
Pandas数据分析实战练习Notebook
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更新于2025-03-13
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标题和描述中所提供的关键信息点是“pandas exercises Notebook”和“python pandas函数库例子”,这表明文件是一个关于Python编程语言中pandas库的练习集。pandas是一个开源的Python数据分析库,它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以理解为一个表格或者说是Excel表格在Python中的实现。另一个核心数据结构是Series,可以理解为一维的标签化数组对象,或者是一列数据。pandas的主要功能是进行数据清洗、准备、转换、聚合以及可视化等。
### pandas 知识点详解:
#### 1. pandas的安装和导入
要使用pandas,首先需要通过pip安装,通常安装命令是`pip install pandas`。之后,在Python脚本中通过`import pandas as pd`进行导入。
#### 2. 创建DataFrame
可以通过多种方式创建DataFrame,包括使用字典、列表、嵌套列表或者直接从CSV文件、Excel文件等导入数据。
```python
import pandas as pd
# 从字典创建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'],
'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
```
#### 3. 数据索引
DataFrame中的行和列都有索引,可以使用`.loc`和`.iloc`方法来访问数据。
```python
# 使用行和列的标签访问数据(.loc)
print(df.loc[1, 'Name'])
# 使用行和列的数字位置访问数据(.iloc)
print(df.iloc[1, 1])
```
#### 4. 数据选择和过滤
可以使用`[]`操作符或者`.loc`和`.iloc`方法对数据进行选择和过滤。
```python
# 选择某列数据
print(df['Name'])
# 过滤满足特定条件的数据
print(df[df['Age'] > 19])
```
#### 5. 数据清洗
pandas提供了大量函数用于数据清洗,比如处理缺失值、去除重复值、替换数据、重命名列等。
```python
# 处理缺失值
df.fillna(0) # 用0填充缺失值
# 去除重复值
df.drop_duplicates()
# 替换数据
df.replace('nick', 'Mike')
# 重命名列
df.rename(columns={'Name': 'New Name'})
```
#### 6. 数据聚合和分组
pandas中的`groupby`函数可以对数据进行分组,并应用聚合函数,如求和、平均、最大值、最小值等。
```python
# 按某列分组并求每组数据的数量
print(df.groupby('Name').size())
# 对分组数据求平均值
print(df.groupby('Name')['Age'].mean())
```
#### 7. 数据合并
pandas提供了`merge`, `join`, `concat`等函数用于合并多个数据源。
```python
# 根据某一列合并两个DataFrame
pd.merge(df1, df2, on='Name')
# 连接多个DataFrame
pd.concat([df1, df2, df3])
# 根据索引合并DataFrame
df1.join(df2.set_index('Name'), on='Name')
```
#### 8. 数据处理
pandas支持对数据进行排序、切片、应用函数等操作。
```python
# 对数据排序
df.sort_values(by='Age')
# 数据切片
df[1:3]
# 应用函数到DataFrame
df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
```
#### 9. 数据可视化
虽然matplotlib是最常用的Python可视化库,但pandas在一定程度上提供了直接进行绘图的功能,非常方便。
```python
# 绘制直方图
df['Age'].hist()
# 绘制散点图
df.plot.scatter('Age', 'Name')
```
#### 10. 数据的输入输出
pandas可以很方便地读取和保存数据,支持多种格式,如CSV、Excel、JSON、HTML等。
```python
# 读取CSV文件
pd.read_csv('file.csv')
# 保存到CSV文件
df.to_csv('output.csv')
# 读取Excel文件
pd.read_excel('file.xlsx')
```
标签中提到的“数据分析 数据处理”即是pandas的主要应用场景。在数据分析的过程中,pandas可以帮助我们快速导入数据、进行数据清洗和预处理、然后进行探索性数据分析,为建立机器学习模型或者进行复杂的数据分析任务做准备。pandas是数据科学、数据分析、数据工程等领域的基础工具之一,特别是在处理结构化数据方面表现出色。
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