Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活且易于使用的数据结构，非常适合用于数据清洗、转换和分析。

快速入门

  1. 安装 Pandas 首先，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

  2. 导入 Pandas 在你的 Python 脚本中，导入 Pandas 库：

    import pandas as pd

  3. 创建 DataFrame DataFrame 是 Pandas 中最核心的数据结构，用于存储表格数据。

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

  4. 查看 DataFrame 使用 df.head() 或 df.tail() 可以查看 DataFrame 的前几行或后几行：

    print(df.head())

高级用法

  1. 数据清洗 Pandas 提供了丰富的数据清洗功能，例如删除缺失值、填充缺失值等。

    df.dropna()  # 删除缺失值
df.fillna(0)  # 填充缺失值为 0

  2. 数据转换 Pandas 支持多种数据转换操作，例如排序、分组、聚合等。

    df.sort_values(by='Age', ascending=False)  # 按年龄降序排序
df.groupby('City').mean()  # 按城市分组并计算平均值

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

    import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind='bar')  # 绘制柱状图
plt.show()

扩展阅读

更多 Pandas 教程，请访问本站教程页面：Pandas 教程。

图片展示

下面是一张 Pandas 的图片：

Pandas