Pandas 入门到实践：数据处理全攻略

在数据科学与计算领域，Pandas 是一款不可或缺的强大工具。它作为开源的 Python 类库，专为数据分析、数据处理和数据可视化而生，凭借高性能、易用的数据结构和分析工具，受到了广大开发者和数据分析师的青睐。本文将从 Pandas 的安装导入开始，逐步深入其核心数据结构、数据查询、读取、丢失数据处理等内容，并结合实例进行讲解，助你快速掌握 Pandas 的使用。

Pandas 核心数据结构

Pandas 主要有两种核心数据结构：Series 和 DataFrame。

1. Series

Series 类似表格中的一个列，是一种一维数组，可以保存任何数据类型，由索引和数据组成。其构造函数为：pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)

参数	说明
data	一组数据（ndarray 类型）
index	数据索引标签，不指定则默认从 0 开始
dtype	数据类型，默认自动判断
name	设置名称
copy	拷贝数据，默认为 False

 DataFrame

DataFrame 是一种表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型，同时具有行索引和列索引。其构造函数为：pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)

参数	说明
data	一组数据（ndarray、series、map、lists、dict 等类型）
index	索引值，也称行标签
columns	列标签，默认为 RangeIndex (0,1,2,…,n)
dtype	数据类型
copy	拷贝数据，默认为 False

Pandas 数据读取

Pandas 支持读取多种类型的数据，常见的有以下几种：

数据类型	说明	Pandas 读取方法
csv，tsv，txt	用逗号分隔或者 tab 分割的纯文本文件	pd.read_csv()
excel	xls 或者 xlsx 文件	pd.read_excel()
mysql	关系型数据库表	pd.read_sql()

dropna () 函数

删除包含空字段的行，其语法格式为：DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数	说明
axis	默认为 0，表示逢空值剔除整行
how	'any'：有一个数据为空就去掉整行；'all'：所有数据都为空才去掉整行
thresh	设置需要多少非空值的数据才可以保留下来
subset	设置想要检查的列，多个列用列名的 list 作为参数
inplace	如果为 True，直接修改源数据并返回 None