pandas 教程

嘿，亲爱的数据探索者们，今天要和大家分享一个数据分析界的“神器”——Pandas，它不仅功能强大，而且简单易用，是Python数据分析的必备工具，下面就让我们一起深入了解Pandas,让你在数据处理的路上事半功倍！

Pandas简介

Pandas是一个开源的Python数据分析库，它基于NumPy构建，提供了大量便捷的数据处理函数和方法，Pandas的主要数据结构是DataFrame，它类似于Excel中的表格，可以轻松地进行数据的增删改查、汇总统计等操作。

安装与导入

我们需要安装Pandas库,在命令行中输入以下命令：

pip install pandas

安装完成后,在Python代码中导入Pandas库：

import pandas as pd

基本操作

创建DataFrame

创建DataFrame有多种方式,通过字典创建：

data = {'name': ['Tom', 'Lily', 'Jack'], 'age': [18, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

查看数据

查看DataFrame的前几行数据：

print(df.head())

查看DataFrame的详细信息：

print(df.info())

数据选择

选择某一行：

print(df.loc[0])

选择某一列：

print(df['name'])

选择多列：

print(df[['name', 'age']])

数据筛选

筛选年龄大于20的行：

print(df[df['age'] > 20])

数据修改

修改某一列的值：

df['age'] = 25

修改特定行的值：

df.loc[0, 'age'] = 26

数据排序

按年龄升序排序：

print(df.sort_values(by='age'))

按年龄降序排序：

print(df.sort_values(by='age', ascending=False))

数据处理

缺失值处理

查看缺失值：

print(df.isnull())

删除缺失值：

print(df.dropna())

填充缺失值：

print(df.fillna(0))

数据去重

print(df.drop_duplicates())

数据合并

合并两个DataFrame：

df1 = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Lily'], 'age': [18, 20]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Lily'], 'height': [180, 165]})
print(pd.merge(df1, df2, on='name'))

数据统计

描述性统计

print(df.describe())

计算平均值：

print(df.mean())

计算标准差：

print(df.std())

计算相关性：

print(df.corr())

通过以上介绍，相信大家对Pandas已经有了初步的了解，Pandas的强大功能远不止这些，它还能进行数据分组、聚合、时间序列分析等操作，在数据处理的路上，Pandas将是你最得力的助手！你可以通过实际项目练习，不断提高自己的Pandas技能，成为数据分析的高手,一起加油吧！