Pandas 简介

Pandas是一个用于数据分析的开源库。它基于NumPy构建，提供了高效的数据结构（如DataFrame）和数据操作工具，用于数据清洗、数据整理、数据分析和可视化等。它的主要优势是提供了方便的读取数据（如CSV，Excel，SQL等）、处理数据和合并、聚合数据的功能，使得数据分析的过程更简单、快捷。

Pandas 基本用法

Pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。主要的数据结构是 DataFrame 和 Series。

安装：

pip install pandas

导入：

import pandas as pd

读取数据：

df = pd.read_csv('file.csv')

查看数据

df.head() # 查看前几行df.describe() # 查看数值型数据描述性统计

数据处理

df.dropna() # 删除缺失数据df.fillna(value) # 用指定值填充缺失数据df.groupby('column_name').agg({'column_name': 'mean'}) # 对某列按照另一列分组，并计算每组某列的平均值

写入数据

df.to_csv('new_file.csv', index=False)

Groupby操作：使用groupby可以根据某一列进行分组，例如：

import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')grouped = df.groupby('column_name')result = grouped.mean()

合并数据：使用pandas.merge可以对两个DataFrame数据进行合并，例如：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},                   index=[0, 1, 2, 3])df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},                   index=[4, 5, 6, 7])merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

数据透视表：使用pandas.pivot_table可以快速生成数据透视表，例如：

df = pd.read_csv('data.csv')pivot_table = pd.pivot_table(df, values='value_column_name', index='index_column_name', columns='column_name')

数据缺失值处理：使用pandas.fillna可以对缺失值进行处理，例如：

df = pd.read_csv('data.csv')df.fillna(value=0, inplace=True)

数据清洗，例如删除空值、删除重复值

import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({    'Name': ['John', 'Jane', 'Jim', 'NaN', None],    'Age': [23, 35, None, 46, None]})# 删除空值df.dropna(inplace=True)# 删除重复值df.drop_duplicates(inplace=True)

数据处理，例如数据类型转换、填充空值

import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({    'Name': ['John', 'Jane', 'Jim', 'NaN', None],    'Age': [23, 35, None, 46, None]})# 数据类型转换df['Age'] = df['Age'].astype(int)# 填充空值df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

数据分析，例如统计分析、相关性分析

import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({    'Name': ['John', 'Jane', 'Jim'],    'Age': [23, 35, 28],    'Income': [50000, 60000, 55000]})# 统计分析print(df.describe())# 相关性分析print(df.corr())

更多用法请参考 Pandas 官方文档：