高级Pandas教程

Pandas 是一个强大的数据分析工具，本文将介绍一些高级的Pandas技巧。

高级操作

• 数据清洗：使用 dropna()、fillna()、drop_duplicates() 等方法进行数据清洗。
• 数据合并：使用 merge()、join() 等方法进行数据合并。
• 数据分组：使用 groupby() 方法进行数据分组。
• 时间序列分析：使用 resample()、to_datetime() 等方法进行时间序列分析。

示例代码

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
})

# 清洗数据
df.dropna(inplace=True)

# 合并数据
df1 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11]})
df = pd.merge(df, df1, on='A')

# 分组
grouped = df.groupby('B')

# 时间序列分析
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
df.resample('M').mean()

扩展阅读

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