数据处理是数据分析的基础，Python 作为一种强大的编程语言，在数据处理领域有着广泛的应用。本文将带你入门 Python 数据处理，让你快速掌握数据处理的基本技能。
常用数据处理库
在 Python 中，有几个常用的数据处理库，包括：
- Pandas: 用于数据分析，提供了强大的数据结构和数据分析工具。
- NumPy: 用于数值计算，提供了丰富的数值计算函数。
- SciPy: 基于 NumPy 的科学计算库，提供了更多高级数学函数。
数据导入与导出
在开始处理数据之前，需要将数据导入到 Python 中。Pandas 提供了多种数据导入方法，例如：
- 从 CSV 文件导入：
df = pd.read_csv('data.csv') - 从 Excel 文件导入：
df = pd.read_excel('data.xlsx') - 从数据库导入：
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', connection)
处理完数据后，可以将数据导出到不同的格式：
- 导出为 CSV 文件：
df.to_csv('output.csv', index=False) - 导出为 Excel 文件：
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
数据清洗
数据清洗是数据处理的重要步骤，包括：
- 处理缺失值：
df.dropna()或df.fillna() - 处理异常值：
df[(df['column'] > threshold) & (df['column'] < -threshold)] - 转换数据类型：
df['column'] = df['column'].astype('float')
数据分析
数据清洗完成后，可以进行数据分析。以下是一些常见的数据分析方法：
- 数据统计：
df.describe() - 数据可视化：
df.plot() - 数据分组：
df.groupby('column').mean()
扩展阅读
如果你对 Python 数据处理感兴趣，以下是一些扩展阅读的链接：
数据处理流程图