Python数据分析：Pandas库实战案例-向日葵屋

Python数据分析：Pandas库实战案例

原创灰太狼 2024-12-20 03:03 101阅读 0赞

Pandas是Python中最常用的数据分析库。它提供了一种高效、灵活的方式来处理各种结构化和非结构化的数据。

以下是一些Pandas库的实战案例：

数据导入：

import pandas as pd
# 从CSV文件导入
data = pd.read_csv('data.csv')
# 从Excel文件导入
excel_data = pd.read_excel('excel_data.xlsx')

数据清洗（缺失值、重复值处理）：

# 查找并处理缺失值
missing_data = data.isnull().sum()
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
# 查找并删除重复数据
duplicated_rows = data.duplicated().any()
if duplicated_rows:
    data.drop_duplicates(inplace=True))

数据分析（统计计算、聚合操作）：

# 计算平均值、标准差等统计数据
mean_value = data['column_name'].mean()
std_dev = data['column_name'].std()
# 对数据进行分组聚合，例如计算每个类别的总和
grouped_data = data.groupby('category_column').sum()
# 使用透视表，将数据以表格形式展示
pivot_table = data.pivot_table(index='index_column', values='value_column', aggfunc='mean'))