Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活、直观的数据结构和数据分析工具。以下是一些 Pandas 基础教程的内容概述。

安装 Pandas

在开始之前，确保你已经安装了 Pandas。你可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

快速入门

  1. 导入 Pandas：首先，你需要导入 Pandas 库。

    import pandas as pd

  2. 创建 DataFrame：DataFrame 是 Pandas 的核心数据结构，类似于表格。

    data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
    'Age': [20, 21, 19],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}
df = pd.DataFrame(data)

  3. 基本操作：你可以使用 Pandas 提供的方法进行数据操作，如选择、过滤、排序等。

实践案例

数据读取

Pandas 允许你轻松地从各种数据源读取数据，例如 CSV、Excel、JSON 等。

df = pd.read_csv('data.csv')

数据清洗

数据清洗是数据分析的重要步骤。Pandas 提供了多种方法来处理缺失值、重复值等。

df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复值

数据分析

Pandas 提供了丰富的数据分析功能，如聚合、分组、可视化等。

df.groupby('City').mean()  # 按城市分组，计算平均值

扩展阅读

想要更深入地了解 Pandas，可以阅读以下教程：

Pandas 图标