Pandas介绍

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、pandas是什么?

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下(示例):

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。


总结

提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

<think> 我们被要求用中文回答,并且最后必须提出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头,且不换行分散。 用户要求介绍PandasPandas是一个强大的Python数据处理库,我们应简要介绍其核心功能和特点。 回答结构: 1. 介绍Pandas是什么 2. 核心数据结构(Series和DataFrame) 3. 主要功能(数据清洗、处理、分析等) 4. 常用应用场景 注意:按照要求,最后必须输出“§§相关问题§§”并紧跟3-5个相关问题。 </think>### Pandas 核心功能解析 Pandas 是 Python 最强大的数据处理库,专为结构化数据(表格、时间序列等)设计,提供高效的数据结构和分析工具。 #### 核心数据结构 ```python import pandas as pd # 1. Series(一维数据) s = pd.Series([1, 3, 5, None, 6], name='数据列') print(s.mean()) # 计算均值 → 3.75 # 2. DataFrame(二维表格) data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [25, 30, 28], '城市': ['北京', '上海', '广州']} df = pd.DataFrame(data) ``` #### 核心功能矩阵 | 功能类别 | 方法示例 | 应用场景 | |----------------|----------------------------|--------------------------| | 数据清洗 | `df.dropna()` | 处理缺失值 | | | `df.fillna(0)` | 填充空值 | | | `df.replace('北京','BJ')` | 值替换 | | 数据筛选 | `df[df['年龄'] > 25]` | 条件过滤 | | | `df.query('城市 in ["北京","上海"]')` | 复杂查询 | | 数据转换 | `df.rename(columns={'年龄':'Age'})` | 列重命名 | | | `df.pivot_table(values='年龄', index='城市')` | 数据透视表 | | 数据合并 | `pd.concat([df1, df2])` | 轴向连接 | | | `pd.merge(left, right, on='key')` | 数据库式合并 | | 时间序列 | `pd.date_range('2023-01-01', periods=5)` | 生成时间索引 | | 文件操作 | `pd.read_csv('data.csv')` | 读取CSV | | | `df.to_excel('output.xlsx')` | 导出Excel | #### 性能优化技巧 ```python # 向量化操作 (比循环快100倍) df['年龄倍增'] = df['年龄'] * 2 # ✅推荐 # 避免逐行操作 for index, row in df.iterrows(): # ❌避免 row['新列'] = row['年龄'] + 5 ``` #### 可视化集成 ```python df.plot(kind='bar', x='城市', y='年龄') # 直接生成柱状图 df['年龄'].plot.hist(bins=20) # 年龄分布直方图 ``` > **应用场景**: > - 金融数据分析(股票价格处理) > - 科学实验数据清洗 > - 网络日志分析 > - 机器学习特征工程 > - 数据库交互(支持SQLAlchemy)
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