Pandas玩转数据(一) -- 简单计算

本文是数据分析汇总学习系列的第一部分,主要介绍使用Pandas进行数据的简单计算操作。

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数据分析汇总学习

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39778570/article/details/81157884

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

# Series 计算 可以计算加减乘,这里以加法为例
s1 = Series([1,2,3], index=['B','C','D'])
s2 = Series([4,5,6,7], index=['B','C','D','E'])
# 没有的数据为nan
s1 + s2
Out[10]: 
B    5.0
C    7.0
D    
### 回答1: Python是种功能强大的编程语言,可以用于各种数据分析任务。而在Python的数据分析工具库中,pandas是最受欢迎和广泛使用的工具之Pandas提供了用于处理和分析数据的高级数据结构和函数。其最常用的数据结构是DataFrame,类似于Excel中的表格。通过Pandas,我们可以读取Excel文件,并将其转换为DataFrame对象进行进步处理。 使用Pandas进行Excel数据分析的第步是读取Excel文件。Pandas提供了read_excel函数,可以方便地读取Excel文件并转换为DataFrame对象。我们可以指定要读取的工作表、要保留的列、要跳过的行等。 旦我们将Excel文件读取为DataFrame对象,我们可以使用Pandas提供的丰富函数和操作对数据进行各种处理和分析。例如,我们可以使用head()函数查看前几行数据,使用describe()函数获取数据的统计摘要,使用mean()函数计算平均值,使用groupby()函数对数据进行分组等等。 除了数据处理和分析,Pandas还提供了各种工具来处理缺失值和数据清洗。我们可以使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列,使用fillna()函数将缺失值填充为指定的值,使用replace()函数替换数据中的特定值等。 在数据分析完成后,我们可以使用to_excel函数将DataFrame对象保存为Excel文件。在保存时,我们可以指定要保存的工作表、保存的位置和文件名等。 总之,Pandas个非常强大和灵活的库,可以使Python在处理Excel数据时变得更加简单和高效。无论是数据的读取、处理、分析还是保存,Pandas都提供了丰富而简洁的函数和操作,使得数据分析变得更加容易。 ### 回答2: Pandas个功能强大的数据分析工具,可以轻松地处理和分析各种数据。同时,Pandas还提供了许多用于读取、处理和写入Excel文件的功能,让我们能够更方便地从Excel文件中提取和处理数据。 在使用Pandas进行Excel数据分析时,我们首先需要使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件,并将其存储为Pandas的DataFrame对象。这样可以轻松地使用Pandas的各种数据处理和分析功能。 Pandas提供了系列的函数来处理Excel数据,比如对数据进行过滤、排序、计算统计量等。我们可以使用`head()`函数快速查看数据的前几行,使用`describe()`函数生成数据的统计概要信息,使用`sort_values()`函数对数据进行排序等。 除此之外,Pandas还提供了些方便的函数来进行Excel数据的写入。我们可以使用`to_excel()`函数将DataFrame对象写入Excel文件,并通过参数来设置写入的Sheet名称、行列标签等。 除了基本的读写操作,Pandas还提供了丰富的数据转换和清洗功能,如数据合并、去重、填充空值等等。这些功能可以帮助我们更好地理解和分析Excel中的数据。 总而言之,Pandas个非常方便和强大的数据分析工具,可以让我们轻松地处理和分析Excel数据。通过Pandas,我们可以更加快速和高效地提取、清洗和分析数据,将Excel文件作为数据分析的重要来源之
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