python使用pandas简单代码

时间: 2025-01-15 10:53:49 浏览: 35
### 使用 Python Pandas 库编写的简单代码示例 #### 创建并操作 DataFrame 可以轻松创建一个 `DataFrame` 并对其进行基本操作: ```python import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 这段代码展示了如何通过字典形式的数据快速构建一个表格结构,并打印出来[^1]。 #### 数据类型的转换 对于数据类型转换的需求,可以通过 `.astype()` 方法实现: ```python df['Age'] = df['Age'].astype(str) print(df.dtypes) ``` 此段代码将年龄字段由数值型转为了字符型,并显示各列的数据类型[^2]。 #### 将 Series 转换为 NumPy 数组 当需要利用NumPy的功能时,可以从Pandas序列中提取数组: ```python ages_array = df['Age'].to_numpy() print(ages_array) ``` 这里演示了怎样把特定一列的内容转化为NumPy数组以便进一步计算或绘图[^3]。 #### 过滤与查询数据 还可以方便地筛选符合条件的数据记录: ```python filtered_df = df[df['Age'] > '30'] print(filtered_df) ``` 注意这里的比较是在字符串上做的,因为在前面已经改变了 Age 列的数据类型。实际应用中应保持适当的数据格式以确保逻辑正确性。 #### 导出到 Excel 文件 最后,如果想要保存工作成果至Excel文档,则可采用如下方式: ```python with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') ``` 这会生成一个新的Excel文件并将当前的数据框写入指定的工作表内[^5]。
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