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机器学习Python基础课 数据处理库Pandas初学入门

wxin55 2025-05-08 07:10 2 浏览 0 评论

Pandas是一个Python数据处理库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据的清洗、转换、组合、聚合和分析。下面详细介绍如何使用Pandas进行数据处理。

  1. 导入Pandas库

首先需要导入Pandas库,可以使用以下代码:

import pandas as pd
  1. 数据结构

Pandas提供了两种数据结构,即Series和DataFrame。Series是一维数组,类似于Python中的列表,每个元素都有一个索引;DataFrame是二维表格,类似于关系型数据库中的表格,可以看作是由多个Series组成的。

创建Series可以使用以下代码:

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

创建DataFrame可以使用以下代码:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
  1. 数据读取

Pandas可以读取多种格式的数据,例如CSV、Excel、SQL、JSON等。常用的读取函数包括read_csv、read_excel、read_sql和read_json等。

读取CSV文件可以使用以下代码:

df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 数据清洗

数据清洗是指对数据进行处理,例如去除空值、重复值、异常值等。Pandas提供了多种函数可以方便地进行数据清洗,例如dropna、drop_duplicates、replace等。

去除空值可以使用以下代码:

df.dropna(inplace=True)

去除重复值可以使用以下代码:

df.drop_duplicates(inplace=True)
  1. 数据转换

数据转换是指对数据进行加工和转换,例如添加列、删除列、替换值等。Pandas提供了多种函数可以方便地进行数据转换,例如assign、rename、replace等。

添加新列可以使用以下代码:

df['C'] = [1, 2, 3]

重命名列可以使用以下代码:

df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}, inplace=True)
  1. 数据分组和聚合

数据分组和聚合是指根据某些条件对数据进行分组,并对每组数据进行统计计算。Pandas提供了groupby函数可以方便地进行数据分组和聚合。

按照某一列分组并计算平均值可以使用以下代码:

df.groupby('A').mean()
  1. 数据可视化

数据可视化是指将数据以图表的形式呈现出来,可以更直观地展示数据的特征和规律。Pandas提供了多种函数可以方便地进行数据可视化,例如plot、hist、scatter等。

绘制柱状图可以使用以下代码:

df.plot.bar(x='A', y='B')

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