pandas的数据读取分析入门。萌新速看，上手就跑_pandas读取数据库大表-优快云博客

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Pandas是Python用于数据操作的核心库，涉及数据结构如Series和DataFrame，数据读取如CSV和Excel，以及数据清洗和分析功能，如dropna(),fillna(),replace()和describe()等。通过掌握这些基础，能有效提升数据分析效率。

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Pandas是Python中一种用于数据操作和数据处理的库，它提供了数据结构和数据分析工具。在Python数据分析中，Pandas是最常用的数据操作和数据处理库之一。本文将介绍Pandas的基本使用，包括数据结构、数据读取、数据清洗和数据分析等方面。

数据结构

Pandas中有两种主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一种一维数组结构，可以存储不同类型的数据。DataFrame是一种二维表格结构，可以存储多种类型的数据，类似于Excel表格。

数据读取

在Pandas中，可以使用read_csv()函数读取CSV文件中的数据，也可以使用read_excel()函数读取Excel文件中的数据。例如，以下代码读取名为data.csv的CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)

数据读取效果图

使用Python读取文件时，windows机器可能会出现(unicode error) 'unicodeescape'的问题。

SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

对应的解决办法是在python文件的读取地址前加r

r'C:\Users\Surface\PycharmProjects\trusted\2006.csv'

数据清洗

在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗以确保数据的准确性和一致性。在Pandas中，可以使用dropna()函数删除缺失值，使用fillna()函数填充缺失值，使用replace()函数替换特定的值等等。例如，以下代码删除名为data的DataFrame中的所有缺失值：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna()
print(data)

数据分析

在进行数据分析时，可以使用Pandas提供的各种函数和方法。例如，可以使用describe()函数计算DataFrame中各列的统计数据，使用groupby()函数对DataFrame进行分组操作，使用plot()函数绘制数据可视化图表等等。以下代码演示了如何使用describe()函数计算名为data的DataFrame中各列的统计数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.describe())

样例数据对应的统计值：

总结

Pandas是Python中最常用的数据操作和数据处理库之一。本文介绍了Pandas的基本使用，包括数据结构、数据读取、数据清洗和数据分析等方面。通过掌握Pandas的基本用法，可以更有效地处理和分析数据，进而提高数据分析的效率。