数据处理与分析：Python pandas库应用实例

原创 今天药忘吃喽~ 2024-12-14 01:03 69阅读 0赞

Python的pandas库是数据分析领域常用的一种工具。它提供了大量用于数据操作和分析的功能。以下是一些使用pandas进行数据处理和分析的实例：

  1. 读写CSV/Excel文件：

    1. import pandas as pd
    3. # 从CSV文件中读取数据
    4. df = pd.read_csv('file.csv')
    6. # 写入Excel文件
    7. df.to_excel('output.xlsx', index=False)

  2. 数据清洗：

    • 删除重复项：
      1. df.drop_duplicates(inplace=True)

    • 处理缺失值，如填充平均值或使用特定值（例如NaN）表示：

      1. # 填充平均值
      2. mean_value = df.mean().loc['column_name']
      3. df['column_name'] = df['column_name'].fillna(mean_value)

  3. 数据分组和聚合：

    • 按某一列进行分组：
      1. grouped_df = df.groupby('column_name')
    • 对各组进行求和、平均值等操作：
      1. agg_result = grouped_df['column_name'].agg(['sum', 'mean']])

以上只是pandas库在数据处理与分析中的一些基本应用，实际上pandas的功能强大且灵活，可以应对各种复杂的数据处理任务。

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