Pandas 是 Python 中一个非常强大的数据处理库，它可以帮助我们轻松地进行数据清洗、分析以及可视化。以下是一些 Pandas 的基本使用方法。
安装 Pandas
在开始使用 Pandas 之前，我们首先需要安装 Pandas 库。你可以通过以下命令进行安装：
pip install pandas
创建 DataFrame
DataFrame 是 Pandas 中最常用的数据结构，它类似于表格，由行和列组成。以下是如何创建一个简单的 DataFrame：
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 21, 19],
'City': ['New York', 'London', 'Bangkok']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
DataFrame 示例
选择数据
在 Pandas 中，我们可以使用多种方式来选择数据，以下是一些常用的方法：
- 使用列名
- 使用列的索引
- 使用条件表达式
以下是一个使用列名的示例：
print(df['Name'])
数据清洗
数据清洗是数据分析中非常重要的一步，Pandas 提供了多种方法来帮助我们清洗数据：
- 去除重复数据
- 填充缺失值
- 删除特定行或列
以下是一个去除重复数据的示例：
df.drop_duplicates(inplace=True)
数据分析
Pandas 提供了丰富的数据分析功能，以下是一些常用的数据分析方法：
- 数据排序
- 数据分组
- 数据聚合
以下是一个数据排序的示例：
df.sort_values(by='Age', inplace=True)
扩展阅读
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