python pandas实战
时间: 2025-01-26 15:12:30 浏览: 36
Python Pandas是一个强大的数据处理库,它的实战应用非常广泛,特别是在数据分析、清洗、转换和探索性数据分析(EDA)方面。Pandas提供了一个`DataFrame`和`Series`这两个核心数据结构,可以方便地进行:
1. **数据加载**:读取各种文件格式如CSV、Excel、SQL数据库、JSON等,并整合数据。
2. **数据清洗**:处理缺失值、异常值,进行数据类型转换,合并或重塑数据。
3. **数据操作**:排序、分组、聚合(如计算平均值、总和等)、透视表等统计分析。
4. **数据可视化**:与Matplotlib、Seaborn等结合生成图表,帮助理解和呈现数据。
例如,你可以用Pandas轻松完成这样的任务:
```python
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前几行
print(df.head())
# 数据筛选和分组
filtered_df = df[df['age'] > 30]
grouped_df = filtered_df.groupby('category').mean()
# 数据清洗
df = df.dropna() # 删除缺失值
# 创建新的列
df['total_score'] = df['score_1'] + df['score_2']
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