Pandas 数据导入教程

Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据分析库，它提供了强大的数据处理功能。在这个教程中，我们将学习如何使用 Pandas 导入数据。

常见数据格式导入

以下是一些常见的数据格式及其导入方法：

• CSV 文件导入

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

• Excel 文件导入

data = pd.read_excel('data.xlsx')

• JSON 文件导入

data = pd.read_json('data.json')

• 数据库导入

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)

数据预览

导入数据后，可以使用 head() 方法预览数据的前几行：

data.head()

数据清洗

在导入数据后，我们可能需要进行一些数据清洗，例如去除空值、处理缺失值等。

• 去除空值

data.dropna(inplace=True)

• 处理缺失值

data.fillna(method='ffill', inplace=True)

跳转到高级教程

如果你已经掌握了基础的数据导入，可以跳转到 Pandas 高级教程 学习更高级的数据处理技巧。

Pandas 数据分析