Pandas 教程

Pandas 是 Python 中一个非常强大的数据分析库，它提供了快速、灵活和直观的数据结构。以下是一些 Pandas 的基础教程。

快速入门

1. 安装 Pandas

   • 使用 pip 安装 Pandas：

     pip install pandas
     

2. 创建 DataFrame

   • DataFrame 是 Pandas 的核心数据结构，类似于表格。

     import pandas as pd
     
     data = {
         'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
         'Age': [25, 30, 35],
         'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
     }
     
     df = pd.DataFrame(data)
     print(df)
     

3. 选择数据

   • 可以使用 .loc 和 .iloc 来选择 DataFrame 中的数据。

     print(df.loc[0:2, 'Name'])  # 选择行和列
     print(df.iloc[1:3, 1:3])  # 使用整数索引
     

高级功能

1. 数据清洗

   • 使用 dropna() 和 fillna() 来处理缺失值。

     df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
     df.fillna(0, inplace=True)  # 用 0 填充缺失值
     

2. 数据聚合

   • 使用 groupby() 和 agg() 来进行数据聚合。

     result = df.groupby('City').agg({'Age': 'mean', 'Name': 'count'})
     print(result)
     

3. 数据可视化

   • 使用 matplotlib 和 seaborn 来可视化数据。

     import matplotlib.pyplot as plt
     import seaborn as sns
     
     sns.barplot(x='City', y='Age', data=df)
     plt.show()
     

扩展阅读

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