Python 2.x 中如何使用pandas模块进行数据分析

本文介绍了在Python 2.x环境中使用pandas库进行数据分析的基本操作,包括安装pandas、掌握Series和DataFrame数据结构,以及数据的读取、写入、统计分析、筛选排序、分组聚合等关键功能。

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Python 2.x 中如何使用pandas模块进行数据分析

概述:
在数据分析和数据处理过程中,pandas是一个非常强大且常用的Python库。它提供了数据结构和数据分析工具,可以实现快速高效的数据处理和分析。本文将介绍如何在Python 2.x中使用pandas进行数据分析,并为读者提供一些代码示例。

安装pandas:
在开始之前,首先需要安装pandas库。可以通过终端或者命令提示符输入以下命令进行安装:

pip install pandas

数据结构:
pandas提供了两种主要的数据结构: 1) Series; 2) DataFrame。

Series是一种带索引的一维数组结构,类似于Excel中的一个列。代码示例:

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

print(data)

输出结果:

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

DataFrame是一种二维表结构,类似于Excel中的一个表。代码示例:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": pd.Timestamp('20130102'),
    "
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