Python酷库之旅-第三方库Pandas(100)

Python酷库之旅-第三方库Pandas

Pandas是一个强势的Python数据分析工具库，它提供了迅捷、灵活和表达能力强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的操作既单纯又直观。在数据分析、数据清洗和数据处理等方面，Pandas已成为Python生态中的首选工具之一。

一、Pandas的基础数据结构

Pandas首要有两种数据结构：Series和DataFrame。

• Series：一维数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数等）。
• DataFrame：二维标签化数据结构，可以看作是由多个Series组成的字典。

二、Pandas的常见操作

Pandas提供了充足的API，方便用户进行数据操作，以下是一些常见的操作：

• 数据选择：使用[]或loc、iloc选择数据。
• 数据过滤：使用逻辑运算符进行数据筛选。
• 数据分组：使用groupby方法进行分组操作。
• 数据聚合：结合groupby和agg进行聚合操作。
• 数据合并：使用concat、merge和join进行数据合并。

三、示例代码

以下是一个单纯的Pandas示例代码，展示怎样创建DataFrame并进行基本操作。

import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 26, 27],
        'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 选择age列
age_column = df['age']
print(age_column)
# 筛选age大于25的行
filtered_df = df[df['age'] > 25]
print(filtered_df)

四、总结

Pandas作为Python数据分析的基石，其功能强势且灵活，可以轻松处理各种繁复的数据操作。掌握Pandas，将大大节约数据分析和处理效能。

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