Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的核心库，广泛应用于数据清洗、转换、统计等场景。无论是初学者还是有经验的数据分析师，掌握 Pandas 都是通往高效数据工作的关键一步！

1. Pandas简介

Pandas 提供了以下核心功能：

  • DataFrame：二维表格型数据结构，支持行列操作
  • Series：一维数组型数据结构，便于数据序列处理
  • 数据清洗：处理缺失值、重复数据、格式转换
  • 数据分析：统计分析、数据聚合、可视化支持
Pandas_教程

2. 安装Pandas

使用 pip 安装：

pip install pandas

或通过 conda 安装：

conda install pandas

安装完成后，可以通过以下代码验证：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

3. 常用操作示例

数据创建

import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

数据查看

print(df.head())        # 查看前5行
print(df.info())        # 查看数据概览
print(df.describe())    # 查看统计信息

数据清洗

df.dropna()             # 删除缺失值
df.fillna(0)            # 填充缺失值
df.drop_duplicates()   # 删除重复行

4. 分析案例

假设我们有销售数据，可以通过以下步骤分析：

  1. 读取数据：pd.read_csv("sales_data.csv")
  2. 按地区统计销售额：df.groupby("地区")["销售额"].sum()
  3. 可视化趋势：df.plot(kind="line")
数据清洗_步骤

5. 学习资源

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