Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了数据结构和数据分析工具，可以帮助你轻松地进行数据处理和分析。以下是一些 Pandas 基础教程的内容：

  • 数据结构：Pandas 中的主要数据结构是 DataFrame 和 Series。
  • 数据读取：你可以使用 Pandas 读取各种格式的数据，如 CSV、Excel、JSON 等。
  • 数据清洗：Pandas 提供了丰富的数据清洗和预处理功能。
  • 数据操作：包括数据筛选、排序、合并等操作。

数据读取

以下是一个使用 Pandas 读取 CSV 文件的例子：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

Pandas DataFrame 示例

数据清洗

数据清洗是数据分析的重要步骤，以下是一些常用的数据清洗方法：

  • 删除缺失值
  • 删除重复值
  • 数据类型转换
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 删除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 数据类型转换
data['column_name'] = data['column_name'].astype('int')

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以阅读以下教程：

希望这些内容能帮助你更好地了解 Pandas！