9、使用 Pandas 处理数据框

使用 Pandas 处理数据框

在数据科学领域，数据科学家常常需要处理以表格形式存储的数据。数据框（Dataframe）是一种广泛用于表示数据表的方式，而 Pandas 则是 Python 中处理数据框的标准库。

1. 数据框基础

数据框中的每一行代表一条记录，每一列代表记录的一个特征。例如，下面是一个包含流行犬种信息的数据框：
| breed | grooming | food_cost | kids | size |
| — | — | — | — | — |
| Labrador Retriever | weekly | 466.0 | high | medium |
| German Shepherd | weekly | 466.0 | medium | large |
| Beagle | daily | 324.0 | high | small |
| Golden Retriever | weekly | 466.0 | high | medium |
| Yorkshire Terrier | daily | 324.0 | low | small |
| Bulldog | weekly | 466.0 | medium | medium |
| Boxer | weekly | 466.0 | high | medium |

数据框的行和列都有标签，并且行和列是有序的。在同一列中，数据的类型相同，但同一行中的数据类型可以不同。

不同领域的人对数据框的术语使用可能不同。计算机科学家称数据框的列代表数据的特征，而统计学家则称之为变量。从编程角度看，数据类