Python Pandas 实践教程

学习 Python Pandas 是进行数据科学的重要一步。以下是一些实践练习，帮助你更好地掌握 Pandas。

基础操作

1. 数据读取：使用 Pandas 读取 CSV、Excel 或其他格式文件。
2. 数据清洗：处理缺失值、重复值等。
3. 数据转换：使用 apply、map 等函数进行数据转换。

实践案例

以下是一个简单的案例，演示如何使用 Pandas 处理数据。

• 数据来源：示例数据集

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('example_dataset.csv')

# 查看数据前几行
print(data.head())

进阶技巧

1. 数据聚合：使用 groupby、pivot_table 等函数进行数据聚合。
2. 时间序列分析：处理时间序列数据，进行趋势分析等。
3. 可视化：使用 Matplotlib、Seaborn 等库进行数据可视化。

图片示例

以下是一个 Pandas 操作的示例图片：

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以阅读以下教程：

• Pandas 教程
• 数据清洗技巧