Python中的Pandas数据处理与分析

Pandas 是 Python 生态系统中用于数据处理与分析的核心库之一。它提供了高效且便捷的数据结构，能够处理各类数据操作，如数据清洗、转换、分析等。本文将深入探讨 Pandas 的基本功能和高级特性，涵盖数据导入与导出、数据预处理、数据操作、数据分析和可视化等内容。

一、Pandas 数据结构

Pandas 主要提供两种数据结构：Series 和 DataFrame。

1. Series

Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

import pandas as pd # 创建一个简单的 Series data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) print(data)

2. DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它包含有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。

# 创建一个简单的 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles'] } df = pd.DataFrame(data) print(df)

二、数据导入与导出

Pandas 支持从多种文件格式导入和导出数据ÿ