Python Pandas 是一个强大的数据分析库，用于处理和分析结构化数据。以下是一些关于 Python Pandas 的基本概念和用法。

快速概览

  • 数据处理：Pandas 提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理大型数据集。
  • 数据操作：支持多种数据操作，如筛选、排序、合并等。
  • 数据分析：可以进行数据清洗、转换、统计等操作。

基本用法

  1. 安装 Pandas：确保你的 Python 环境中已安装 Pandas。如果没有，请使用以下命令安装：

    pip install pandas

  2. 导入 Pandas：

    import pandas as pd

  3. 创建 DataFrame：

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

  4. 查看 DataFrame：

    print(df)

    输出：

    Name  Age
0    Tom   20
1   Nick   21
2   John   19

  5. 数据筛选：

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

    输出：

    Name  Age
0    Tom   20
1   Nick   21

高级功能

  • 数据合并：使用 merge, join, concat 等函数合并多个 DataFrame。
  • 数据分组：使用 groupby 函数对数据进行分组。
  • 数据透视表：使用 pivot_table 函数创建数据透视表。

更多资源

想要了解更多关于 Python Pandas 的内容，请访问我们的Python Pandas 教程。

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