Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，广泛用于数据清洗、处理和分析。它提供了大量易于使用的数据结构以及数据分析工具，特别适用于处理表格数据。下面将详细介绍 Pandas 的主要特性及其使用方法。
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1. 安装 Pandas
要开始使用 Pandas，首先需要安装它。可以通过 pip 来安装：
pip install pandas2. 基本概念
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Series：一维数组，可以存储任何类型的数据（整数、字符串、浮点数等）。每个元素都有一个标签。
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DataFrame：二维表格型数据结构，有行和列。类似于 Excel 表或 SQL 表。
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Index：用来标记 DataFrame 或 Series 中的轴（行/列）。
3. 创建对象
创建 Series
import pandas as pd# 使用列表创建 Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])print(s)
创建 DataFrame
# 使用字典创建 DataFramedata = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],'Age': [20, 21, 19, 18]}df = pd.DataFrame(data)print(df)
4. 查看数据
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head()显示前 n 行，默认为 5 行。 -
tail()显示最后 n 行，默认为 5 行。 -
describe()提供数值列的基本统计信息。 -
info()显示关于 DataFrame 的简要信息。
5. 选择数据
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通过列名访问：
df['column_name'] -
通过位置索引访问：
df.iloc[rows, columns] -
通过条件筛选：
df[df['column'] > value]
6. 数据清理
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处理缺失值：
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dropna()删除包含空值的行或列。 -
fillna()用指定值填充空值。
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删除重复项：
drop_duplicates() -
替换值：
replace(to_replace=value, value=new_value)
7. 数据转换
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应用函数：
apply(func)对 DataFrame 的每个元素执行函数 func。 -
添加新列：直接赋值即可。
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删除列：
del df['column_name']或者df.drop('column_name', axis=1)
8. 分组与聚合
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groupby()按某列或多列分组。 -
agg()对分组后的数据进行聚合操作如求和、平均等。
9. 合并数据集
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concat()沿着一个轴连接多个 DataFrame。 -
merge()类似于 SQL 中的 JOIN 操作。
10. 导入导出数据
-
从 CSV 文件读取数据：
pd.read_csv('filename.csv') -
将 DataFrame 写入 CSV 文件：
df.to_csv('output.csv')
Pandas 是一个非常全面且高效的库，适合处理各种规模的数据集。掌握其基本功能对于进行数据分析非常重要。随着经验的增长，你还可以探索更多高级功能和技术来提高你的数据处理能力。
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