Pandas 常用的 35 个经典操作

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Pandas 是 Python 最常用的数据处理库之一，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。本文将介绍 Pandas 最常用的基础操作，帮助你快速上手数据处理和分析。

导入库并创建 DataFrame

首先，我们需要导入 Pandas 库，并创建一个 DataFrame。这里我们使用字典来创建一个简单的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {

'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],

'年龄': [25, 30, 35, 40],

'性别': ['男', '女', '男', '女']

}

df = pd.DataFrame(data)‍

1. 查看数据前 5 行

print(df.head()) # 输出前 5 行数据‍

2. 查看数据信息

print(df.info()) # 输出数据的信息，如数据类型、非空值数量等‍

3. 查看数据描述性统计信息

print(df.describe()) # 输出数据的描述性统计信息，如均值、标准差等

4. 查看数据列名

print(df.columns) # 输出数据的列名‍

5. 查看数据索引

print(df.index) # 输出数据的索引‍