Pandas 数据处理教程

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了便捷的数据结构和数据分析工具。以下是一些关于 Pandas 数据处理的基本教程。

基本操作

1. 数据导入导出 使用 Pandas 可以轻松地将数据从各种格式导入到 DataFrame 中，如 CSV、Excel、JSON 等。同时，也可以将 DataFrame 导出为这些格式。

   import pandas as pd
   
   # 导入数据
   data = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 导出数据
   data.to_csv('output.csv')
   

2. 数据选择 Pandas 提供了多种选择数据的方法，包括按列、行、条件等。

   # 按列选择
   data['column_name']
   
   # 按行选择
   data.iloc[0:3]
   
   # 条件选择
   data[data['column_name'] > 0]
   

3. 数据清洗 数据清洗是数据分析的重要步骤，Pandas 提供了多种方法来处理缺失值、重复值等。

   # 处理缺失值
   data.dropna()
   
   # 处理重复值
   data.drop_duplicates()
   

高级操作

1. 数据合并 Pandas 支持多种数据合并方式，如合并、连接、外连接等。

   # 合并
   pd.merge(data1, data2, on='key')
   
   # 连接
   pd.concat([data1, data2], axis=1)
   
   # 外连接
   pd.merge(data1, data2, on='key', how='outer')
   

2. 数据分组和聚合 Pandas 支持对数据进行分组和聚合操作，以便进行更复杂的分析。

   # 分组
   data.groupby('column_name').sum()
   
   # 聚合
   data.groupby('column_name').agg({'column_name': ['sum', 'mean', 'max']})
   

图片示例

Pandas DataFrame 示例

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希望这些教程能帮助您更好地了解和使用 Pandas 进行数据处理！