Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活且易于使用的数据结构。以下是一些 Pandas 的基础教程和高级技巧。

快速开始

  1. 安装 Pandas

    • 首先，确保你已经安装了 Pandas。如果没有，可以使用以下命令进行安装：
      pip install pandas

  2. 基本操作

    • Pandas 提供了多种数据结构，其中最常用的是 DataFrame。以下是一个简单的示例：
      import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

高级技巧

  1. 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。
    • 例如，你可以使用 dropna() 方法来删除缺失值：
      df.dropna(inplace=True)

  2. 数据合并

    • Pandas 提供了多种数据合并方法，如 merge(), join() 等。
    • 以下是一个使用 merge() 的示例：
      df1 = pd.DataFrame({'Key': ['B', 'C', 'D'], 'Value': [1, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['B', 'D', 'E'], 'Value': [5, 6, 7]})
result = pd.merge(df1, df2, on='Key')
print(result)

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以访问我们的 Pandas 教程 页面。

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Pandas DataFrame 示例

Pandas DataFrame

数据清洗

Data Cleaning

数据合并

Data Merging