Python数据分析：活用Pandas库

独木人生

于 2024-01-24 09:45:30 发布

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分类专栏： python 文章标签： python 数据分析 pandas

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本文介绍了Python中Pandas库的常用功能，包括创建DataFrame、数据文件读写、清洗预处理、数据选择过滤、排序、聚合和分组等操作，为数据分析提供实用示例。

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Pandas是Python中最常用的数据分析库之一。它提供了高效的数据结构，如DataFrame和Series，以及许多用于数据处理和分析的函数和方法。下面是一些常见的Pandas库的用法和示例代码说明：

1.导入Pandas库：

import pandas as pd

2.创建DataFrame：

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Salary': [2500, 5000, 3500, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   Name  Age  Salary
0   Tom   28    2500
1  Jack   34    5000
2  Steve  29    3500
3  Ricky  42    6000

3.读取和写入数据文件：

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

4.数据清洗和预处理：

# 删除缺失值
df.dropna()

# 填充

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