Pandas 数据分析教程

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活、直观的数据结构，非常适合进行数据清洗、转换和分析。以下是一些 Pandas 数据分析的基础教程。

快速入门

1. 安装 Pandas：确保你的 Python 环境中已经安装了 Pandas。如果没有，可以使用以下命令进行安装：

   pip install pandas
   

2. 创建 DataFrame：DataFrame 是 Pandas 中最核心的数据结构，类似于表格。

   import pandas as pd
   
   data = {
       'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
       'Age': [25, 30, 35],
       'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
   }
   
   df = pd.DataFrame(data)
   

   

   DataFrame 示例

3. 基本操作：你可以对 DataFrame 进行各种操作，如筛选、排序、分组等。

   # 筛选年龄大于 30 的数据
   df_filtered = df[df['Age'] > 30]
   
   # 按年龄排序
   df_sorted = df.sort_values(by='Age')
   

高级功能

1. 数据清洗：Pandas 提供了许多数据清洗的工具，如填充缺失值、删除重复项等。

   # 填充缺失值
   df_filled = df.fillna(value=0)
   
   # 删除重复项
   df_deduplicated = df.drop_duplicates()
   

2. 数据处理：Pandas 支持多种数据处理功能，如合并、重塑等。

   # 合并两个 DataFrame
   df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key')
   
   # 重塑 DataFrame
   df_melted = df.melt(id_vars=['Name'], value_vars=['Age', 'City'])
   

3. 可视化：Pandas 可以与 Matplotlib 或 Seaborn 等库结合使用，进行数据可视化。

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   df.plot(kind='bar')
   plt.show()
   

更多资源

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以访问我们的官方文档。

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