Python机器学习库Pandas教程

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了快速、灵活、直观的数据结构和数据分析工具。以下是Pandas的一些基本教程内容。

安装Pandas

在开始之前，确保你已经安装了Python环境。接下来，使用pip命令安装Pandas：

pip install pandas

数据结构

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

Series：类似于一维数组，可以包含不同类型的数据。
DataFrame：类似于表格，包含多行多列的数据。

Series示例

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s)

DataFrame示例

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
    'Age': [20, 21, 19, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

数据操作

Pandas提供了丰富的数据操作功能，包括：

数据筛选
数据排序
数据合并
数据分组

数据筛选示例

filtered_df = df[df['Age'] > 20]
print(filtered_df)

高级功能

Pandas还提供了许多高级功能，如时间序列分析、统计测试等。

时间序列：Pandas对时间序列数据有着很好的支持。
统计测试：可以进行多种统计测试，如t-test、ANOVA等。

时间序列示例

import pandas as pd

date_rng = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=6, freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(date_rng)), index=date_rng)
print(ts)

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