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Pandas数据分析实战练习Notebook

下载需积分: 50 | 11.21MB | 更新于2025-03-13 | 150 浏览量 | 6 下载量 举报 1 收藏
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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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