Pandas 数据分析入门指南

Pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了快速、灵活和直观的数据结构，使得数据分析和处理变得更加容易。以下是一些关于 Pandas 的基本概念和技巧。

安装 Pandas

首先，您需要安装 Pandas 库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

Pandas 数据结构

Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。

Series 是一个一维数组，类似于 Python 中的列表或 NumPy 中的数组。
DataFrame 是一个二维表格，类似于 Excel 或 SQL 数据库中的表格。

Series 示例

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 打印 Series
print(s)

DataFrame 示例

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 21, 19, 18],
        'City': ['New York', 'London', 'Sydney', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# 打印 DataFrame
print(df)

Pandas 操作

Pandas 提供了丰富的操作，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。

数据清洗

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

数据转换

# 转换数据类型
df['Age'] = df['Age'].astype(int)

数据聚合

# 计算平均值
mean_age = df['Age'].mean()
print(mean_age)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Pandas 的内容，请访问我们的官方文档.