Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大库。本教程将深入探讨 Pandas 的高级功能，包括数据处理、数据清洗、数据可视化等。
数据处理
在 Pandas 中，你可以使用多种方法来处理数据，例如：
- 使用
loc和iloc来选择数据 - 使用
apply函数进行数据转换 - 使用
merge和join进行数据合并
示例
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age': [20, 21, 19, 18],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 loc 选择数据
print(df.loc[df['Age'] > 20])
# 使用 apply 转换数据
df['Age_group'] = df['Age'].apply(lambda x: 'Young' if x < 20 else 'Adult')
print(df)
数据可视化
Pandas 可以与 Matplotlib 和 Seaborn 等库结合使用，以创建各种数据可视化。
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制柱状图
sns.barplot(x='City', y='Age', data=df)
plt.show()
扩展阅读
想了解更多关于 Pandas 的知识？请访问我们的 Pandas 教程。