一、Pandas介绍
Pandas是一个强大的开源数据分析和数据操纵工具，它提供了快速、灵活、可靠的数据处理能力。Pandas最初由Wes McKinney在2008年开发，是在NumPy库的基础上进行了扩展。Pandas具有使数据分析变得更加简单、快速和有趣的特点。
Pandas的强大之处在于能够轻松处理常见的数据分析任务：在数据集中插入、删除、修改和分组、合并等。
二、Pandas数据结构
Pandas主要包括两种数据结构：Series和DataFrame。
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及与之相关的一组标签，也可以理解为标签化的值的序列。
DataFrame是一个二维表，其中的数据以行和列的形式排列，类似于电子表格或SQL表。DataFrame可以看作是由Series组成的字典。每个Series成为一个DataFrame中的一列。
三、Pandas常用操作
1. 导入和导出数据
导入和导出数据是数据分析的重要步骤之一。Pandas提供了多种数据格式的读取和写入方式，包括CSV、Excel、JSON、SQL等。
# 读取CSV文件
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
# 写入CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)
2. 数据清洗
清洗数据是数据分析的关键步骤之一。Pandas可以用来识别缺失值、删除重复数据、更改数据类型、更改列名等。
# 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 更改数据类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
3. 数据选择与过滤
选择和过滤数据是数据分析的基本操作之一。Pandas提供了多种方法来选择、过滤数据，包括基于标签、位置、条件等。
# 根据列名选择 df['name'] # 根据条件过滤 df[df['age']>18] # 根据位置选择 df.iloc[1:5,:]
4. 数据聚合与分组
聚合和分组是数据分析中常用的操作。Pandas提供了多种方法来聚合和分组数据，包括groupby函数、pivot_table函数等。
# 分组求均值 df.groupby(['name'])['score'].mean() # 透视表 pd.pivot_table(df, values='score', index='name', columns='year')
5. 数据可视化
数据可视化是数据分析的重要环节。Pandas可以直接使用Matplotlib库进行绘图，多种绘图方式包括折线图、柱状图、散点图等。
# 折线图 df.plot(kind='line',x='date',y='value') # 柱状图 df.plot(kind='bar',x='name',y='score') # 散点图 df.plot(kind='scatter',x='age',y='score')
原创文章，作者：APQX，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/145250.html
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