图解Pandas，这篇文章是真的强

最新推荐文章于 2023-03-02 22:46:03 发布
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本文通过可视化方式深入解析Pandas库的常用操作，包括sort_values、selecting columns、groupby聚合、过滤、合并、重塑等，是Python数据挖掘学习的宝贵资源。

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Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。

sort_values

(dogs[dogs['size'] == 'medium']
 .sort_values('type')
 .groupby('type').median()
)

执行步骤：

  • size列筛选出部分行

  • 然后将行的类型进行转换

  • 按照type列进行分组，计算中位数

selecting a column

dogs['longevity']

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当今数据分析领域中，Pandas 是一个非常流行的 Python 库。它提供了一种快速、灵活、高效的数据结构，可以轻松地处理和分析大量数据。在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的一些基本用法，以及如何使用它来处理和分析数据。 首先，我们需要安装 Pandas。可以使用 pip 命令来安装： ``` pip install pandas ``` 安装完成后，我们可以开始使用 Pandas。首先，我们需要导入 Pandas 库： ```python import pandas as pd ``` 接下来，我们可以使用 Pandas 来读取和处理数据。Pandas 支持多种数据格式，包括 CSV、Excel、SQL 数据库等。在这里，我们将使用 CSV 文件作为示例。假设我们有一个名为 data.csv 的文件，其中包含以下数据： ``` Name, Age, Gender John, 25, Male Jane, 30, Female Bob, 20, Male ``` 我们可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数来读取这个文件： ```python data = pd.read_csv('data.csv') ``` 读取完成后，我们可以使用 head() 函数来查看前几行数据： ```python print(data.head()) ``` 输出结果如下： ``` Name Age Gender 0 John 25 Male 1 Jane 30 Female 2 Bob 20 Male ``` 接下来，我们可以使用 Pandas 来对数据进行一些基本的操作。例如，我们可以使用 loc[] 函数来选择特定的行和列： ```python # 选择第一行和第二列 print(data.loc[0, 'Age']) # 选择第一列 print(data.loc[:, 'Name']) # 选择前两行 print(data.loc[:1, :]) ``` 输出结果如下： ``` 25 0 John 1 Jane 2 Bob Name: Name, dtype: object Name Age Gender 0 John 25 Male 1 Jane 30 Female ``` 除了 loc[] 函数外，Pandas 还提供了许多其他函数来对数据进行操作，例如 iloc[]、drop()、merge() 等。这些函数的具体用法可以参考 Pandas 的官方文档。 最后，我们可以使用 Pandas 来对数据进行可视化。Pandas 提供了一些简单易用的可视化函数，例如 plot()、hist()、scatter() 等。例如，我们可以使用 plot() 函数来绘制数据的折线图： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制年龄折线图 data.plot(x='Name', y='Age', kind='line') plt.show() ``` 输出结果如下： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87290316/135758011-9f9f2c7a-0d3d-4d3e-9c0d-4f8e8e8d9b9a.png) 以上就是 Pandas 的一些基本用法。Pandas 还有许多其他功能和用法，可以根据具体需求进行学习和使用。
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