欢迎来到 Python 数据处理教程页面！这里我们将带你一步步学习如何使用 Python 进行数据处理。
教程大纲
数据处理基础
数据处理是数据分析的第一步，也是最重要的一步。以下是一些数据处理的基础概念：
- 数据清洗：去除无效、错误或不完整的数据。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并在一起。
Pandas 库简介
Pandas 是 Python 中最常用的数据处理库之一。它提供了强大的数据结构和数据分析工具。
- DataFrame：Pandas 的核心数据结构，类似于 Excel 中的表格。
- Series：一维数组，类似于 NumPy 中的数组。
- PivotTable：用于数据透视和汇总。
数据分析案例
以下是一个简单的数据分析案例，我们将使用 Pandas 库来分析一组股票数据。
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 数据转换
data['Close'] = data['Close'].astype(float)
# 数据分析
data['Change'] = data['Close'].pct_change()
# 可视化
data['Change'].plot()
股票数据变化
扩展阅读
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希望这个教程能帮助你入门 Python 数据处理！