Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活且易于使用的数据结构，用于数据分析。以下是一些 Pandas 的基本教程。

安装 Pandas

首先，确保你已经安装了 Pandas。如果没有，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas

基本操作

数据结构

Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。

  • Series 是一个一维数组，类似于 Python 的列表。
  • DataFrame 是一个二维表格，类似于 Excel 工作表。

读取数据

你可以使用 Pandas 读取各种格式的数据，如 CSV、Excel、JSON 等。

import pandas as pd

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

数据操作

你可以使用 Pandas 进行各种数据操作，如筛选、排序、分组等。

# 筛选
df_filtered = df[df['column'] > 0]

# 排序
df_sorted = df.sort_values(by='column')

# 分组
df_grouped = df.groupby('column').sum()

高级操作

缺失值处理

Pandas 提供了多种处理缺失值的方法。

# 删除缺失值
df_dropped = df.dropna()

# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)

合并数据

Pandas 提供了多种合并数据的方法，如合并、连接、外连接等。

# 合并
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column')

# 连接
df_concatenated = pd.concat([df1, df2], axis=0)

扩展阅读

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