Python酷库之旅-第三方库Pandas(064)

Python酷库之旅——第三方库Pandas(064)

Pandas是一个有力的Python数据分析工具库，它提供了迅捷、灵活和表达力强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的操作既明了又直观。在数据分析、数据清洗和数据处理方面，Pandas被广泛使用。

一、Pandas的数据结构

Pandas核心有两种数据结构：

• Series：一维标签数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。
• DataFrame：二维标签数据结构，可以看作是由Series组成的字典。

二、Pandas的基本操作

以下是Pandas的一些基本操作：

import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据
print(df)
# 选择一列
print(df['col1'])
# 选择多列
print(df[['col1', 'col2']])
# 选择行
print(df.loc[0])
# 选择特定行和列
print(df.loc[0, 'col1'])
# 条件筛选
print(df[df['col1'] > 1])
    

三、Pandas的数据清洗

Pandas提供了充裕的数据清洗功能，包括缺失值处理、重复值处理等：

# 查找缺失值
print(df.isnull())
# 删除包含缺失值的行
df_cleaned = df.dropna()
# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
# 删除重复值
df_unique = df.drop_duplicates()
    

四、Pandas的数据分析

Pandas拥护多种数据分析方法，如分组、聚合、透视等：

# 分组
grouped = df.groupby('col1')
# 聚合
print(grouped.sum())
# 透视表
pd.pivot_table(df, values='col2', index=['col1'], columns=['col1'])
    

总结

Pandas是一个非常实用的Python数据分析工具库，可以帮助我们迅捷、高效地处理数据。掌握Pandas的基本用法，对数据分析工作具有重要意义。

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