Pandas数据分析教程

Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据分析库，它提供了强大的数据分析工具，可以轻松处理结构化数据。

快速开始

以下是使用 Pandas 进行数据分析的几个基本步骤：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取数据 Pandas 支持从多种数据源读取数据，例如 CSV、Excel、数据库等。

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 数据清洗 使用 Pandas 的方法对数据进行清洗，例如去除缺失值、重复值等。

df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

4. 数据探索 使用 Pandas 的方法对数据进行探索，例如查看数据的基本信息、描述性统计等。

df.info()
df.describe()

5. 数据操作 使用 Pandas 的方法对数据进行操作，例如筛选、排序、分组等。

df[df['column'] > 10]
df.sort_values(by='column', ascending=False)
df.groupby('column').sum()

6. 数据可视化 使用 Pandas 的方法进行数据可视化，例如绘制柱状图、折线图等。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['column'], df['column2'])
plt.show()

扩展阅读

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