣包括自然语言处理、算法设计与优化、无监督学习、神经网络以及自动化机器学习方法。Matthew 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。你可以通过 editor1 at kdnuggets[dot]com 联系他。