数据科学之Python：Pandas库数据处理案例

原创 我不是女神ヾ 2024-12-17 09:00 101阅读 0赞

Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要库。下面我们将通过几个案例，详细理解如何使用Pandas进行数据处理。

  1. 数据导入与查看

首先，我们需要导入Pandas库，并使用read_csv()函数读取CSV格式的数据。

  1. import pandas as pd
  3. # 读取CSV文件
  4. data = pd.read_csv('your_file.csv')
  6. # 查看数据前5行
  7. print(data.head())
  1. 数据清洗与处理
  • 删除重复项：drop_duplicates()
  1. # 删除重复项
  2. clean_data = data.drop_duplicates()
  4. print(clean_data.head())
  • 缺失值处理：如用平均值填充，可以使用fillna()方法。
  1. # 填充缺失值（用平均值）
  2. mean_filled_data = clean_data.fillna(clean_data.mean())
  4. print(mean_filled_data.head())
  1. 数据分组与聚合
  • 按列分组：groupby()
  1. # 按某一列进行分组
  2. grouped_data = mean_filled_data.groupby('column_name')
  4. # 聚合操作（如求和）
  5. aggregated_values = grouped_data['column_name'].sum()
  7. print("Aggregated values:", aggregated_values)

通过以上案例，你可以了解到如何使用Pandas库对数据进行处理、清洗以及进行分组和聚合分析。

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